Data Analyst คือ การเปลี่ยนข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจ

ใครจะคิดว่าความล่าช้าเพียงไม่กี่วินาทีในไดรฟ์ทรู หรือคำแนะนำหนังที่ไม่ตรงใจในแพลตฟอร์มสตรีมมิง จะกลายเป็นจุดตั้งต้นของการเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร นั่นก็เป็นเพราะว่า บางครั้งปัญหาเล็ก ๆ อาจไม่ได้ต้องการแค่การปรับเปลี่ยนแบบยกเครื่องใหม่ แต่ต้องการคนที่ “เข้าใจปัญหา” และมองเห็นทางออกที่ซ่อนตัวอยู่ในนั้น 

นั่นคือจุดเริ่มต้นที่การทำงานด้าน Data Analyst ได้ก้าวเข้ามามีบทบาทในการขับเคลื่อนธุรกิจอย่างเช่นทุกวันนี้ บทความนี้จะพาคุณไปดูว่า องค์กรระดับมืออาชีพ ให้ความสำคัญกับการทำ Data Analyst อย่างไร และใช้ทำอะไรบ้าง เพื่อเปลี่ยนจากการแก้โจทย์เล็ก ๆ ให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่ยิ่งใหญ่ และสามารถนำไปต่อยอดให้แก่องค์กรได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด 

Data Analyst คือใคร ?

หากเป็นเมื่อก่อน เมื่อพูดถึงตำแหน่ง Data Analyst หลายคนอาจมองว่าเป็นตำแหน่งที่ทำงานเกี่ยวกับการเก็บรวบรวมข้อมูลทางสถิติเท่านั้น แต่แท้จริงแล้ว Data Analyst คือผู้เชี่ยวชาญที่ทำหน้าที่รวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อตีความข้อมูลเหล่านั้นในเชิงธุรกิจ ไม่ใช่แค่รายงานตัวเลข แต่คือการเล่า “เรื่องราว” เบื้องหลังข้อมูล เช่น ทำไมลูกค้าถึงลดการซื้อลง ? หรือปัจจัยใดที่ทำให้พฤติกรรมการใช้งานเปลี่ยนไป การวิเคราะห์เชิงลึกเช่นนี้ ทำให้ได้ข้อมูลที่ไม่ใช่เพียงสถิติแห้ง ๆ แต่กลายเป็นเครื่องมือสร้างกลยุทธ์ที่ทรงพลังต่อการทำธุรกิจ 

บทบาทของ Data Analyst ที่เปลี่ยนไป จากผู้รายงานสู่ผู้ชี้ทิศทางธุรกิจ

Data Analyst ในยุคก่อน AI จะได้รับความนิยม มีหน้าที่ทำอะไรบ้าง ? คำตอบคงอยู่ที่การทำรายงานประจำเดือน รวบรวมข้อมูลยอดขาย ลูกค้า หรือพฤติกรรมการใช้บริการของลูกค้า โดยเน้นให้ผู้บริหารมีข้อมูลเบื้องต้นสำหรับประกอบการตัดสินใจ การทำงานส่วนใหญ่จึงเป็นลักษณะการเก็บและนำเสนอผลลัพธ์มากกว่าการตีความ

แต่ในปัจจุบัน Data Analyst เป็นมากกว่าผู้รายงานข้อมูล (Reporter) สู่การเป็น Insight Provider หรือคนที่สามารถดึง “เรื่องราว” ออกจากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมชี้ทิศทางเชิงกลยุทธ์ให้กับองค์กร เช่น การบอกได้ว่ากลุ่มลูกค้าใดกำลังจะเลิกใช้บริการ หรือการคาดการณ์โอกาสเติบโตของธุรกิจ 

โดยคำตอบที่ได้ จะเป็นการตีความแบบ Contextualized หรือการทำให้มีความเชื่อมโยงกับสภาพแวดล้อมหรือสถานการณ์ ซึ่งจะทำให้องค์กรมองเห็นโอกาสเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่แค่ตัวเลขแห้ง ๆ บนสเปรดชีตที่ไม่รู้ว่าจะนำไปต่อยอดอย่างไร ถึงจะสัมฤทธิ์ผลได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น แบรนด์เครื่องดื่มระดับโลกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อหาว่าผู้บริโภคเชื่อมโยงสินค้าของตนกับกิจกรรมใดบ่อยที่สุด จากนั้นนำ Insight เหล่านี้ไปสร้างแคมเปญที่ตรงใจและเพิ่มยอดขายมหาศาล

Data Analyst ทำงานร่วมกับ AI เพื่อการขับเคลื่อนธุรกิจ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หลายคนกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่งานของ Data Analyst แต่ความจริงแล้ว AI ไม่ได้เป็นคู่แข่ง หากแต่เป็น “ผู้ช่วยทรงพลัง” ที่ทำให้ Data Analyst สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

โดยจุดเด่นของ AI คือสามารถด้านจัดการกับข้อมูลมหาศาลได้ภายในไม่กี่วินาที ทั้งการจัดกลุ่มข้อมูล ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ หรือการพยากรณ์แนวโน้ม แต่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ยังคงต้องอาศัยมนุษย์ที่เข้าใจบริบทของธุรกิจ การทำงานที่ดีที่สุดจึงเกิดจากการทำงานร่วมกัน ไม่ใช่การทดแทนกัน

งานแบบไหนที่ควรใช้ AI และงานแบบไหนที่นัก Analyst ต้องลงมือทำเอง ?

บทบาท	งานที่เหมาะสม	ตัวอย่างงาน
AI	ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว	– จัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)- คัดกรอง Anomaly- วิเคราะห์ข้อความหรือภาพ- พยากรณ์ความต้องการ
นัก Data Analyst	วิเคราะห์เชิงกลยุทธ์และเชื่อมโยงกับบริบทธุรกิจ	– ตั้งคำถามที่ถูกต้อง- วิเคราะห์ผลกระทบต่อธุรกิจ- เล่าเรื่องจากข้อมูล (Data Storytelling)- สื่อสาร insight ให้ผู้บริหารเข้าใจ

Skill ใหม่ที่ตำแหน่ง Data Analyst ในยุค AI ต้องมี

เมื่อเครื่องมือก้าวหน้า บทบาทของนัก Analyst ก็ต้องยกระดับด้วยเช่นกัน หลายองค์กรจึงเกิดคำถามว่า แล้วตำแหน่ง Data Analyst ที่ดีสำหรับองค์กร ควรต้องรู้อะไรบ้าง คำตอบคือ นอกจากทักษะด้านสถิติและธุรกิจแล้ว ยังต้องมีความเข้าใจในเรื่อง AI และ Machine Learning เบื้องต้น ยกตัวอย่างทักษะที่คนทำงานในตำแหน่งนี้ควรมี เช่น

• ใช้ AutoML หรือ AI tools ที่ช่วยสร้างโมเดลอัตโนมัติ
• ตรวจสอบคุณภาพผลลัพธ์ เช่น ปัญหา Overfitting หรือ Bias
• ทำงานกับ Dashboard หรือ Platform ที่ฝัง AI prediction ไว้ใน Workflow
• พัฒนา Soft Skills ด้าน Storytelling และ Communication เพื่อถ่ายทอดข้อมูลที่ซับซ้อนให้ทีมผู้บริหารเข้าใจง่าย

สิ่งเหล่านี้จะทำให้การทำ Data Analyst กลายเป็น “ตัวกำหนดทิศทาง” ของธุรกิจ พร้อมผลักดันให้องค์กรของคุณปรับเปลี่ยนและก้าวขึ้นไปสู่แนวหน้าได้อย่างมั่นคง

หากผู้ประกอบการท่านใด ต้องการยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูลให้ลึกขึ้น พร้อมลดภาระงานที่ซ้ำซ้อนของการทำ Data Analyst ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด AIGEN พร้อมเป็นพาร์ตเนอร์ ในการติดตั้งโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยระบบ AI ในการจัดเก็บ ค้นหา และเชื่อมโยงข้อมูลสำคัญได้อย่างชาญฉลาด

เราขอแนะนำ AI-powered Knowledge Management โซลูชันสำหรับธุรกิจยุคใหม่ ที่พร้อมช่วยเสริมประสิทธิภาพการตัดสินใจที่แม่นยำ เริ่มจากการเข้าถึงข้อมูลที่ “ถูกต้อง” และ “พร้อมใช้” ทั้งยังช่วยให้คุณสร้างระบบจัดการองค์ความรู้ที่เชื่อมต่อทีม วิเคราะห์ข้อมูล และกลยุทธ์องค์กรได้อย่างไร้รอยต่อ ติดต่อ AIGEN วันนี้ เพื่อรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้าน AI  และทดลองใช้บริการได้เลย

ข้อมูลอ้างอิง

1. 10 Proven Ways How Data Analytics Can Help Your Company Thrive. สืบค้นเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2568 จาก https://www.adaglobal.com/resources/insights/how-data-analytics-can-help-business  
2. The Importance of Data Analytics in Business Decision-Making. สืบค้นเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2568 จาก https://www.adaglobal.com/resources/insights/the-importance-of-data-analytics-in-business-decision-making