Key Takeaway
สายงานด้าน Data มี 3 บทบาทหลักที่เกื้อหนุนกันคือ Data Engineer ผู้สร้างระบบพื้นฐานและท่อส่งข้อมูล, Data Scientist ผู้ใช้โมเดลคณิตศาสตร์พยากรณ์อนาคต และ Data Analyst ผู้เปลี่ยนข้อมูลเป็นกลยุทธ์ธุรกิจ การตัดสินใจว่าหากต้องการเริ่มสาย Data ควรเลือกสายไหนดี ? ขึ้นอยู่กับว่าชอบการวางระบบ (Engineer), หลงใหลในสถิติและ AI (Scientist) หรือสนุกกับการวิเคราะห์และสื่อสาร (Analyst)
Table of Content
- เจาะลึกความต่าง ! Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer
- เปรียบเทียบหน้าที่และทักษะที่ต้องมี
- เริ่มสาย Data ควรเลือกสายไหนดี ?
- ยกระดับความเชี่ยวชาญกับ 9Expert Training
- คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับอาชีพสาย Data (FAQs)
ในยุคที่ Data คือขุมทรัพย์ใหม่ ทุกองค์กรตั้งแต่องค์กรระดับมหาชนไปจนถึงธุรกิจ SME ต่างตื่นตัวในการนำข้อมูลมาขับเคลื่อนธุรกิจ จนเริ่มสับสนว่าควรเริ่มจากตรงไหน อีกทั้งคนทำงานเองก็ตั้งคำถามว่า หากต้องการเริ่มสายงานด้าน Data ควรเลือกสายไหนดี ? บทความนี้จะพาไปเจาะลึก 3 อาชีพสุดฮอต ทั้ง Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer ต่างกันยังไง แล้วควรเลือกสายไหนดีเพื่อให้สามารถตัดสินใจเส้นทางชีวิตได้ถูกต้องที่สุด
เจาะลึกความต่าง Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer
เพื่อให้เห็นภาพการทำงานจริง ต้องเข้าใจก่อนว่าใน Data Ecosystem มีลำดับการทำงานที่ส่งต่อกันอย่างเป็นระบบ หากขาดตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่งไป การนำข้อมูลไปใช้ก็อาจไม่มีประสิทธิภาพเท่าที่ควร
1. Data Engineer วิศวกรข้อมูล ผู้สร้างระบบและโครงสร้างพื้นฐาน
Data Engineer คือ ผู้ที่อยู่ต้นน้ำของกระบวนการ มีหน้าที่หลักในการสร้างและดูแลท่อส่งข้อมูล เพื่อทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่ง เช่น เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือระบบบัญชี แล้วจัดระเบียบให้ไหลเข้าสู่ฐานข้อมูลกลางขององค์กรได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย พร้อมสำหรับการใช้งาน
- หน้าที่สำคัญ : ออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล, การทำ ETL (Extract, Transform, Load) รวมถึงการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
- เป้าหมาย : ทำให้ข้อมูลสะอาดและเข้าถึงง่ายสำหรับเพื่อนร่วมทีมสายอื่น
2. Data Scientist นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้สร้างโมเดลและพยากรณ์อนาคต
Data Scientist คือ ผู้นำข้อมูลที่ถูกจัดระเบียบแล้วโดย Data Engineer มาทำการวิเคราะห์เชิงลึก โดยใช้สถิติขั้นสูงและการเขียนโปรแกรม เพื่อสร้างโมเดลคาดการณ์ หรือระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจที่ซับซ้อนเกินกว่าการดูแค่ตัวเลขทั่วไป
- หน้าที่สำคัญ : การทดสอบสมมติฐาน, การทำ Machine Learning, การหาความสัมพันธ์เชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
- เป้าหมาย : เพื่อหาคำตอบว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไปในอนาคต หรือที่เรียกว่า Predictive Analytics
3. Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ถอดรหัสข้อมูลสู่กลยุทธ์ธุรกิจ
Data Analyst คือ ผู้ที่ทำงานใกล้ชิดกับฝ่ายบริหารและธุรกิจมากที่สุด โดยจะนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อสรุปสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว หรือกำลังเกิดขึ้น เพื่อหาคำตอบว่า “ทำไมถึงเป็นแบบนั้น ?” และนำเสนอออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
- หน้าที่สำคัญ : การทำความสะอาดข้อมูลเบื้องต้น, สร้าง Dashboard สรุปผลยอดขาย หรือพฤติกรรมลูกค้า
- เป้าหมาย : เพื่อหาคำตอบว่าสิ่งที่ผ่านมาเป็นอย่างไร และควรทำอะไรต่อไป ?
เปรียบเทียบหน้าที่และทักษะที่ต้องมี
หากยังสงสัยอยู่ว่า สรุปแล้ว Data Analyst กับ Data Engineer หรือ Data Analyst กับ Data Scientist ต่างกันอย่างไร ? ตารางด้านล่างนี้จะช่วยแยกทักษะและเป้าหมายให้เห็นชัดเจนยิ่งขึ้น
| หัวข้อเปรียบเทียบ | Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
| เป้าหมายหลัก | สรุปผลอดีตและปัจจุบันเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ | พยากรณ์อนาคตและสร้างระบบ AI | วางระบบและจัดการโครงสร้างฐานข้อมูล |
| ทักษะเด่น | Business Logic, Visualization, CommunicationStatistics | Programming, Machine Learning | Database Architecture, Cloud, Scripting |
| เครื่องมือหลัก | SQL, Excel, Power BI, Tableau | Python, R, TensorFlow, Statistics | SQL, Python, Spark, Azure/AWS/GCP |
| ความยากทางเทคนิค | เน้นตรรกะทางธุรกิจ | เน้นคณิตศาสตร์และอัลกอริทึม | เน้นวิศวกรรมและการออกแบบระบบ |
เริ่มสาย Data ควรเลือกสายไหนดี ?
หากกำลังลังเลว่าควรเลือกเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist ดี หรือจะข้ามไปเป็น Data Engineer เลย ? ให้ลองสำรวจความชอบของตัวเองผ่านคำถามเหล่านี้
- ชอบวิเคราะห์ธุรกิจและสื่อสาร : หากสนุกกับการตีโจทย์ธุรกิจ ชอบคุยกับคน ชอบการออกแบบกราฟรายงานให้สวยงามเข้าใจง่าย Data Analyst คือคำตอบ
- ชอบคณิตศาสตร์และหลงรัก AI : หากเป็นสายเจาะลึก ชอบคิดค้นสูตรใหม่ ๆ หลงรักสถิติ อยากสร้างระบบอัจฉริยะที่ช่วยพยากรณ์อนาคต Data Scientist คือทางที่ตอบโจทย์
- ชอบวางระบบและแก้ปัญหาโครงสร้าง : หากชอบทำงานหลังบ้าน สนุกกับการจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงชอบออกแบบระบบท่อส่งข้อมูลที่ซับซ้อน Data Engineer คือสายที่ใช่
ยกระดับความเชี่ยวชาญกับ 9Expert Training
ไม่ว่าจะเลือกเส้นทางสายข้อมูลในบทบาทใด การมีทักษะที่ถูกต้องและใช้งานได้จริงคือหัวใจสำคัญของการเติบโตอย่างยั่งยืนในยุค AI โดย 9Expert พร้อมเป็นพันธมิตรในการขับเคลื่อนองค์กรและบุคลากรสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างรากฐานระบบข้อมูลผ่านการอบรม Data Engineer สำหรับองค์กร เพื่อรองรับ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพ หรือการสร้างเส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับโปรด้วยหลักสูตร Data Analyst พร้อม Certificate ที่รับรองมาตรฐานทักษะในระดับสากล
ด้วยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญกว่า 20 ปี เราจึงมั่นใจในคุณภาพการถ่ายทอดความรู้ผ่านหลักสูตรที่เน้นการลงมือทำจริง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำทักษะไปประยุกต์ใช้แก้ปัญหาหน้างานได้ทันทีหลังจบหลักสูตร พร้อมการันตีความเป็นมืออาชีพด้วยใบประกาศนียบัตรเพื่อต่อยอดความก้าวหน้าในสายอาชีพได้อย่างมั่นใจ หากมีคำถาม หรือข้อสงสัยเพิ่มเติมในการเลือกเส้นทางที่ใช่ สามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกับทีมผู้เชี่ยวชาญได้ทันทีที่ LINE Official: @9expert
ข้อมูลอ้างอิง
- Data Analyst Vs Data Scientist Vs Data Engineer: Key Differences. สืบค้นเมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม 2569. จาก https://in.indeed.com/career-advice/finding-a-job/data-analyst-vs-data-scientist-vs-data-engineer
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับอาชีพสาย Data (FAQs)
Q : ถ้าไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมเลย สามารถเริ่มที่ตำแหน่งไหนได้ง่ายที่สุด ?
A : Data Analyst เป็นตำแหน่งที่เริ่มต้นได้ง่ายที่สุดสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมเชิงลึก โดยสามารถเริ่มจากการใช้เครื่องมืออย่าง Excel, SQL หรือ BI Tools (Power BI/Tableau) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสร้าง Visualizations ก่อนจะขยับไปเรียนรู้ Python หรือ R ในภายหลัง
Q : เรียนจบด้านบริหารธุรกิจมา สามารถเปลี่ยนสายมาทำงาน Data ได้หรือไม่ ?
A : ได้แน่นอน โดยเฉพาะบทบาท Data Analyst ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจใน Business Logic สูง ผู้ที่จบสายบริหารจะมีข้อได้เปรียบในการตีโจทย์ธุรกิจ เพียงแค่ต้องเพิ่มเติมทักษะด้านการจัดการข้อมูล (SQL) และเครื่องมือทำ Report
Q : จำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์ระดับสูงเพื่อเป็น Data Scientist หรือไม่ ?
A : จำเป็นในระดับหนึ่ง เนื่องจาก Data Scientist ต้องทำงานกับอัลกอริทึม การทดสอบสมมติฐาน และ Machine Learning ซึ่งมีพื้นฐานมาจากสถิติ แคลคูลัส และพีชคณิตเชิงเส้น เพื่อให้เข้าใจว่าโมเดลทำงานอย่างไรและสามารถปรับจูน (Fine-tuning) ได้อย่างถูกต้อง
Q: เงินเดือน Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer ต่างกันแค่ไหน ?
A : แน่นอนว่าปัจจัยเรื่องค่าตอบแทนเป็นส่วนสำคัญในการตัดสินใจ ซึ่งความต้องการในตลาดแรงงานปัจจุบันยังคงสูงมากสำหรับทั้ง 3 ตำแหน่ง ซึ่งเงินเดือนโดยประมาณสำหรับ Entry Level จะอยู่ในช่วงเหล่านี้
- Data Analyst : สำหรับเด็กจบใหม่ หรือ Junior เริ่มต้นที่ประมาณ 25,000 - 40,000 บาท หากมีทักษะ Power BI หรือทักษะการเจรจาธุรกิจที่เก่ง รายได้สามารถขยับไปได้ไกล
- Data Scientist : เนื่องจากต้องใช้ความรู้เฉพาะทางด้านสถิติและ AI ฐานเงินเดือนจึงค่อนข้างสูง สำหรับระดับเริ่มต้น จะอยู่ที่ประมาณ 40,000 - 65,000 บาท
- Data Engineer : เป็นตำแหน่งที่องค์กรในไทยต้องการตัวมากที่สุดแต่ขาดแคลนหนัก ทำให้ฐานเงินเดือนพุ่งสูงใกล้เคียงกับ Data Scientist โดยเริ่มต้นที่ประมาณ 35,000 - 55,000 บาท
