Data Scientist กับ Data Analyst ความแตกต่างที่สายข้อมูลควรรู้

Data Scientist กับ Data Analyst ความแตกต่างที่สายข้อมูลควรรู้
Jobsdb ทีมเนื้อหาอัปเดตเมื่อ 07 July, 2023
Share

ในยุคดิจิทัลแบบนี้หลายบริษัทเริ่มมีการเก็บข้อมูลลงบนแพลตฟอร์มกันมากขึ้น ดังนั้นการจัดการกับ Big data ถือเป็นหัวใจสำคัญของหลายองค์กร หากองค์กรไหนสามารถวิเคราะห์และจัดการข้อมูลได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ องค์กรนั้นย่อมมีความได้เปรียบในการแข่งขัน ทำให้ตำแหน่งสายข้อมูลอย่าง Data Scientist และ Data Analyst เป็นตำแหน่งที่เป็นที่ต้องการของการตลาดทั้งในยุคปัจจุบันและในอนาคตอย่างแน่นอน  แต่ความแตกต่างของสองตำแหน่งนี้คืออะไร แต่ละตำแหน่งทำงานเกี่ยวกับอะไร มีความแตกต่างกันอย่างไรบ้าง แต่ละตำแหน่งเหมาะกับคนแบบไหน วันนี้ JobsDB มีข้อมูลมาฝากกัน

Data Scientist กับ Data Analyst ความแตกต่างที่สายข้อมูลควรรู้

Data Analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล) , DA

DAจะทำงานกับข้อมูลที่เก็บมาจากในอดีตเพื่อตอบโจทย์สิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน เป็นเหมือนการนำข้อมูลเชิงลึกมาหา insight  เพื่อวิเคราะห์และสรุปผลของข้อมูล หรือเรียกว่า การทำ Data Analysis เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาดูและแก้ไขปัญหาที่ธุรกิจกำลังเผชิญ รวมไปถึงการนำข้อมูลที่ได้ไปเสนอเป็น data visualization เพื่อสร้างกลยุทธ์ในการตัดสินใจเพื่อทำงานต่อไป ซึ่ง DA จะเป็นคนที่ใช้ข้อมูลจากโมเดล หรือเครื่องมือของ DS อีกที

Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) , DS

หลังจากที่ DA รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันออกมาแล้ว DS ก็จะนำผลการวิเคราะห์เหล่านั้นมาทำนายสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต รวมไปถึงมองหาแนวทางปฏิบัติในรูปแบบต่าง ๆ ที่เหมาะสม กับการคาดการณ์เหล่านั้นให้กับองค์กรหรือลูกค้า นอกจากนี้ยังทำหน้าที่ดูสถิติ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลนำมาพัฒนาสร้างโมเดลเพื่อทำนายผล (Predictive analytics)

เนื่องจากตำแหน่ง DS และ DA มีหน้าที่เข้ามาช่วยตีโจทย์ทางธุรกิจ เพื่อหา Root Cause ออกมาพัฒนาการตัดสินใจในด้านต่าง ๆ ให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ดังนั้นในแต่ละแผนกของบริษัทควรจะมี DA อย่างน้อย 1 คนในแผนกการตลาด แผนกการเงิน แผนกขนส่ง แผนกคลังสินค้า และแผนกการขาย เป็นต้น เพราะข้อมูลต่าง ๆ ในแต่ละแผนก จำเป็นต้องถูกนำมาวิเคราะห์ทั้งสิ้นเพื่อหาพฤติกรรมของผู้บริโภค

เมื่อได้ข้อมูลจากการวิเคราะห์ออกมาแล้ว  เราถึงจะนำข้อมูลเหล่านี้มาคิดกลยุทธ์เพื่อเตรียมรับมือกับปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นกับองค์กรในภายภาคหน้าได้ และเพื่อตกผลึกเป็นองค์ความรู้ ให้องค์กรนำไปต่อยอดได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังควรมี DS เพื่อช่วยในการทำนายผลหรือตีโจทย์ทางธุรกิจเพื่อแนะนำสิ่งที่จะช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงได้ดียิ่งขึ้น

ความแตกต่างระหว่าง Data Scientist และ Data Analyst

ทักษะที่ใช้ต่างกัน

ทักษะที่ DA จะเน้นใช้คือทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ ควบคู่ไปกับการใช้ data visualization เพื่อนำเสนอข้อมูลและแสดงออกในรูปแบบหลากหลาย เช่น แผนภาพหรือกราฟต่าง ๆ ทำให้ให้ข้อมูลเข้าใจง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังต้องมีทักษะในเรื่องของ Storytelling หรือทักษะการเล่าเรื่อง เนื่องจากต้องเล่าให้ลูกค้าและคนในองค์กรเข้าใจตรงกันและเห็นถึงความสำคัญของสิ่งที่กำลังทำ

ในส่วนของ DS จะใช้ทักษะวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นสถิติ ทักษะด้านการเขียนโปรแกรม ทักษะในการใช้ คณิตศาสตร์ Algebra & Calculus เพื่อสร้างโมเดลหรือเครื่องมือต่างๆ เพื่อทำนายผล (Predictive analytics) หรือตีโจทย์ทางธุรกิจ

ข้อมูลที่นำมาใช้ต่างกัน (Data Structure)

ข้อมูลส่วนมากที่ DA เอามาใช้วิเคราะห์จะเป็น Structured Data มากกว่า ส่วนใหญ่จะเป็นข้อมูลที่เก็บอยู่ในรูปตาราง เช่นข้อมูลบน Excel หรือข้อมูลที่เป็นตารางใน Database อย่างเป็นระเบียบ ส่วน DS จะมีการใช้ข้อมูลทั้งที่เป็น Structured Data เช่นเดียวกับ DA แต่จะรวมไปถึง Unstructured Data ที่เป็นข้อมูลที่กระจัดกระจาย ไม่มีการจัดระเบียบเช่น ข้อมูลเสียง ข้อมูลเอกสาร ที่ไม่ได้อยู่ในรูปตารางปกติด้วยเช่นกัน

ความต้องการในประเภทธุรกิจต่างกัน

ประเภทธุรกิจส่วนใหญ่ที่ต้องการตำแหน่ง DA เช่น Finance, Healthcare, Marketing, Retail, Supply Chain และ Telecommunications เนื่องจากเป็นธุรกิจที่ต้องเก็บข้อมูล และดูความเคลื่อนไหวของธุรกิจอยู่เสมอ

ประเภทธุรกิจส่วนใหญ่ที่ต้องการตำแหน่ง DS เช่น e-Commerce, Finance, Machine Learning, Manufacturing ยิ่งเทคโนโลยีดิจิทัลพัฒนา ยิ่งเก็บข้อมูลได้มากขึ้น การนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ ตอบโจทย์ธุรกิจ จึงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญอย่าง DS มาช่วย

ตำแหน่งสองตำแหน่งนี้มีความพิเศษที่แตกต่างกัน แต่ละตำแหน่งจะเหมาะกับคนแบบไหนขึ้นอยู่กับว่า แต่ละคนจะสามารถสร้างสรรค์ผลงานได้เป็นไปตามความคาดหวังของงานได้หรือไม่ และพื้นฐานของตัวเองเป็นคนมีทักษะทางด้านไหนมากกว่า หากใครที่ชอบในการนำเสนอ วางแผน คิดวิเคราะห์ และทำความเข้าใจกับธุรกิจ และจบด้าน MBA, ไฟแนนซ์, บัญชี, เศรษฐศาสตร์ มา การทำตำแหน่ง DA จะเป็นตำแหน่งที่เหมาะสมและทำให้เติบโตทางหน้าที่การงานได้แน่นอน

แต่หากใครที่เรียนจบ Computer Science, Software Development, หรือเอกคณิตศาสตร์มา และชอบวิเคราะห์สถิติหรือเขียนโปรแกรม อยากเอาข้อมูลมาทำโมเดลไปเรื่อย ๆ หากทำงานในสาย DS จะเติบโตไปเป็นสายงานเฉพาะทาง และเป็นที่ต้องการในสายข้อมูลแน่นอน

จากที่กล่าวมา เชื่อว่าหลายคนเริ่มเห็นถึงความแตกต่างและความคล้ายคลึงของสองตำแหน่งนี้แล้ว แต่ถึงอย่างนั้น ตำแหน่งงานทั้งสองจะแบ่งแยกงานได้ชัดเจนแบบนี้ได้หรือไม่ ขึ้นอยู่กับแต่ละองค์กรอีกที เพราะเนื้องานในตำแหน่งแต่ละบริษัทนั้นอาจจะไม่เหมือนกัน รายละเอียดตัวงานอาจคาบเกี่ยวกันจนต้องรวบทำงานทั้งสองหน้าที่ในหนึ่งงานก็ว่าได้ ดังนั้นหากใครที่อยากต่อยอดไปในทางด้านไหน ให้ลองเน้นศึกษาไปทางด้านนั้นและเลือกทำในตำแหน่งที่ชอบเลยจะดีที่สุด

สำหรับใครที่กำลังมองหางานสายข้อมูล สามารถเข้ามาค้นหางานที่ตรงใจได้ที่แอปพลิเคชัน JobsDB

ดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้ทั้ง iOS และ Android

JobsDB Mobile App

เลือกงานที่ใช่ ใช้ชีวิตที่ชอบ ด้วยการค้นหางานที่ง่ายและรวดเร็ว พร้อมทั้งจัดการเรซูเม่อย่างมีประสิทธิภาพ ให้คุณอัปโหลด ดู และลบได้ทุกเมื่อที่ต้องการ เพลิดเพลินไปกับประสบการณ์การใช้งานแสนง่าย ด้วยระบบ AI ใหม่ ช่วยค้นหางานที่ตรงใจมากขึ้นถึง 6 เท่า​

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/data-analyst-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/big-data-analyst/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/data-analyst/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/10-%e0%b8%97%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a9%e0%b8%b0-data-scientist/

เรียกดูคำค้นหาที่ได้รับความนิยม

ทราบหรือไม่ว่ามีผู้สมัครจำนวนเท่าไหร่ที่เตรียมเรซูเม่ที่หาข้อมูลเกี่ยวกับอุตสาหกรรมของตนโดยการสำรวจด้วยคำค้นหาที่ได้รับความนิยม

สมัครรับคำแนะนำด้านอาชีพ

รับคำปรึกษาด้านอาชีพจากผู้เชี่ยวชาญส่งตรงถึงอินบ็อกซ์ของคุณ
เพียงคลิก 'สมัครสมาชิก' เพื่อยอมรับ คำชี้แจงสิทธิ์ส่วนบุคคลของ Jobsdb โดยคุณสามารถยกเลิกอีเมลเมื่อใดก็ได้
สงวนลิขสิทธิ์ 1998-2024 โดย บริษัท จัดหางาน จ๊อบส์ ดีบี (ประเทศไทย) จำกัด