ส่องความต่างในความเหมือนระหว่าง Data Analyst กับ Data Scientist
![](https://tnic.tni.ac.th/wp-content/uploads/2024/07/13-1-Data-Analyst-vs-Data-Scientist-Blog-Cover-1024x350.png)
Credit: Freepik.com, Freepik.com
งานด้านข้อมูลหรือ Data นั้นกำลังได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในยุคปัจจุบัน เนื่องจากเป็นตัวช่วยให้บรรดาธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น รวมถึงลดความเสี่ยงและช่วยคาดการณ์เทรนด์ที่กำลังจะมาในอนาคต อาชีพในสายงานข้อมูลนั้นจึงมีความต้องการเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และด้วยความซับซ้อนและรายละเอียดอันลึกซึ้งของงานด้านข้อมูลจึงทำให้เกิดเป็นตำแหน่งย่อยมากมาย เชื่อว่าตำแหน่ง Data Analyst และ Data Scientist เป็นตำแหน่งยอดนิยมที่ผู้คนรู้จักเมื่อพูดถึงสายงานนี้ ว่าแต่ทั้ง 2 ตำแหน่งมีบทบาทหน้าที่ต่างกันอย่างไร มาไขข้อสงสัยกันในบทความนี้!
![](https://tnic.tni.ac.th/wp-content/uploads/2024/07/13-2-Data-Analyst-Responsibility-1-1024x679.jpg)
Credit: Freepik.com
Data Analyst ทำหน้าที่อะไร?
Data Analyst หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล คืออาชีพที่มุ่งเน้นการหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ให้กับลูกค้า เพื่อช่วยให้ลูกค้านำผลลัพธ์ที่ได้ไปตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจต่อ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนธุรกิจ การลงทุน หรือแม้แต่การลดทุนเพื่อลดความเสี่ยงต่อธุรกิจ
ถึงแม้ว่าชื่อตำแหน่งจะเป็น Data Analyst หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่ก็ใช่ว่างานนี้จะทำหน้าที่แค่การวิเคราะห์อย่างเดียว ยังรวมถึงการทำ Data Mining ด้วย นั่นก็คือการคลีนข้อมูล การรวบรวมเรียบเรียงข้อมูล การแปลงข้อมูล การแบ่งประเภทข้อมูล และอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ข้อมูลที่ได้รับจากลูกค้าเกิดประสิทธิภาพสูงสุดนั่นเอง
เมื่อ Data Analyst วิเคราะห์ข้อมูลออกมาเรียบร้อยแล้ว Data Analyst ก็จะทำการนำเสนอข้อมูลให้กับลูกค้าในรูปแบบ Data Visualization เป็นรายงานหรือแผนภาพต่าง ๆ ที่ช่วยย่อยให้ผลการวิเคราะห์เข้าใจง่าย ไฮไลท์สิ่งสำคัญที่ค้นพบ และในบางครั้งมีการเพิ่มข้อเสนอแนะให้กับลูกค้าด้วย
![](https://tnic.tni.ac.th/wp-content/uploads/2024/07/13-3-Data-Scientist-Responsibility-1024x682.jpg)
Credit: Freepik.com
Data Scientist ทำหน้าที่อะไร?
ส่วน Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คืออาชีพที่มุ่งเน้นการนำข้อมูลที่มีอยู่มาศึกษาเพื่อหารูปแบบบางอย่างที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ แล้วเอารูปแบบที่ว่าไปจำลองเป็นโมเดลใหม่เพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของธุรกิจในอนาคต หรือนำไปสร้างเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานให้มีมากขึ้น
แน่นอนว่าขึ้นชื่อว่าเป็น “นักวิทยาศาสตร์” การทำงานของ Data Scientist นั้นจึงรวมถึงการตั้งสมมติฐาน การทดลองสร้างโมเดลที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง การติดตามและประเมินผล ไปจนถึงการปรับปรุงโมเดลให้สอดคล้องกับปัจจุบัน
อันที่จริงแล้ว Data Scientist นั้นต้องทำงานร่วมกับ Data Analyst อยู่บ่อยครั้ง นั่นก็เพราะว่าข้อมูลที่ทั้ง 2 อาชีพต้องนำไปใช้ทำงานต่อจำเป็นต้องผ่านกระบวนการ Data Mining เหมือกัน หลังจากทำให้ข้อมูลพร้อมใช้แล้วจึงจะแยกส่วนงานกันทำ หรือในบางที งานของ Data Analyst ก็ช่วยปูทางให้ Data Scientist ทำงานต่อได้ง่ายขึ้น
![](https://tnic.tni.ac.th/wp-content/uploads/2024/07/13-4-Data-Analyst-Data-Scientist-Same-1024x683.jpeg)
Credit: Adobe.com
สิ่งที่เหมือนกันของ Data Analyst และ Data Scientist
- ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล
ทั้ง Data Analyst และ Data Scientist ต่างก็ต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Data ทั้งสิ้น ไม่ว่าจะเป็นการแบ่งประเภทของข้อมูล การเข้าถึงข้อมูล การจัดการกับข้อมูล การนำข้อมูลไปวิเคราะห์ หรือแม้แต่การนำข้อมูลไปแสดงผล - เครื่องมือที่ใช้ในการทำงานกับข้อมูล
โปรแกรมที่ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ทั้ง Data Analyst และ Data Scientist ต้องใช้เหมือนกันก็คือโปรแกรม Spreadsheet เช่น Microsoft Excel หรือ Google Sheets โดยใช้สำหรับการวิเคราะห์ผลและแปลงข้อมูลเป็นภาพในเบื้องต้น อาจสร้างโมเดลแบบง่ายได้เช่นกัน แต่สำหรับ Data Scientist แล้ว ถ้าข้อมูลที่ได้มามีขนาดมหาศาลหรือหากต้องวิเคราะห์ผลในขั้น Advanced ก็จะหันไปใช้โปรแกรม Python แทน - ทักษะ Web Scraping
ทักษะนี้คือทักษะการดึงข้อมูลจากหน้าเว็บไซต์ต่าง ๆ มาเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการรวบรวมข้อมูลด้วยตัวเองเป็นอย่างมาก - ทักษะการวิเคราะห์และการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking)
เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยทั้งสำหรับ Data Analyst และ Data Scientist ก็คือการคิดวิเคราะห์ที่เป็นเหตุเป็นผล มองเห็นถึงสิ่งที่ซ่อนอยู่ภายใต้ข้อมูลเพื่อนำไปพัฒนาเป็นชิ้นงานที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถนำไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพของการทำงานได้ อีกทั้งต้องมีทักษะในการคิดเพื่อต่อยอดโอกาสจากข้อมูลที่ออกมาเพื่อนำไปใช้ในเชิงธุรกิจได้มากขึ้น
![](https://tnic.tni.ac.th/wp-content/uploads/2024/07/13-5-Data-Analyst-Data-Scientist-Different-1024x683.jpg)
Credit: Pexels.com
สิ่งที่แตกต่างระหว่าง Data Analyst กับ Data Scientist
Data Analyst | Data Scientist |
ชิ้นงานคือการนำเสนอผลวิเคราะห์เพื่อให้ธุรกิจนำไปใช้เป็นข้อมูลในการตัดสินใจ | ชิ้นงานคือโมเดลการวิเคราะห์เพื่อให้ธุรกิจนำไปใช้เป็นเครื่องมือในการทำนายแนวโน้ม |
ใช้มุมมองทางธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจและถ่ายทอดวิธีการใช้ข้อมูลเชิงลึกในส่วนต่าง ๆ ขององค์กร | ใช้มุมมองทางธุรกิจเพื่อพัฒนาโมเดลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ตรงตามที่องค์กรต้องการ |
มุ่งเน้นการสื่อสารที่ทำให้ลูกค้าเข้าใจได้ง่าย สามารถนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ | มุ่งเน้นการสื่อสารที่ทำให้ผู้ร่วมพัฒนาเข้าใจได้ง่าย โดยนำข้อมูลเชิงลึกไปอธิบายเพื่อพัฒนาโมเดลที่แม่นยำ |
ควรมีทักษะในการเล่าเรื่องผ่านข้อมูล และการแปลงข้อมูลให้เป็นภาพ เพื่อทำให้ผู้ฟังตามทันและเข้าใจความสำคัญ | ควรมีทักษะทางด้าน Machine Learning คณิตศาสตร์ และสถิติ เพื่อใช้ในการพัฒนาโมเดล |
โปรแกรมที่มักจะใช้งานเป็นหลักคือ Spreadsheet | โปรแกรมที่มักจะใช้งานเป็นหลักคือ Python หรือโปรแกรมวิเคราะห์อื่น ๆ |
ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist ทั้ง 2 ตำแหน่งก็มีความสำคัญในองค์กรไม่แพ้กัน ถ้าอยากเรียนรู้ด้าน Data พาตัวเองสู่อาชีพที่เป็นที่ต้องการในอนาคต มาเรียนรู้กับผู้เชี่ยวชาญได้ที่สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence) วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/th/dsa-program-th/
แหล่งข้อมูล