Data Skill แบบไหนที่ต้องเรียนรู้ก่อนเป็นอันดับแรก?

  • 2.7K
  •  
  •  
  •  
  •  

Data Skill คือทักษะในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Insight หรือความเข้าใจเชิงลึกที่เราสกัดได้จากข้อมูลที่ผ่านการรวบรวม และวิเคราะห์ แล้วเปลี่ยน Insight เป็น Action เอาความรู้ความเข้าใจที่ได้จากข้อมูลมาวางแผนลงมือแก้ปัญหา

ปัญหาคือเราควรเรียนรู้ Data Skill แบบไหนก่อนดี? สำคัญไปกว่านั้นคือเราควรเรียนรู้ Data Skill ทั้งหมดที่มี เรียนรู้แค่บางส่วน หรือไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ แต่ปล่อยให้เป็นหน้าที่ของผู้เชี่ยวชาญไปจัดการเรื่องของข้อมูลกันเอาเอง?

เพราะ Data Skill มีอยู่เยอะมาก หลายคนสนใจเรียน Data Science เรียนเขียน Python หรือ R เรียน Machine Learning ทั้งๆที่ Microsoft Excel ก็ยังไม่คล่อง และต้องยอมรับว่าปัจจุบันคอร์สที่สอน Data Skill นั้นมีเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จนไม่รู้ว่าทักษะไหนสำคัญที่สุดสำหรับเรา ธุรกิจที่เราทำ หรือบริษัทที่เราทำงานให้

 

ทักษะที่เราจะเรียนรู้ขึ้นอยู่กับ “เวลาที่เสียไป” และ “ประโยชน์ที่ได้รับ”

เพราะบางทักษะ ก็ให้เวลาเรียนรู้ไม่มาก ในขณะที่บางทักษะก็ใช้เวลาเรียนรู้นานพอสมควร ทักษะบางอย่างมีประโยชน์มาก บางอย่างไม่ค่อยได้ประโยชน์เท่าไหร่ ประโยชน์เยอะนี่หมายถึงเราเรียนทักษะนั้นแล้ว ทำให้เราทำงานเร็วขึ้น แม่นยำขึ้น บริษัทแก้ปัญหาธุรกิจได้ตรงจุดขึ้น ลดต้นทุนต่างๆลงไป

ก่อนอื่นเลย อยากให้เราลิลต์รายการทักษะที่เกี่ยวกับ Data ออกมาให้หมดไม่ว่าจะเป็น Microsoft Excel, Power BI, Tableau, Google Analytics ไปจนถึงสถิติ AI, Information Security,  Data Science, Data Storytelling และทักษะการ Coding ต่างๆ

จากนั้นจัดกลุ่มทักษะในลิสต์ออกเป็น 4 กลุ่มตามนี้

 

  1. ทักษะที่ใช้เวลาเรียนรู้น้อย และได้ประโยชน์เยอะ: เราควรเก็บทักษะพวกนี้ก่อนเลย จะดีต่อเราและต่อทีมที่เราทำงานด้วย
  2. ทักษะที่ใช้เวลาเรียนรู้เยอะ แต่ได้ประโยชน์เยอะ: ทักษะพวกนี้เราควร “จัดตารางเรียนรู้” ค่อยๆเรียนสะสมไปเรื่อยๆ มีวินัยในการเรียนรู้ อาจจะ 1-2 ชั่วโมงต่อวัน ทักษาะพวกนี้ เราต้องมั่นใจว่าคุ้มค่าจริงๆ
  3. ทักษะที่ใช้เวลาเรียนรู้น้อย และไม่ค่อยได้ประโยชน์: ยังไม่ต้องเรียนรู้ก็ได้ แต่อยากให้ดูๆไว้เผื่อเราเห็นความสำคัญในอนาคต
  4. ทักษะที่ใช้เวลาเรียนรู้เยอะ แต่ได้ประโยชน์น้อย: ไม่ต้องไปเสียเวลาเรียน ให้คนอื่นที่ได้ประโยชน์มากว่าเรียน หรือไม่ก็จ้างเอาดีกว่า

 

เริ่มจาก Career Path ของเราก่อน

ในยุคที่ข้อมูลข่าวสารมีความสำคัญ งานและอาชีพที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลก็มีความหลากหลายมากขึ้นไม่ใช่แค่ Data Scientist แต่รวมถึง Data Engineer, Data Analyst, Machine Learning Engineer หรือ Growth Hacker

ฉะนั้นการลิสต์ทักษะที่จำเป็นสำหรับเรา เราต้องรู้ก่อนว่าเราจะเอาอย่างไรดีกับอาชีพของเราในอนาคต? เช่นอนาคตเราอายากเป็น Data Analyst เราควรลองเข้าไปดู Job Description ของอาชีพนี้ตามเว็บไซต์สมัครงาน หรือง่ายๆ Google ดูเลยก็ได้ แล้วดูว่าอาชีพนี้ทำอะไรบ้าง? ทักษะไหนที่เน้น? มีโปรแกรมอะไรที่ต้องใช้เป็น?

ถ้ามีงานไหนที่ Job Description พูดถึงบ่อย เราก็พอสรุปได้ว่ามีความสำคัญ ทักษะนั้นมีประโยชน์กับเราแน่ๆ แล้วลองมาประเมินกับว่าใช้เวลาเรียนรู้นานมากน้อยแค่ไหน? เรียนรู้ยากเกินไปหรือไม่? ถ้ายาก ทักษะนั้นต้องใช้เวลาเรียนรู้เยอะแน่ๆ

การจัดกลุ่ม Data Skill ยังเอาไปใช้ในบริษัทได้ด้วย   บริษัทอาจช่วยพนักงานลิสต์รายการ Data Skill ที่สำคัญสำหรับตัวพนักงานและในบริษัทดู แล้วอาจจะจัดให้มีการฝึกอบรมภายในบริษัท พนักงานที่มี Data Skill อาจจะจัดฝึกอบรมให้กับพนักงานอีกแผนกที่ต้องการ Data Skill ได้ หรือหากไม่มีสามารถจัดงบส่วนหนึ่งจ้างผู้เชี่ยวชาญมาอบรม หรือจัดซื้อคอร์สออนไลน์ให้เรียนรู้และฝึกฝนได้

 

แหล่งอ้างอิงส่วนหนึ่งจาก Prioritize which data skills you company needs โดย Chris Littlewood จาก Harward Business Review: Strategic Analytics


  • 2.7K
  •  
  •  
  •  
  •  
Sarunjade
Sarunjade
แชร์มุมมองเกี่ยวกับ Digital Marketing, Digital Business และ Technology เท่าที่รู้ สามารถติชมหรืออยากให้เจาะลึกเรื่องไหนเป็นพิเศษ ส่งเมลมาเลยที่ contact@oopsnetwork.co.th