Menu

รู้จัก ‘Analytics Engineer’ กับ ‘แอดเพิร์ธ DataTH’ ผู้ข้ามจากสายเว็บ สู่สาย Data เต็มตัว

หลายคนอาจจะคุ้นเคยกับอาชีพ Data Analyst กับ Data Engineer อยู่แล้ว แต่รู้ไหมว่า ด้วยความที่ 2 ตำแหน่งนี้ต้องทำงานด้วยสกิลที่แตกต่างกัน อาจจะไม่ได้เข้าใจความต้องการหรือติดขัดในการสื่อสารกันบ้างในบางโปรเจกต์ ดังนั้น บริษัทใหญ่ ๆ บางที่จึงต้องมีตำแหน่ง ‘Analytics Engineer’ เข้ามา เพื่อช่วยประสานระหว่าง DA และ DE ให้งานลื่นไหลยิ่งขึ้นฮะ

เพื่อที่จะรู้จักอาชีพนี้ไปพร้อม ๆ กัน แอดเลยชวนคุณเพิร์ธ วรธนะ งามตระกูลชล จากเพจ Data TH – Data Science ชิลชิล ซึ่งปัจจุบันทำงานในตำแหน่ง ‘Analytics Engineer’ อยู่ที่ Canva มาพูดคุยกันว่ากว่าจะลองผิดลองถูกจนมาทำอาชีพนี้ได้นี่คุณเพิร์ธผ่านประสบการณ์งานแบบไหนมา แล้วทำงานตำแหน่งนี้เป็นไงบ้าง ไปอ่านพร้อม ๆ กันเลยฮะ โฮโฮโฮ ~

ปล. นอกจากเพจแล้ว คุณเพิร์ธยังสร้าง Facebook Group รวมกลุ่มคนในวงการชื่อว่า Thai Data People – Data Scientists x Data Analysts x Data Engineers มาได้ 4-5 ปีแล้ว ในกลุ่มนั้นมีตั้งแต่เด็กมัธยมไปจนถึงผู้มีประสบการณ์เลยฮะ (ใครที่อายุต่ำกว่า 25 ปี ไปขอส่วนลดคอร์สเรียน Road to Data Engineer กับเพจ DataTH ได้นะ โฮโฮ)


หนุ่ม ‘Web Developer’ ผู้ผันตัวมาเป็นนักศึกษา ‘Data Science’ ที่ออสเตรเลีย

ก่อนที่จะเข้าสู่ช่วงชีวิตการทำงาน รู้ไหมฮะว่าคุณเพิร์ธเขาเคยเป็นหนุ่มวิศวะยานยนต์จุฬาฯ ก่อนด้วยล่ะ แต่เพราะในระหว่างเรียน คุณเพิร์ธก็มี Passion ส่วนตัวเกี่ยวกับการทำเว็บมาตลอด ทำให้พอขึ้นเรียนปี 2 ก็ได้ลองเปิดเพจ Designil สอน UX UI ออกมาด้วย ไปส่องกันได้ฮะ (ตอนนี้ให้เพื่อนสายเว็บมาช่วยดูแลต่อแบบเข้มข้น)

พอเรียนจบมาคุณเพิร์ธก็รู้สึกว่าสายไอที เป็นสายที่ตัวเองอยากไปต่อ เลยไปสมัครงานเป็น Web Developer ในเอเจนซีที่หนึ่ง ทำอยู่ 1 ปีก็ตัดสินใจออกมาเปิดบริษัทรับทำเว็บไซต์ของตัวเอง แล้วก็เคยรับงานฟรีแลนซ์อยู่บ้างด้วย เรียกว่าเดินสายเว็บมาตลอดเลยฮะ

แต่พอทำ Web Development มาสักพัก คุณเพิร์ธก็อยากท้าทายตัวเองกับสายงานใหม่ ๆ ประจวบกับที่เคยมีโอกาสได้ฟังคำแนะแนวจากรุ่นพี่เกี่ยวกับสายงาน Data Science นี่เลยเป็นจุดเริ่มต้นที่ทำให้คุณเพิร์ธสนใจงาน Data และตัดสินใจไปเรียนต่อที่ออสเตรเลียถึง 2 ปี !


ด่านแรกของการเรียน Data กับปัญหาที่คนข้ามสายต้องเจอ !

เห็นอย่างนี้แล้ว เราอาจจะคิดว่า เฮ้ย คุณเพิร์ธใจเด็ดขนาดแค่เรียนข้ามสายไม่พอ ยังไปเริ่มข้ามสายจากต่างประเทศอีก ถ้าเราจะลองบ้าง มันท้าทายเกินไปไหมนะ !? แอดเลยลองถามถึงประเด็นนี้กับคุณเพิร์ธดูว่าถ้าเราอยากจะลองไปเรียน Data Science ที่ต่างประเทศ จะต้องเตรียมตัวอะไรไปบ้าง

ความจริงก่อนที่จะมาออสฯ คุณเพิร์ธเคยลองศึกษาความรู้ของสายงานนี้ด้วยตัวเองจากเว็บต่างประเทศมาบ้างแล้วแต่ก็ยังไม่เข้าใจ เพราะมันไม่มีใครมา Guide บอกว่าเราต้องเรียนอะไรก่อน-หลังบ้าง (ซึ่งเป็นปัญหาของคนที่เรียนเองทุกคนเลย) เป็นอีกหนึ่งเหตุผลหลักที่ตัดสินใจมาเรียนถึงออสฯ พอมาถึงก็ดีที่เขามีปรับพื้นฐานพวกวิชาเลข วิชา Programing วิชาฐานข้อมูล ฯลฯ เพื่อเป็นการวางพื้นฐานให้ด้วย

ย้อนไปถึงช่วงที่เรียนแรก ๆ คุณเพิร์ธเล่าให้ฟังว่าวิชาที่ยากที่สุดตอนนั้นคือพวกคณิตศาสตร์ที่ต้องคิดสมการ (ซึ่งแอดก็เห็นด้วย ฮ่า ๆๆ ) แต่สุดท้ายก็เรียนจบมาได้ แล้วลุยทำสาย Data มายาว ๆ โดยเริ่มที่งาน Data Scientist ในบริษัท Consult ทำอยู่ 3 ปี ก็มีโอกาสได้เข้ามาทำที่ Canva เลย ตอนนี้ก็ทำที่นี่ได้ประมาณ 1 ปีแล้ว อ่ะโฮ ~


‘Analytics Engineer’ คืออะไร ? มีแค่ DA กับ DE ไม่พอเหรอ

ตำแหน่ง ‘Data Analytics Engineer’ ที่คุณเพิร์ธทำอยู่ที่ Canva ตอนนี้ อาจจะฟังดูแปลกหูแปลกตาสักหน่อยถ้าเทียบกับอาชีพสุดฮิตอย่าง Data Analyst (DA) และ Data Engineer (DE) เพื่อให้เข้าใจงานของตำแหน่งนี้มากขึ้น แอดเลยขอให้คุณเพิร์ธช่วยขยายความของตำแหน่งนี้ขึ้นอีกสักนิด ~

ได้ความมาว่า จากประสบการณ์ของคุณเพิร์ธ ‘Analytics Engineer’ ก็คืออาชีพที่ทำหน้าที่อยู่ตรงกลางระหว่าง DE กับ DA แต่จะค่อนข้างเอียงไปทาง DE หน่อย คือต้องทำพวกฟอร์มต่าง ๆ ด้วย ถามว่าถ้า DE กับ DA สามารถทำงานกันเองโดยที่ไม่ต้องมี Analytics Engineer มาเชื่อมตรงกลางได้ไหม

คำตอบของคุณเพิร์ธคือ ได้ ! แต่ความ Effective มันต่างกัน ถ้ามองตลาดงานตอนนี้ Analytics Engineer มันเกิดขึ้นมาก็เพราะว่า DA มีคนเยอะ แต่ DE มีคนน้อย ทั้งที่ความต้องการเยอะ ทำให้เกิดคอขวดที่งานของ DE ขึ้นมา โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ Data Engineer เยอะ ๆ เช่นแพลตฟอร์มอย่าง Canva เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม งานในสาย Data ชื่อมันก็สลับกันไป ๆ มา ๆ อยู่แล้ว ทั้งหมดทั้งมวลไม่ว่าเราจะอยู่ในตำแหน่งไหนก็ต้องดูที่ Job Description ของบริษัทนั้น ว่าเขาต้องการให้เราเข้าไปทำอะไร บางบริษัท DA ก็ทำเฉพาะวิเคราะห์ข้อมูล บางบริษัท DA ก็ทำทุกอย่างบนโลกนี้ ตั้งแต่ดึงข้อมูลยันวิเคราะห์ข้อมูล แถมทำโมเดล ดูแลเซิร์ฟเวอร์ คุยกับลูกค้าอีก เป็นสุดยอดมนุษย์ Data เลยทีเดียว


อยากเข้าสาย Data แต่ยังไม่ชัวร์ ต้องเรียนรู้หรือเตรียมตัวอะไรบ้าง ?

เพื่อน ๆ บางคนอาจจะอยู่ในขั้นตอนการพิจารณาเลือกอยู่ว่า เอ๊ะ ถ้าอยากเข้ามาทำงาน Data เราจะไปทำตำแหน่งไหนดีนะ ? อาชีพนั้นก็น่าสนใจ อาชีพนี้ก็น่าสนุก คุณเพิร์ธบอกมาว่าวิธีการเลือกคือให้เราลองเปรียบเทียบดูว่าเราชอบสายไหนมากกว่า แล้วเรามีสกิลอะไรที่จำเอามาต่อยอดในสายนั้นได้รึเปล่า

หลายคนชอบคิดว่า DA น่าจะเข้าง่ายสุด แต่จริง ๆ แล้วเราควรเลือกสายที่เราชอบด้วย เพราะสมมติว่าไปทำงานแล้วเราไม่ชอบก็กลายเป็นเสียเวลา แทนที่จะเอาเวลานั้นไปฝึกสกิลด้านที่เราสนใจจริง ๆ ความรู้ Data มันไปได้หลายทาง ลองใช้เวลาดูก่อนก็ได้ว่าเราชอบแนวไหนกันแน่

“อายุ 28-30 นี่ยังทันอยู่
ถ้า 30 ปีขึ้นไปแล้วเราอาจจะมีพวกค่าใช้จ่ายในชีวิตเข้ามา
ช่วงที่ไม่มีภาระอะไรมากนี่แหละ
เหมาะที่จะทดลองหาทางของตัวเองที่สุด”

ไหน ๆ ก็ไหน ๆ แล้ว แอดเลยขอให้คุณเพิร์ธช่วยแนะนำความรู้พื้นฐานสำหรับคนที่อยากลองมาทำงาน ‘Data Analytics Engineer’ ดูบ้างว่าควรจะต้องมีความรู้เรื่องอะไรบ้าง คุณเพิร์ธบอกว่าถ้าเราพอมีพื้นฐานเรื่อง Software มาบ้างแล้วก็เหมาะเลย

และเพราะว่าเป็นตำแหน่งที่อยู่ตรงกลางของ DA และ DE ถ้าเราเข้าใจงานของ 2 ตำแหน่งนี้ด้วยก็จะทำให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น หลัก ๆ เลยควรมีความรู้เรื่องการ Programing, Database, Python, SQL 

วิธีที่คุณเพิร์ธใช้ในช่วงเรียนรู้แรก ๆ นอกจากพวกคอร์สออนไลน์ต่าง ๆ แล้วยังขยันไปเข้าร่วม Meetup หรือ Hackathon ต่าง ๆ เพื่อพัฒนาไอเดียควบคู่กับการเรียนในมหาวิทยาลัยไปด้วย โตมาหน่อยก็เริ่มตามอ่าน Blog ใน Medium และ Substuck ด้วย (ถ้าใครได้ภาษาอังกฤษหน่อย เรียนรู้จาก 2 เว็บนี้น่าจะได้อะไรเยอะเลยฮะ)

นอกจากนี้คุณเพิร์ธยังทิ้งคำแนะนำไว้อีกว่าใครที่เป็นสาย Coding อยู่แล้ว หรือมีสกิลนี้อยู่ ลองใช้ Github เก็บผลงานไว้เป็น Portfolio ของตัวเองก็จะช่วยเพิ่มคะแนนตอนสมัครงานได้ด้วยฮะ !


Soft Skills ที่ขาดไม่ได้ ถ้านายอยากทำงานสาย Data !

ไม่ว่าจะทำงานอะไรก็ตาม นอกจากทักษะเฉพาะของแต่ละสายงานแล้ว ทักษะส่วนตัวอย่าง Soft Skills ก็เป็นคุณสมบัติที่ขาดไปไม่ได้ คุณเพิร์ธแชร์มาว่า Soft Skills ที่คิดว่าคนสายงานนี้ หรือแม้แต่คุณเพิร์ธเองจะขาดไปไม่ได้ในการทำงานก็คือ

  1. Empathetic Communication : ถ้าฝรั่งเขาจะเรียกว่า ‘Put yourself in people shoes’ คือเราควรต้องเข้าใจคนที่เราทำงานด้วย โดยเฉพาะคนสาย Data / Technology นี่แหละ ที่บางทีเราเผลอพูดศัพท์เทคนิค กับคนนอกทีมไปโดยไม่ได้คัดคำ เราต้องเข้าใจว่าจุดนั้นอาจทำให้การสื่อสารไม่มีประสิทธิภาพ ก็ต้องหาวิธีอธิบายให้เข้าใจมากขึ้น ยกตัวอย่าง ถ้าเราคุยกับ CEO เขาสนใจแค่ว่าผลลัพธ์เป็นยังไง เราก็ต้องปรับเปลี่ยนวิธีการพูดคุยให้ตรงกับความคาดหวังของเขา สกิลนี้จะบอกว่าเราควรพูดอะไร ยังไง กับใคร
  2. Over Communication : บางคนอาจจะคิดว่าคุยกันน้อย ๆ แล้วแยกย้ายกันไปก็พอ แต่ถ้าเราคุยกันแล้วไม่ได้เข้าใจจริง ๆ มันก็จะยิ่งเสียเวลาในการทำงานไปอีก ปัญหานี้อาจจะเจอได้เยอะในตำแหน่ง Junior ที่เพิ่งเริ่มงานก็อาจจะรู้สึกว่าไม่กล้าคุย ไม่กล้าถามกับระดับหัวหน้า แต่จริง ๆ แล้วยิ่งเป็นเรื่องงานยิ่งควรคุยให้เยอะ ๆ

‘Road to Big Company’ ค่อย ๆ ไต่เข้าบริษัทโปรไฟล์ดี คือ คำตอบ !

แอดแทบจะยกคุณเพิร์ธให้เป็นเหมือนตัวแทนหมู่บ้านของคนที่ย้ายสายงานแล้วไปได้ดีในวงการ Data เลย เพราะการจะได้เข้าไปทำงานในบริษัทเจ๋ง ๆ อย่าง Canva นี่แปลว่ามีของไม่เบาเลยฮะ แล้วถ้าอย่างเราอยากจะตามรอยไปทำงานบริษัทใหญ่ ๆ แบบนั้นบ้าง ต้องทำยังไงนะ ?

คุณเพิร์ธให้คำแนะนำมาว่า ถ้าไม่ใช้ Connection วิธีที่จะเพิ่มโอกาสให้เราได้คือเราต้องลองเข้าไปอยู่ในที่ที่สามารถย้ายงานได้ง่ายก่อน เช่นองค์กรที่ทำให้เรามีโปรไฟล์ที่ดี อย่างพวกบริษัทชั้นนำ Resume เราก็จะดูมีเสน่ห์แถมยังช่วยให้เข้าสัมภาษณ์บริษัทในฝันได้ง่าย เพราะส่วนใหญ่ก็อยากได้คนจากบริษัทเจ๋ง ๆ เหมือนกันอยู่แล้ว

แอดเชื่อว่าในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อ จะเปลี่ยนงานดีหรือจะอยู่ที่เดิมดี ยิ่งถ้าเป็นงานที่ข้ามวงการหรือออกจาก Comfort Zone ของเราอีก หลายคนก็อาจจะกังวล กลัวว่าเราจะเก่งพอรึเปล่า งานจะสนุกเหมือนเดิมไหม…

สิ่งหนึ่งที่ต้องทำใจคือการย้ายสายจะไม่เหมือนกับการย้ายตำแหน่งงานในวงการเดิม

“การย้ายสายอาจจะทำให้เงินเดือนลดลง
ถึงเราจะเคยเป็น Senior มาก่อน เข้ามาเราก็ต้องเป็น Junior
ถามตัวเองก่อนว่าเรารับตรงนี้ได้ไหม”

อาจจะต้องดูเรื่องภาระ ถ้าเงินเดือนเราลดมาแล้วจะมีปัญหาอะไรไหม จริง ๆ แล้ว Career Path ของงาน Data ค่อนข้างจะย้ายไปย้ายมาได้ง่าย คนที่เข้ามาในสายงานนี้ก็มีหลากหลาย ทั้ง Economic, Engineer, Manufacturing ฯลฯ เป็นมุมที่คุณเพิร์ธมองว่าเป็นความสนุกอีกแบบหนึ่งที่ได้ร่วมงานกับคนที่มีประสบการณ์จากหลายวงการเลยฮะ !


ก่อนจะจบการพูดคุย แอดลองแอบถามเกี่ยวกับ Work Life Balance ที่นั่น ดูว่าเป็นยังไงบ้าง คุณเพิร์ธเล่ามาว่าค่อนข้างดีต่อใจ (มาก) สำหรับงานออฟฟิศที่คุณเพิร์ธทำอยู่เริ่มงาน 9 โมงเช้า – 5 โมงเย็นก็จบ หลังเลิกงานก็จะไม่มีมาตามงานกัน เพราะเขาถือว่าต่างคนต่างมีครอบครัวของตัวเอง เทียบกับค่าครองชีพแล้วเงินเดือนก็ถือว่าโอเคเลย

ใครอ่านแล้วสนใจ อยากปรึกษา หรืออยากดูประสบการณ์คนไทยสาย Tech ในออสเตรเลีย คุณเพิร์ธป้ายมาว่าให้เข้าไปส่องในกลุ่ม Tech ไทยในออสเตรเลีย ได้เลย ! แอดว่าต้องมีคนโดนตกกันบ้างล่ะ ~
ครั้งหน้า DATAHOLIC จะชวนคนสาย Data คนไหนมาพูดคุยเกี่ยวกับเส้นทางการทำงานที่น่าตื่นเต้นกันอีก อย่าลืมติดตามกันนะฮะ ~ โฮ โฮ โฮ

Author

RELATED ARTICLES

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save