รีวิว ประสบการณ์เป็น Data analyst และ Business Analyst in-house ทำอะไรมาบ้าง

ก่อนอื่นเลยต้องเข้าใจคำว่า in-house ก่อน ในโลกธุรกิจ หมายถึงการที่บริษัทจัดการงานต่างๆ ด้วยพนักงานประจำของตัวเอง แทนการจ้างบริษัทภายนอก

ซึ่งบริษัทที่เราได้เข้าไปทำงานส่วนใหญ่ จะมี data analyst หรือ BA แค่คนเดียว (base on ประสบการณ์ที่เจอมา) เพื่อช่วย support งานส่วน data ต่างๆ transform ข้อมูลที่ Unstructured data ให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้

และงานส่วนใหญ่ที่เราเจอ หากเป็น DA หรือ BA คนเดียว มักจะทำงานใกล้ชิดกับหัวหน้าระดับ manager

เนื่องจาก เวลาที่องค์กร แผนก หรือทีม ต้องการจะเปลี่ยนแปลงอะไรบางอย่าง เช่น ปรับแผนประจำปี, เพิ่มรายได้ (revenue) ให้มากขึ้น, ทำ forecast ให้แม่นยำขึ้น สิ่งต่างๆเหล่านี้ จำเป็นต้องใช้ข้อมูล และตัวเลขที่จับต้องได้ ในการนำเสนอ เพื่อปรับเปลี่ยน กับผู้บริหารภายในองค์กร

BA จึงเป็นฟันเฟืองนึงที่จะช่วย support data ตรงนี้ได้อย่างแม่นยำ และรู้วิธีการแปลงข้อมูลให้ได้ผลลัพธ์ที่เข้าใจง่ายไวที่สุด

(ใครอยากรู้ style วิธีการทำงานกับ manager ที่เจอมาเป็นยังไง คอมเมนต์ ไว้นะ)

มาลงลึกในส่วนงานที่เคยเจอมาบ้าง

งานส่วนใหญ่ที่เราเจอนั้น มักจะไม่ได้ตรงตาม Job Description(JD) ที่ระบุไว้ในตอนสมัครงานแบบเป๊ะๆ แต่ส่วนใหญ่มักจะสามารถ apply skill ที่อยู่ใน JD ไปใช้ต่อได้

✅ งาน Routine ที่ต้อง support data ให้ภายใน และภายนอกแผนก เช่น

- Report / Dashboard ยอดขายรายสัปดาห์ หรือรายเดือน

- Revenue and Performance Report ของ แผนก

- %Achievement (รายเดือน รายภาค รายสินค้า)

✅ งาน Adhoc คืองานที่มักจะเข้ามาเป็นงานแทรก ทำครั้งเดียวแล้วจบไป ส่วนใหญ่จะใช้ support ในการ meeting การตัดสินใจเป็นครั้งคราว

เช่น

- ยอดขายของสินค้า A เปรียบเทียบกับ สินค้า B ในปี 2021

- ลูกค้าเจอปัญหาเกี่ยวกับเครื่องจักร A โดยเครื่องจักรนี้ได้ทำการบันทึกข้อมูลไว้ เรามีหน้าที่นำข้อมูลส่วนนั้นมาวิเคราะห์หาปัญหา (ปรึกษาตัว parameter กับหัวหน้า และ engineer เพื่อวิเคราะห์ปัญหา)

- สินค้า หรือบริการ B ยอดตก ในเดือนที่ผ่านมา สาเหตุเกิดจากอะไร

✅ งาน Project หรือ งานประเภท Process improvement

- จัดทำ template support การทำข้อมูลของผู้ใช้งานภายในแผนกให้ใช้งานง่าย ลดขั้นตอนที่ซับซ้อน

- Lean process การทำงานบางส่วน เช่น จัดการข้อมูลที่อยู่กระจัดกระจาย ให้รวมอยู่ที่เดียวกัน บางครั้งเราจะเจอปัญหาที่ว่า ทำข้อมูลครั้งนึงต้องเปิดหลายชีท หลายไฟล์ เราเองมีหน้าที่แก้ปัญหาตรงนี้ คือการรวมข้อมูลไว้ส่วนกลาง ทำ master file เก็บไว้เพื่อให้ใช้งานต่อได้ง่าย

- สร้างตัว Tracking and Monitoring เช่น สินค้ามี shelf life หรือ อายุที่บริโภคได้ หากบริษัทนึง มีสินค้าหลายร้อยตัว ระบบ tracking ที่แจ้งเตือน จะสามารถทำให้องค์กร หรือคนทำงาน จัดการกับปัญหาได้ทันท่วงที

จากที่เล่ามาจะเห็นได้ว่า in-house data analyst นั้น ค่อนข้างจะทำงานที่หลากหลาย

ถ้าให้เราเปรียบเทียบ คงเหมือนกับการทำอาหารตามสั่งนั่นแหละ แค่เปลี่ยนจากอาหาร มาเป็นข้อมูล dashboard ในรูปแบบที่ ใช้งานต่อได้จริง

ทุกครั้งที่ทำจำเป็นจะต้องคำนึงถึงผู้ใช้งานต่อด้วย เช่นทำ template นึงให้คนหน้างาน เช่น sales หรือ engineer ใช้ต่อ ก็ต้องคำนึงว่า ง่าย และลดขั้นตอนซับซ้อนให้ได้มากที่สุด เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้อง ข้อมูลไหนสำคัญ ทำการ log column และ sheet ไว้

แล้วบางบริษัท เราจำเป็นต้องประสานงานกับหลากหลายแผนก เพื่อให้ข้อมูลครบถ้วน และถูกต้องที่สุด

ใครอยากให้เล่าต่อ เรื่อง skill ในสายงานนี้ที่ควรมี ต้องเตรียมตัวยังไง style การทำงานกับ manager ที่เจอมาเป็นแบบไหน comment ไว้ได้นะ ไว้เรามาเล่าต่อ

ขอบคุณทุกคนที่อ่านจบงับ บายย 👋

#รีวิวประสบการณ์ #dataanalyst #businessanalyst #แชร์ประสบการณ์

7/21 แก้ไขเป็น

... อ่านเพิ่มเติมจากประสบการณ์ที่ทำงานเป็น Data Analyst และ Business Analyst in-house ผมขอเล่าต่อเกี่ยวกับทักษะสำคัญและการจัดการงานที่ช่วยให้ประสบความสำเร็จในสายงานนี้นะครับ สิ่งแรกที่อยากแชร์คือ hard skills ที่จำเป็นมาก ๆ เช่น Excel (Pivot Table, Vlookup, If, Power Query), SQL, Python, และเครื่องมือ Data Visualization อย่าง Power BI, Tableau หรือ Looker Studio ทักษะพวกนี้ช่วยให้เราสามารถจัดการและแปลงข้อมูลจากรูปแบบที่ซับซ้อนให้กลายเป็นรายงานหรือ dashboard ที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานได้จริง แต่ถ้ามองให้ลึกกว่านั้น งานของเราไม่ได้มีแค่เรื่องเทคนิค แต่ soft skills ต่าง ๆ ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน โดยเฉพาะ Data Storytelling หรือการเล่าเรื่องข้อมูลให้ผู้ฟังเข้าใจง่ายและเห็นภาพชัดเจน ทั้งนี้เพราะถ้าเราวิเคราะห์แม่นแค่ไหน แต่สื่อสารไม่ชัดเจน ก็อาจทำให้การตัดสินใจของผู้บริหารไม่ตรงกลุ่มเป้าหมายและเกิดข้อผิดพลาดได้ นอกจากนี้ การสื่อสารกับทีมอื่น ๆ หรือ Stakeholder เป็นเรื่องจำเป็นมาก เราจะต้องอธิบายข้อมูลเชิงเทคนิคให้คนที่ไม่เข้าใจข้อมูลได้ นอกจากนี้การบริหารจัดการเวลาก็สำคัญเช่นกัน เพราะงานที่เป็น Data Analyst หรือ Business Analyst in-house มักจะเป็นงานหลากหลาย มีงาน routine สลับกับงาน adhoc ที่ต้องรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้ต้องรู้จักจัดลำดับความสำคัญและกำหนด deadline ให้เหมาะสม เพื่อให้ส่งงานตรงเวลาและมีประสิทธิภาพ อีกเรื่องหนึ่งที่ผมอยากแนะนำ คือการทำงานใกล้ชิดกับผู้บริหารระดับ manager ทำให้เราได้เรียนรู้วิธีการนำเสนอข้อมูลและการปรับเปลี่ยนแผนงานเพื่อให้ตอบโจทย์เป้าหมายขององค์กร ในบางครั้งการเข้าใจความต้องการจริง ๆ ของผู้บริหาร ช่วยให้เราสามารถปรับแต่ง dashboard หรือรายงานให้เหมาะสมและใช้ประโยชน์ได้จริง สุดท้ายนี้ การทำงาน in-house ยังหมายถึงการประสานงานกับหลายแผนกเพื่อให้ได้ข้อมูลครบถ้วนและเชื่อถือได้ ซึ่งถือเป็นความท้าทายและโอกาสในการเรียนรู้ระบบธุรกิจโดยรวม การมีระบบ master data และการจัดเก็บข้อมูลที่ดีช่วยลดความผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพได้มากครับ หวังว่าแชร์ประสบการณ์นี้จะเป็นประโยชน์สำหรับคนที่สนใจสายงาน Data Analyst หรือ Business Analyst นะครับ ถ้าอยากรู้เรื่องเทคนิคเจาะลึก หรือการทำงานกับทีมผู้บริหารแบบละเอียด สามารถคอมเมนต์ถามเข้ามาได้เลยครับ

4 ความคิดเห็น

รูปภาพของ EmilyR
EmilyR

มีรับแบบพาร์ไทม์บ้างไหมคะ สายนี้

ดูเพิ่มเติม(1)
รูปภาพของ 40ขวบชวนเมาส์😳
40ขวบชวนเมาส์😳

ขอวิเคราะห์ career path ของงานสายนี้และ ความต้องการตลาดในอนาคต คะ สนใจมากที่จะเรียนรู้เพิ่มคะ

ดูเพิ่มเติม(1)

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง

รวม 4 ช่อง YouTube เรียน Data Analytics ฟรี! 📊✨
อยากอัปสกิล Data แต่ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน? หรือไม่อยากเสียเงินลงคอร์สแพง ๆ? วันนี้เราคัดมาให้แล้วกับ 4 ช่อง YouTube คุณภาพที่สายดาต้าทุกคนต้องกด Subscribe ไว้! 1. Alex The Analyst - เหมือนมีเมนเทอร์ส่วนตัว คอยบอกว่าควรเรียนอะไรก่อน -หลัง สอนเครื่องมือหลัก จัดเต็ม 2. Luke Barousse - สาย Productivi
Farafern- • • -

Farafern- • • -

ถูกใจ 1616 ครั้ง

💻 แชร์ประสบการณ์อาชีพเสริมบน Upwork จาก 0 แตะ 200K
รายได้เสริมที่คิดจะทำเล่นๆ แต่ค่อยๆ สะสมจนเกินคาด เริ่มแรกเราไม่มีประสบการณ์ฟรีแลนซ์มาก่อน จบเอกภาษามา ตอนนั้นเลยเลือกเริ่มจากสิ่งที่ตัวเองถนัด 🏆งานที่เคยรับ Translation, Copywriting, Localization, Voice Recording, AI Trainer จนตอนนี้ รายได้จากงานรวม 200,000 บาท ++ จาก 12 งานที่รับ / จำ
onJa:)

onJa:)

ถูกใจ 532 ครั้ง

ภาพชายหนุ่มนั่งยิ้มบนบันได พร้อมข้อความหัวข้อ "เส้นทางการย้ายสาย Data Engineer ใน 364 วัน!" และคำถาม "เป็นไปได้จริง... หรือแค่ฝัน ?"
ภาพแสดงจุดเริ่มต้นจากศูนย์ของผู้เขียนที่จบวิศวกรรมเครื่องกลและทำงานโรงงาน พร้อมภาพเปรียบเทียบชุดครุยและชุดทำงานโรงงาน
ภาพอธิบายประเภทของสายงาน Data (Analyst, Scientist, Engineer) พร้อมภาพประกอบตัวการ์ตูน และข้อความเน้นการเลือกสายงานที่เหมาะสมกับตนเอง
ย้ายสาย Data Engineer ใน 364 วัน ได้จริงหรอ ?!
ตอนที่เริ่มคิดจะเปลี่ยนสาย ผมไม่มีแผนอะไรเลย มีแค่อย่างเดียว… “ไม่อยากใช้ชีวิตแบบเดิมอีกต่อไปแล้ว” ผมจบวิศวะเครื่องกล ทำงานโรงงานมา 3 ปีกว่า ชีวิตวนลูปเหมือนเดิมทุกวัน: – OT เยอะ รายได้โอเค แต่เหนื่อยเกินคำว่า “ล้า” – งานเยอะ แต่ไม่มีอะไรใหม่ให้โต – ความฝันวัยเด็ก ค่อย ๆ หายไปเฉย ๆ
f.sukrit_

f.sukrit_

ถูกใจ 750 ครั้ง

ภาพหน้าจอ MacBook Pro แสดงแดชบอร์ดข้อมูลทางการเงิน พร้อมข้อความว่า "แชร์ปสก. assignment test ตำแหน่ง Data analyst"
ภาพหน้าจอ MacBook Pro แสดงแดชบอร์ดข้อมูลทางการเงิน พร้อมข้อความว่า "ต้องบอกว่า 'จากปสก.' ที่ยื่น 'Resume ตำแหน่งนี้มาเกิน 100' 'ทำ Test มาไม่รู้กี่ครั้ง' อยากมาแชร์ ปสก. ครับว่าเจออะไรบ้าง 5555"
ภาพหน้าจอ MacBook Pro แสดงแดชบอร์ดข้อมูลทางการเงิน พร้อมข้อความเกี่ยวกับประสบการณ์ทำ Test ของบริษัทประกันที่ใช้ Python, SQL และ Math logic
Data analyst assignment test
แชร์ประสบการ์ณทำ Test ครับ ถ้าใครมีอะไรสงสัยทักมาถามได้เลยยยยยยย #dataanalyst #datascience #dataanalysis #ติดเทรนด์ #Lemon8ฮาวทู
แตมซูเกะ

แตมซูเกะ

ถูกใจ 394 ครั้ง

มัดรวม 5 ทักษะ สายงาน Data 📈 ที่ AI ทำแทนไม่ได้
ในสายงาน Data ปัจจุบัน ทักษะทางเทคนิค หรือ Hard Skills)อาจเป็นเพียงประตูบานแรกที่พาเราเข้าสู่สายงานนี้ แต่สิ่งที่จะทำให้เราโดดเด่นและสร้างคุณค่าให้กับองค์กรได้อย่างแท้จริงคือ Soft Skills และเป็นสิ่ง AI ทำแทนไม่ได้แน่นอน! • Critical Thinking : กระบวนการวิเคราะห์และประเมินข้อมูลอย่างมีเหตุผล เพื่
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 115 ครั้ง

ภาพหน้าปกหนังสือ "BIG DATA Analytics เส้นทางสู่การพัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร" ที่ผู้เขียนแนะนำว่าทำให้ตัดสินใจเปลี่ยนมาทำงานสาย Data พร้อมกราฟและโลโก้ Lemon8
ภาพหนังสือเปิดหน้า 42-43 อธิบายแนวคิด Big Data ด้วย 3V (Volume, Velocity, Variety) และความหมายของ E-commerce รวมถึงศัพท์เฉพาะทางเกี่ยวกับข้อมูล
ภาพหนังสือเปิดหน้า 214-215 อธิบายเทคโนโลยีสำหรับ Big Data โดยเน้นที่เครื่องมือ Sqoop พร้อมแผนภาพแสดงขั้นตอนการ Import ข้อมูลจาก RDBMS เข้าสู่ Hadoop
รีวิวหนังสือที่ทำให้เปลี่ยนสายงานมาทำสาย Data 📈
สวัสดีค่า วันนี้เตยอยากจะแชร์หนังสือที่เปลี่ยนให้เตยค้นพบความชอบ และตัดสินใจมาทำงานสาย Data เต็มตัว นั่นคือหนังสือ “Big Data Analytics เส้นทางสู่การพัฒนา ระบบวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร” เนื้อหาในหนังสือหลักๆ คือ 🔘 ปูพื้นให้เข้าใจตั้งแต่จุดกำเนิดของข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล 🔘 การประมว
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 393 ครั้ง

ดูเพิ่มเติม