อยากเริ่มสาย Data Analytics ต้องเรียน Tool ไหนก่อน?

Spreadsheet → Database → Visualization → Programming → Cloud & Big Data

ไม่ต้องเริ่มจากทุกอย่างพร้อมกัน เข้าใจก่อนว่าแต่ละ Tool ช่วยงานช่วงไหน

Excel, SQL, Power BI, Tableau, Python, Azure, Databricks, Spark… พอเริ่มไล่ดูเครื่องมือในสาย Data Analytics รายชื่อ Technology ก็ยาวขึ้นเรื่อยๆ

สำหรับคนที่กำลังเริ่มต้น คำถามจึงตามมาได้ง่ายมากว่า ถ้าอยากทำงานสาย Data Analyst ควรเริ่มเรียนอะไรจากรายการทั้งหมดนี้ก่อน?

วิธีที่ช่วยให้เข้าใจง่ายขึ้น คือมองว่าแต่ละ Technology กำลังเข้ามาช่วยงาน Data “ตรงช่วงไหน” เพราะ Data Workflow หนึ่งชุดอาจผ่านตั้งแต่การจัดระเบียบข้อมูล ดึงจาก Database เชื่อมหลาย Source เตรียมข้อมูล วิเคราะห์ และสื่อสารผลลัพธ์

ขณะที่บาง Workflow อาจต่อไปถึง Cloud, Big Data หรือ Machine Learning เมื่อแยกตามหน้าที่ รายชื่อ Tool จำนวนมากก็จะดูง่ายขึ้น เพราะแต่ละตัวกำลังช่วยงานคนละช่วง

• — มีทั้ง Spreadsheet
• — ภาษา Query และ Programming Language
• — Coding Environment หรือพื้นที่สำหรับเขียนและทดลอง Code
• — Business Intelligence Platform
• — Cloud Platform
• — เครื่องมือประมวลผลข้อมูล
• — ไปจนถึง Database Platform

จุดเริ่มต้นจึงย้อนกลับมาที่งานว่า ตอนนี้เราต้องใช้ Data ทำอะไร?

เริ่มจากสิ่งที่หลายคนคุ้นอยู่แล้ว: Spreadsheet สำหรับคนเพิ่งเข้าสู่ Data Analytics เครื่องมือแรกอาจเป็นสิ่งที่เปิดใช้งานอยู่ทุกวัน

Microsoft Excel และ Google Sheets ทั้งคู่ใช้จัดข้อมูล ทำความสะอาดเบื้องต้น คำนวณ สรุปผล และสร้าง Chart เพื่อสำรวจข้อมูลได้ โดยเฉพาะ Excel การใช้ PivotTable, Formula, Filter รวมถึงฟังก์ชันจัดการข้อมูลได้คล่อง ช่วยให้งานสรุปและสำรวจข้อมูลจำนวนมากทำได้เร็วขึ้น เมื่อข้อมูลไม่ได้อยู่ใน Spreadsheet เพียงแห่งเดียว โจทย์ก็เริ่มซับซ้อนขึ้น

• — ยอดขายอาจอยู่ในระบบหนึ่ง
• — ข้อมูลลูกค้าอยู่อีกระบบ
• — Transaction อีกชุดอยู่ใน Database

Skill อย่าง SQL จึงเข้ามามีบทบาท

SQL ใช้ Query หรือเรียกข้อมูลจาก Relational Database เพื่อนำข้อมูลที่ต้องการออกมาวิเคราะห์ต่อ เช่น

• — SELECT สำหรับเลือกข้อมูล
• — WHERE สำหรับกำหนดเงื่อนไข
• — GROUP BY สำหรับจัดกลุ่มเพื่อสรุปผล
• — JOIN สำหรับเชื่อมข้อมูลที่สัมพันธ์กันจากหลาย Table

จากการ “เปิดไฟล์แล้วดูข้อมูล” Analyst จะเริ่มเข้าใจเพิ่มขึ้นว่า ข้อมูลอยู่ตรงไหน มีโครงสร้างอย่างไร และจะเรียกข้อมูลชุดที่ต้องการออกมาอย่างไร มี Data แล้ว จะทำให้คนอื่น “เห็น” อะไรจากข้อมูลนั้น?

สมมติว่าเราได้ Dataset ที่ต้องการมาแล้ว ต่อให้มีข้อมูลหลายหมื่น Row อยู่ตรงหน้า คนที่ต้องใช้ข้อมูลตัดสินใจก็คงไม่เปิดอ่านทุก Record

เครื่องมือด้าน Business Intelligence และ Data Visualization อย่าง Power BI, Tableau, Data Studio, Qlik หรือ Sisense จึงเข้ามาช่วยเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Report และ Dashboard ที่อ่านได้ง่ายขึ้น

Power BI ทำงานร่วมกับ Ecosystem ของ Microsoft ได้ดี และพบได้มากในงาน Business Intelligence

Tableau มีความยืดหยุ่นด้านการสำรวจข้อมูลและสร้าง Data Visualization

ส่วน Data Studio ของ Google ใช้สร้าง Interactive Report และ Dashboard ที่แชร์ผ่าน Web ได้

เมื่อมาถึงช่วงนี้ งานของ Analyst จึงมีมากกว่าการสร้างกราฟ

• — ต้องคิดต่อว่า
• — Metric ไหนควรเด่น
• — Pattern ใดน่าสนใจ
• — ความผิดปกติอยู่ตรงไหน
• — ข้อมูลส่วนไหนเกี่ยวข้องกับคำถามทางธุรกิจ
• — และคนที่เห็น Dashboard ควรเข้าใจอะไรต่อจากข้อมูลนั้น

Visualization ที่ดีจึงช่วยย่นระยะจาก “ข้อมูลจำนวนมาก” ให้กลายเป็นประเด็นที่อ่าน ตีความ และนำไปใช้ต่อได้เร็วขึ้น งานเดิมต้องทำซ้ำทุกสัปดาห์ Programming เริ่มช่วยได้มากขึ้น

ลองนึกถึง Workflow แบบนี้

• — รับไฟล์หลายชุด
• — ปรับ Format
• — Clean Data
• — รวมข้อมูล
• — คำนวณ
• — สร้าง Output

หนึ่งสัปดาห์ผ่านไป ก็กลับมาทำกระบวนการเดิมอีกครั้ง งานลักษณะนี้เป็นจุดที่ Python เริ่มเข้ามาช่วยได้มาก

Python ใช้กับ Data Analysis และ Automation ได้ รวมถึงต่อยอดไปสู่งาน Machine Learning

Library อย่าง pandas และ NumPy ช่วยจัดการ แปลง และคำนวณข้อมูล

Jupyter Notebook เป็น Environment ที่รวมการเขียน Code การดูผลลัพธ์ และการบันทึกขั้นตอนการวิเคราะห์ไว้ในพื้นที่เดียวกัน

อีกฝั่งหนึ่งคือภาษา R ซึ่งมีบทบาทมากใน Statistical Analysis และ Research โดยสามารถทำงานผ่าน Environment อย่าง RStudio ได้

มาถึงตรงนี้ หน้าที่ของเครื่องมือแต่ละตัวจะเริ่มแยกชัดขึ้น

• — Excel ช่วยจัดการและสำรวจข้อมูล
• — SQL ช่วยดึง กรอง และเชื่อมข้อมูลจาก Database
• — Power BI / Tableau ช่วยสื่อสารข้อมูลผ่าน Visualization
• — Python ช่วย Automation และรองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนขึ้น

พอเข้าใจว่าแต่ละ Technology ช่วยแก้โจทย์อะไร เวลาเจอ Tool ใหม่ก็จะดูออกง่ายขึ้นว่าเกี่ยวข้องกับงานของเราตรงไหน

Mini Check: ตอนนี้ Data Skill ของคุณอยู่ตรงไหน?

• — Clean และสรุปข้อมูลใน Spreadsheet
• — ดึงข้อมูลจาก Database ด้วย SQL
• — เชื่อมข้อมูลจากหลาย Source
• — สร้าง Visualization เพื่อสื่อสารประเด็นสำคัญ
• — วิเคราะห์ Pattern และความสัมพันธ์ของข้อมูล
• — อธิบายผลวิเคราะห์ให้คนที่ไม่ได้ทำงาน Data เข้าใจ
• — เข้าใจ Data Quality และผลกระทบต่อการวิเคราะห์
• — ใช้ Programming หรือ Automation เพื่อลดงานซ้ำ
• — มองเห็นเส้นทางของ Data ตั้งแต่ Source จนกลายเป็น Insight

ลองดูว่างานส่วนไหนยังใช้เวลามาก ต้องพึ่งตัวช่วย หรือยังทำได้ไม่คล่อง จุดนั้นอาจเป็นคำใบ้ว่า Skill ถัดไปควรเติมตรงไหน

แล้วถ้างาน Data ขยับไปไกลกว่านี้?

เมื่อ Workflow มีทั้งการเตรียมข้อมูล ETL, Automation หรือ Modeling และต้องนำขั้นตอนเดิมกลับมาใช้ซ้ำ

ก็จะเริ่มเจอ Platform อย่าง Alteryx, KNIME, RapidMiner หรือ SAS ที่เข้ามาช่วยจัดกระบวนการ Data ให้ทำงานเป็นระบบมากขึ้น

หากปริมาณข้อมูลและ Infrastructure ขยายขึ้น Technology ด้าน Cloud และ Big Data ก็เริ่มเข้ามาเกี่ยวข้อง

Microsoft Azure และ Google Cloud Platform มีบริการด้าน Data, Analytics, AI และ Machine Learning

Databricks เชื่อมงาน Data Engineering, Analytics และ Machine Learning

Apache Spark รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายงาน

ส่วน SAP HANA เป็น Database Platform ที่ใช้ In-memory Processing สำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

ยังมี Tool เฉพาะทางอีกหลายแบบ เช่น Splunk ในงาน Observability, IT Operations และ Security Analytics, DataRobot ในงาน AI และ Machine Learning หรือ Airtable ที่นำประสบการณ์แบบ Spreadsheet มาผสมกับการจัดโครงสร้างข้อมูล

จุดนี้ทำให้เห็นชัดขึ้นว่า Data Career ไม่ได้มี Skill Path เดียว บางบทบาททำงานอยู่ฝั่ง “ใช้ Data” เพื่อวิเคราะห์ หา Insight และสื่อสารผลลัพธ์ ขณะที่อีกกลุ่มอยู่ฝั่ง “ดูแล Data Systems” ให้ข้อมูลพร้อมใช้ ปลอดภัย และกู้คืนได้เมื่อเกิดปัญหา

สองฝั่งนี้จึงต้องเติม Skill คนละชุด

Tool เปลี่ยนได้ แต่ทักษะพื้นฐานยังต่อยอดได้

Software และ Platform อาจเปลี่ยนไปตาม Technology Stack ของแต่ละองค์กร

สิ่งที่ยังนำไปใช้ต่อได้คือความเข้าใจงาน Data ตั้งแต่การรวบรวมและเตรียมข้อมูล การวิเคราะห์ การสื่อสารผล ไปจนถึง Data Governance และ Data Quality

หากกำลังมองหาแนวทางพัฒนาทักษะให้เป็นระบบ ในฝั่ง CompTIA มี 2 Certification ที่มองงาน Data คนละด้าน

CompTIA Data+ | ฝั่งวิเคราะห์ Data เพื่อหา Insight

Data+ เชื่อมกับงานของ Data Analyst ค่อนข้างตรง

เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การเข้าใจประเภท โครงสร้าง และแหล่งที่มาของข้อมูล ไปจนถึงการรวบรวม เตรียม Clean และ Transform Data ก่อนนำไปวิเคราะห์ ยังครอบคลุม Statistical Analysis การเลือกวิธีวิเคราะห์ให้สัมพันธ์กับโจทย์ การสร้าง Visualization และ Report รวมถึงการสื่อสารผลลัพธ์ให้เหมาะกับผู้รับข้อมูล

อีกส่วนสำคัญคือ Data Governance และ Data Quality ช่วยให้เข้าใจว่า Data ที่นำมาวิเคราะห์มีคุณภาพเพียงพอหรือไม่ มีเรื่อง Privacy, Security หรือ Compliance อะไรเกี่ยวข้อง และควรจัดการข้อมูลอย่างไรให้เหมาะสม

จึงเหมาะกับผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะตั้งแต่การเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึง Visualization, Reporting และ Data Governance รวมถึงบทบาทอย่าง Data Analyst, Reporting / BI, Business Analyst ที่ทำงานกับข้อมูล หรือผู้ที่ต้องใช้ Data ประกอบการตัดสินใจ

CompTIA DataSys+ | ฝั่งดูแล Database และ Data Systems

หากงานขยับเข้าใกล้ระบบที่เก็บและให้บริการข้อมูลมากขึ้น

DataSys+ จะเน้นทักษะอีกชุด

• — ตั้งแต่ Database Fundamentals และ SQL
• — การ Deploy และ Configure Database
• — การ Monitor Performance และทำ Maintenance
• — การจัดการ Access Control, Encryption, Data Security และ Governance
• — ไปจนถึง Backup, Restore, Disaster Recovery และ Business Continuity

เหมาะกับผู้ที่ดูแล Database, Data Systems หรือ Infrastructure ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล และต้องการเข้าใจทั้งการนำระบบขึ้นใช้งาน ดูแลให้ทำงานต่อเนื่อง รักษาความปลอดภัย และเตรียมพร้อมเมื่อเกิดปัญหา

ถ้าเทียบให้เห็นภาพง่ายๆ

อ่าน Data ให้เป็น ใช้ Insight ให้ได้ → Data+
ดูแล Data Systems ให้พร้อมใช้ ปลอดภัย และกู้คืนได้ → DataSys+

สองหลักสูตรจึงตอบโจทย์คนละด้านของงาน Data และเลือกได้ตามบทบาทที่กำลังทำหรือทิศทางที่ต้องการต่อยอด

Tool ใหม่มีเข้ามาเรื่อยๆ สิ่งที่ควรรู้ให้ชัดก่อนคือ Data ตรงหน้าต้องเตรียม วิเคราะห์ สื่อสาร หรือดูแลต่ออย่างไร

เมื่อโจทย์ชัดขึ้น การเลือก Tool และ Skill ที่สัมพันธ์กับงานก็ง่ายขึ้นตามไปด้วย

ถึงเวลาหรือยังที่จะต่อยอด Skill ด้าน Data ให้ตอบโจทย์งานที่ทำอยู่มากขึ้น?

หากกำลังวางเส้นทางด้าน Data และอยากดูว่า Data+ หรือ DataSys+ เชื่อมกับพื้นฐานและบทบาทงานของตัวเองอย่างไร สามารถพูดคุยกับทีม NTC เพื่อช่วยดู Certification Roadmap ได้ที่ LINE: @NTC-LINE