Data Analyst คืออะไร? หน้าที่ ทักษะ และเงินเดือนปี 2025

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรสำคัญของโลกธุรกิจ Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งและกำลังเป็นที่ต้องการสูงในตลาดแรงงาน ช่วยขับเคลื่อนองค์กรด้วยการแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักว่าอาชีพ Data Analyst คืออะไร มีความน่าสนใจอย่างไร Data Analyst เงินเดือนเท่าไหร่ Data Analyst ทําอะไรบ้าง และหากต้องการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลควรมีทักษะด้านใด

Data Analyst คือใคร? ทำไม AI จึงมีบทบาทเพิ่มขึ้น

นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analyst คือผู้ที่ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า การใช้งานเว็บไซต์ พฤติกรรมการซื้อ ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย รวมถึงข้อมูลภายในขององค์กร แล้วนำมาวิเคราะห์ ค้นหาความสัมพันธ์ของข้อมูล รวมทั้งปัญหาที่ซ่อนอยู่ โดยใช้เทคนิคและเครื่องมือที่ทันสมัย หลังจากนั้นจึงสรุปข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น Dashboard, ชาร์ต, กราฟ แล้วเขียนรายงานเสนอต่อผู้บริหารหรือทีมงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในการวางแผนพัฒนาหรือปรับปรุงการดำเนินงานขององค์กรในด้านต่างๆ เช่น การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การเพิ่มยอดขาย การวางแผนการตลาด การลดต้นทุน เป็นต้น

ลักษณะการทำงานของ Data Analyst

การทำงานของ Data Analyst สามารถแบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอนหลัก ดังนี้

1. Data Entry 

Data Entry คือขั้นตอนการแปลงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต้นทางที่มีรูปแบบไม่เป็นระเบียบ ไม่มีความสอดคล้องหรือมีข้อผิดพลาดให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งานและสามารถนำเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ได้

2. Analytic / Data Mining

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) หรือการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นการค้นหาความสัมพันธ์เชิงลึกระหว่างชุดข้อมูล แบ่งกลุ่มหรือจำแนกประเภทของข้อมูล เพื่อการวางกลยุทธ์ การพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต รวมทั้งการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูล 

3. Reporting / Data Visualization

ขั้นตอนต่อมาคือการรายงานผล (Reporting) และการสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization) เพื่อถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกที่ผ่านการวิเคราะห์แล้วให้กับผู้บริหาร หรือผู้ที่ต้องการนำข้อมูลไปใช้งาน 

4. Data Management

ดำเนินการจัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ กำหนดสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล วางระบบสำรองข้อมูล การติดตามและตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถค้นหาและนำข้อมูลมาใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ลดความเสี่ยงจากการสูญหายของข้อมูล และเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล

หน้าที่ของ Data Analyst ยุค AI

หน้าที่หลักของตำแหน่ง Data Analyst มีดังนี้

• การเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลภายในองค์กร ระบบ CRM แบบสอบถาม หรือ Social Media มารวบรวมไว้อย่างเป็นระบบ
• การจัดระเบียบและทำความสะอาดข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้อง กำจัดข้อมูลซ้ำหรือข้อมูลที่ผิดพลาด เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่ถูกต้องพร้อมใช้งาน
• การนำเสนอข้อมูล (Data Visualization) สร้าง Dashboard สร้างตาราง แผนภูมิ และกราฟ หรือรายงานที่เข้าใจง่าย
• วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Diagnostic Analytics) การค้นหาความสัมพันธ์ภายในข้อมูล เพื่ออธิบายสาเหตุของปัญหาหรือพฤติกรรมของลูกค้า
• การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น การคาดการณ์ยอดขายหรือความต้องการของตลาด
• นำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ไปใช้ในการปรับปรุงการดำเนินงาน เช่น ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ หรือออกแบบแคมเปญการตลาดที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst 

การเป็น Data Analyst ที่ประสบความสำเร็จ ต้องมีทักษะจำเป็นทั้ง Hard Skills และ Soft Skills ควบคู่กันไป โดยทักษะที่จำเป็นมีดังนี้

• Data Analyst ต้องมีความรู้ความเข้าใจหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติขั้นพื้นฐาน
• มีความเชี่ยวชาญในการใช้งานโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น  Excel, Power BI, Tableau, Qlik

• ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับฐานข้อมูล (Database) โครงสร้างและการจัดการฐานข้อมูลสำคัญ รวมถึงความสามารถในการเขียนคำสั่ง SQL
• ความเข้าใจด้านการเขียนสคริปต์และโครงสร้างเว็บไซต์ ในกรณีที่ Data Analyst จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลจากเว็บไซต์หรือไฟล์ที่มีโครงสร้าง เช่น JSON, JavaScript, HTML5

• Data Analyst ต้องสามารถอธิบายข้อมูลที่ซับซ้อนให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และเหมาะสมกับผู้ฟังแต่ละกลุ่ม 
• สามารถวิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจ หาสาเหตุที่แท้จริง และเสนอแนะแนวทางแก้ไขปัญหา
• มีความสามารถในการฟังและสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• มีความละเอียดและความแม่นยำสูง เพื่อลดโอกาสในการเกิดความผิดพลาด
• Data Analyst มักต้องทำงานร่วมกับฝ่ายอื่นๆ จึงต้องมีความสามารถในการทำงานเป็นทีมได้

AI Tools ที่ช่วยงาน Data Analyst

เครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมสำหรับ Data Analyst มีอยู่มากมาย เช่น

• DataGPT ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ SQL ให้คำตอบเชิงลึกและสร้างภาพข้อมูล ช่วยกรองข้อมูลที่ไม่สำคัญออกและเน้นเฉพาะข้อมูลที่มีผลกระทบต่อธุรกิจ
• Formula Bot ช่วยสร้างสูตรใน Excel หรือ Google Sheets ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ด สร้างกราฟประเภทต่างๆ จากข้อมูลดิบ ช่วยจัดระเบียบและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
• Microsoft Power BI คือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจาก Microsoft ที่ใช้สำหรับแสดงผลข้อมูลเชิงภาพ (Data Visualization) และสร้างรายงาน (Reports) สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาวิเคราะห์และนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายผ่าน Dashboard แบบ Interactive 
• Alteryx คือ แพลตฟอร์มด้านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจร ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเตรียม, ผสาน, วิเคราะห์ และแปลงผลข้อมูล ได้อย่างง่ายดายผ่านอินเตอร์เฟซแบบลากและวาง (drag-and-drop) 

เงินเดือนของ Data Analyst ในไทย และโอกาสของ Data Analyst ที่มีทักษะ AI (ปี 2025)

เงินเดือนของ Data Analyst ในประเทศไทยมีความแตกต่างกันขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย โดยทั่วไป Data Analyst เงินเดือนเฉลี่ยจะอยู่ที่ประมาณ 36,000 – 45,000 บาทต่อเดือน และอาจสูงกว่านี้หากเป็นบริษัทชั้นนำ โดยปัจจัยที่มีผลต่อระดับเงินเดือนของ Data Analyst ได้แก่ ประสบการณ์และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน อุตสาหกรรมที่ทำงานอยู่ ทักษะด้านการสื่อสารและธุรกิจ ทักษะการใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและภาษาโปรแกรม

ในปัจจุบันตำแหน่ง Data Analyst มีความสำคัญต่อองค์กรทุกภาคส่วน โดยเฉพาะองค์กรที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก Data Analyst Job จึงเป็นเส้นทางอาชีพที่มีความมั่นคง มีโอกาสก้าวหน้าและมีรายได้ดี ถือเป็นหนึ่งในอาชีพที่น่าสนใจอย่างยิ่งในยุคดิจิทัล

เริ่มต้นเป็น Data Analyst พร้อมทักษะ AI ได้อย่างไร

แนวทางการก้าวเข้าสู่อาชีพ Data Analyst  ที่มีความเชี่ยวชาญในการใช้งานเครื่องมือ AI มีดังนี้

ขั้นตอนที่ 1: ทำความเข้าใจบทบาทของ Data Analyst

ทำความเข้าใจถึงบทบาทหน้าที่และความสำคัญ เช่น Data Analyst ทำอะไรบ้าง ครอบคลุมในงานด้านใดบ้าง เนื่องจาก Data Analyst ไม่ได้มีหน้าที่เพียงจัดเก็บข้อมูลหรือสรุปตัวเลขเท่านั้น แต่ยังต้องนำเอาข้อมูลมาวิเคราะห์ สรุป และรายงานผล รวมถึงการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตด้วย

ขั้นตอนที่ 2 เรียนรู้พื้นฐาน Data Analytics

เรียนรู้พื้นฐานสำคัญต่างๆ ที่จำเป็นต้องใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ภาษา SQL การใช้งาน Excel และ Google Sheets การใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น Power BI, Tableau เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 3 พัฒนาทักษะ AI สำหรับ Data Analyst

Data Analyst ยุคใหม่ต้องมีความรู้และทักษะในการใช้งานเครื่องมือ AI วิเคราะห์ข้อมูล โดยทักษะที่ควรเรียนรู้ ได้แก่ การทำงานของ Machine Learning การใช้เครื่องมือ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติ เรียนรู้เรื่องจริยธรรม AI เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 4 พัฒนาทักษะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

พัฒนาทักษะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วยการเรียนรู้หลักการทางสถิติพื้นฐาน การเรียนรู้ Python เบื้องต้น เช่น pandas, matplotlib, scikit-learn เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 5 ฝึกทำโครงการจริง

ทดลองทำโครงการจากตัวอย่างข้อมูล เช่น วิเคราะห์ยอดขายของร้านค้า วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูล Ecommerce เพื่อทำนายยอดขาย เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 6: เรียนรู้ทักษะการสื่อสารข้อมูล (Data Storytelling)

ฝึกฝนทักษะการสื่อสารเพื่อนำเสนอข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ให้ผู้บริหารหรือทีมที่ไม่ใช่สายเทคนิคเข้าใจได้ง่าย ฝึกฝนการเขียนสรุปรายงานจากข้อมูลและการนำเสนอข้อมูล

สรุป อาชีพ Data Analyst ในยุค AI ต้องพร้อมปรับตัว

“Data Analyst ” หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล เป็นอาชีพที่มีบทบาทสำคัญเป็นอย่างมากในยุคดิจิทัล ไม่ได้มีหน้าที่เพียงรวบรวมตัวเลขเท่านั้น แต่ยังช่วยวิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์ทิศทางตลาด และให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้วางแผนการตลาด การบริหารจัดการ และการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างแม่นยำ ส่งผลให้ตำแหน่งนี้มีความต้องการสูงในตลาดแรงงานไม่ว่าจะเป็นธุรกิจค้าปลีก การเงิน สุขภาพ โลจิสติกส์ หรือแม้แต่ภาครัฐ ได้รับอัตราเงินเดือนสูง มีโอกาสก้าวหน้าในอาชีพ จึงเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างความมั่นคงและความก้าวหน้าในระยะยาว

หากต้องการเสริมทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลให้ทันยุค SOLUTION IMPACT มีหลักสูตร Data Analyst คอร์ส  ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้เข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งเบื้องต้นและเชิงลึก สามารถนำไปใช้ได้จริงในองค์กร สอนโดยทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์จริงในการใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ เน้นการลงมือปฏิบัติรองรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ที่ต้องการต่อยอดความรู้เดิม สามารถดูรายละเอียดหลักสูตร หรือสอบถามได้ที่ SOLUTIONS IMPACT

คำถามที่พบบ่อย เกี่ยวกับ Data Analyst