เส้นทางอาชีพ Data Professional ในประเทศไทย และเงินเดือน
- Panus Sakulsak HyperworkTH
- 30 ต.ค.
- ยาว 3 นาที
ในยุคที่ "ข้อมูล" เป็นสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดขององค์กร อาชีพในสายงาน Data Professional กลายเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่เนื้อหอมและมีความต้องการสูงในตลาดแรงงานไทย ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็กหรือใหญ่ ธุรกิจ E-commerce, Fintech, หรือแม้แต่โรงพยาบาล ต่างก็ต้องการคนที่สามารถนำข้อมูลออกมาสร้าง เป็นกลยุทธ์ธุรกิจที่จับต้องได้
จากการเข้ามาของ Digital Transformation, AI และ Cloud, ไปจนถึงข้อกำหนดอย่าง PDPA (พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล) ยิ่งผลักดันให้องค์กรในไทยต้องหันมาจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างจริงจัง แต่ปัญหาคือบุคลากรเก่ง ๆ ในสายนี้ยังขาดแคลนมาก
บทความนี้จะเป็นแผนที่นำทางฉบับสมบูรณ์ ที่จะพาคุณไปสำรวจว่า Data Professional คือใคร, มีตำแหน่งอะไรบ้าง, แต่ละสายงานแตกต่างกันอย่างไร, ต้องมีทักษะอะไร, รายได้เฉลี่ยอยู่ที่เท่าไหร่ และที่สำคัญที่สุด คุณจะเริ่มต้นก้าวเข้าสู่เส้นทางนี้ได้อย่างไร
Data Professional คือใคร?
ถ้าพูดแบบง่ายที่สุด Data Professional คือ "นักจัดการกับข้อมูล" พวกเขาคือคนที่ทำงานกับ ข้อมูล (Data Lifecycle) ตั้งแต่การ เก็บรวบรวม ข้อมูลดิบ (Collect), นำมาแปรรูปให้พร้อมใช้ (Transform), นำไป วิเคราะห์หรือคาดการณ์ (Analyze/Predict) และสุดท้ายคือการ สื่อสาร ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาให้คนอื่นเข้าใจ เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น (Communicate & Decide)
งานสายนี้ไม่ได้มีแค่คนแต่ต้องอาศัยเครื่องมือ กระบวนการ และการกำกับดูแล เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลนั้นถูกต้อง ปลอดภัย และถูกนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตำแหน่งงานหลักในสาย Data และเส้นทางอาชีพ (Career Path)
สายงาน Data มีหลายบทบาทมาก แต่ละบทบาทก็มีจุดเด่นและความเชี่ยวชาญต่างกันไป เรามาดู 3 สายหลักของวงการ Data พร้อมเส้นทางเติบโตและฐานเงินเดือนเฉลี่ยในไทยกันครับ
(หมายเหตุ: ช่วงเงินเดือนเป็นค่าเฉลี่ยในตลาด อาจแตกต่างกันไปตามขนาดองค์กร, อุตสาหกรรม, และทักษะเฉพาะบุคคล)
1. Data Analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล)
Data Analyst เชี่ยวชาญในการนำข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์ เพื่อตอบคำถามว่า เกิดอะไรขึ้น? และ ทำไมถึงเกิดขึ้น?
โจทย์งานตัวอย่าง: หาว่าทำไมยอดขายแคมเปญ 9.9 ถึงตก, วิเคราะห์ว่าลูกค้ากลุ่มไหนเลิกใช้งานเราไปเยอะที่สุด
เครื่องมือที่ใช้บ่อย: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Looker Studio
เส้นทางเติบโตของ Data Analyst:
Junior (0 - 2 ปี):
หน้าที่: สืบค้นข้อมูล, จัดระเบียบข้อมูลเบื้องต้น, ทำ Report และ Dashboard เบื้องต้น ภายใต้การดูแลของ Senior
เงินเดือนเฉลี่ย: 25,000 - 40,000 บาท
Mid Level (2 - 4 ปี):
หน้าที่: เริ่มวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนขึ้น, หา Insight เสนอทีม Business, ทำงานได้ด้วยตัวเอง
เงินเดือนเฉลี่ย: 40,000 - 70,000 บาท
Senior (4 - 7+ ปี):
หน้าที่: ออกแบบการวิเคราะห์ข้อมูล, เป็นที่ปรึกษาให้ทีม, Mentoring Junior, นำเสนอต่อผู้บริหาร และเริ่มวัดผล Business Impact
เงินเดือนเฉลี่ย: 70,000 - 120,000+ บาท
2. Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
Data Scientist ใช้ทักษะสถิติ, คณิตศาสตร์ และ Machine Learning เพื่อตอบคำถามว่า จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป? และ เราจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้อย่างไร?
โจทย์งานตัวอย่าง: สร้างโมเดลทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มจะยกเลิกบริการ, สร้างระบบแนะนำสินค้า
เครื่องมือที่ใช้บ่อย: Python (Pandas, Scikit learn), R, SQL, TensorFlow, PyTorch
เส้นทางเติบโตของ Data Scientist:
Junior (0 - 2 ปี):
หน้าที่: ช่วย Senior เตรียมข้อมูล , ทดลองสร้างโมเดล Machine Learning พื้นฐาน, ทดสอบความแม่นยำของโมเดล
เงินเดือนเฉลี่ย: 35,000 - 50,000 บาท
Mid-Level (2 - 5 ปี):
หน้าที่: พัฒนาและ Deploy โมเดล ML ที่ซับซ้อนได้เอง, ทำงานกับ Big Data, ให้คำปรึกษาเชิงเทคนิค
เงินเดือนเฉลี่ย: 50,000 - 110,000 บาท
Senior (5 + ปี):
หน้าที่: นำทีม Data Science, วางกลยุทธ์ด้าน AI/ML, ทำวิจัยและพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ, สื่อสารกับผู้บริหารระดับสูง
เงินเดือนเฉลี่ย: 110,000 - 200,000+ บาท
3. Data Engineer (วิศวกรข้อมูล)
Data Engineer คือผู้อยู่เบื้องหลังที่สำคัญที่สุด ถ้าไม่มีพวกเขา Data Analyst และ Data Scientist ก็ไม่มีข้อมูลให้ใช้ งานของพวกเขาคือการสร้าง, ดูแลรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพของ Data Pipeline เพื่อให้ข้อมูลดิบจากหลายแหล่ง ถูกส่งมาเก็บในคลังข้อมูล (Data Warehouse/Lakehouse) อย่างถูกต้อง รวดเร็ว และพร้อมใช้งาน
โจทย์งานตัวอย่าง: สร้างระบบดึงข้อมูลยอดขายจากทุกสาขาทั่วประเทศแบบ Real time, ออกแบบระบบ Data Warehouse ให้รองรับข้อมูลที่เพิ่มขึ้น 10 เท่า
เครื่องมือที่ใช้บ่อย: SQL (ขั้นสูง), Python, Apache Spark, Airflow, Kafka, dbt, Cloud (AWS, GCP, Azure)
เส้นทางเติบโตของ Data Engineer:
Junior (0 - 2 ปี):
หน้าที่: สร้างและดูแล Data Pipeline พื้นฐาน, จัดการฐานข้อมูล, ทำงาน ETL (Extract, Transform, Load) ตามที่ได้รับมอบหมาย
เงินเดือนเฉลี่ย: 30,000 - 45,000 บาท
Mid Level (2 - 5 ปี):
หน้าที่: ออกแบบและสร้าง Pipeline ที่ซับซ้อนขึ้น, จัดการ Data Warehouse/Data Lake, เริ่มทำ Data Modeling
เงินเดือนเฉลี่ย: 45,000 - 80,000 บาท
Senior (5 + ปี):
หน้าที่: ออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) ทั้งระบบ, ปรับจูน Performance, ดูแลงบประมาณ Cloud, นำทีม
เงินเดือนเฉลี่ย: 80,000 - 150,000+ บาท
ทำไมองค์กรในไทยถึงยังขาดแคลน Data Professional?
ความต้องการบุคลากรสาย Data ในไทยสูงขึ้นมาก สวนทางกับจำนวนคนที่มีทักษะพร้อมทำงานจริง ๆ ปัจจัยหลัก ๆ มาจาก:
การแข่งขันสูง: ธุรกิจ E-commerce, Fintech, และ Telco แข่งขันกันด้วยข้อมูลเพื่อดึงดูดลูกค้า
Digital Transformation: บริษัทใหญ่ ๆ กำลังเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล จึงจำเป็นต้องลงทุนในระบบข้อมูลมหาศาล
AI & Automation: กระแส AI ทำให้ทุกองค์กรอยากมีโมเดล ML เป็นของตัวเอง
Cloud Adoption: การย้ายไปใช้ Cloud ทำให้การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น แต่ก็ต้องการคนที่เข้าใจเทคโนโลยี Cloud
ภาษาอังกฤษ: เครื่องมือ, คอร์สเรียน, และ Community ส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษ ทำให้คนที่มีทักษะนี้ยิ่งได้เปรียบและเป็นที่ต้องการ
เลือกโตสาย Tech หรือสาย Management?
เมื่อคุณเติบโตถึงระดับ Senior หนึ่งในคำถามสำคัญคือ "จะไปทางไหนต่อ?" โดยทั่วไปจะมี 2 เส้นทางหลักให้เลือก
Technical Track (สายผู้เชี่ยวชาญ)
เส้นทาง: Senior → Staff/Principal Engineer → Data/ML Architect
คืออะไร: โตไปเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่ลึกที่สุดในบริษัท เป็นคนออกแบบสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน, แก้ปัญหาที่ยากที่สุด, วิจัยเทคโนโลยีใหม่ ๆ
เหมาะกับใคร: คนที่หลงใหลในเทคโนโลยี, สนุกกับการเขียนโค้ดและแก้ปัญหาลึก ๆ มากกว่าการบริหารคน
Management Track (สายบริหาร)
เส้นทาง: Senior/Lead → Data Team Lead → Head of Data / Analytics Manager
คืออะไร: เปลี่ยนจากการ "ทำเอง" เป็นการ "บริหารทีม" วางแผนโปรเจกต์, จัดการ Stakeholders, พัฒนาลูกทีม และโฟกัสที่การสร้างผลกระทบทางธุรกิจในภาพรวม
เหมาะกับใคร: คนที่ชอบสื่อสาร, วางกลยุทธ์, พัฒนาคน และอยากเชื่อมโยงระหว่างทีม Tech กับ Business
เส้นทางอาชีพสาย Data มีความต้องการและค่าตอบแทนสูงอย่างต่อเนื่อง และเป็นสายงานที่ได้เรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ตลอดเวลา
Key Takeaways 3 ข้อ
ทุกสายเชื่อมโยงกัน Data Engineer สร้าง Pipeline, Data Analyst นำข้อมูลมาวิเคราะห์, Data Scientist นำข้อมูลไปสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจ
SQL คือพื้นฐาน ไม่ว่าจะไปสายไหน คุณหนี SQL ไม่พ้น
Soft Skills จะสร้างความต่าง คนที่อธิบายเรื่องยากให้ง่ายได้ คือคนที่จะเติบโตได้ไกลที่สุด
What's Next
เลือกสายที่ใช่ ถามตัวเองว่าชอบ วิเคราะห์ข้อมูลในอดีต (Analyst), ใช้ข้อมูทำนายอนาคต (Scientist), หรือ สร้างฐานรากการนำข้อมูลมาใช้ (Engineer)
วาง Roadmap การเรียนรู้ เริ่มจากพื้นฐานที่แนะนำไป และลงมือทำ
สร้างพอร์ต อย่าแค่เรียนแต่ลงมือทำโปรเจกต์ที่จับต้องได้ แม้จะเล็กก็ตาม และสื่อสารสิ่งที่ทำให้ดี
ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเรียนจบ หรืออยากย้ายสายงาน ขอแค่มีความพยายามและรักในการเรียนรู้ วงการ Data พร้อมต้อนรับคุณเสมอครับ
หากกำลังมองหางานสาย Data หรือไม่ว่าจะสายไหนส่ง Resume/CV มาที่เราได้เลย
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Data Analyst กับ Data Scientist ต่างกันยังไง?
Data Analyst เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลใน อดีตถึงปัจจุบัน เพื่อหา Insight และตอบคำถามทางธุรกิจ (เกิดอะไรขึ้น? ทำไม?) ส่วน Data Scientist เน้นการใช้สถิติและ ML เพื่อ ทำนายอนาคต หรือสร้างระบบที่ฉลาดขึ้น (จะเกิดอะไรขึ้น? ควรทำอะไร?)
ไม่ได้จบคอมหรือวิศวะฯ มาทำงานสาย Data ได้ไหม? ควรเริ่มจากอะไร?
ได้แน่นอน! หลายคนในวงการก็ย้ายสายมาจากเศรษฐศาสตร์, การตลาด หรือบัญชี แนะนำให้เริ่มจากสาย Data Analyst ก่อน เพราะเน้นทักษะการวิเคราะห์และเข้าใจธุรกิจ ซึ่งคนย้ายสายมักมีติดตัวมาบ้าง แล้วค่อยเรียนรู้เครื่องมืออย่าง SQL และ Power BI เพิ่มเติม
งานสาย Data ต้องเก่งคณิตศาสตร์แค่ไหน?
ถ้าเป็น Data Analyst ใช้สถิติพื้นฐาน (ค่าเฉลี่ย, ส่วนเบี่ยงเบน) ก็เพียงพอแล้ว แต่ถ้าอยากเป็น Data Scientist จำเป็นต้องมีพื้นฐานคณิตศาสตร์และสถิติที่แข็งแรงกว่า (เช่น Calculus, Linear Algebra, Probability) เพื่อให้เข้าใจการทำงานของโมเดล ML ครับ
เงินเดือนเริ่มต้นงานสาย Data ในไทยประมาณเท่าไร?
สำหรับเด็กจบใหม่หรือผู้ไม่มีประสบการณ์ (Junior 0-2 ปี) ฐานเงินเดือนโดยเฉลี่ยจะอยู่ที่ประมาณ 25,000 - 45,000 บาท ขึ้นอยู่กับสายงาน (เช่น Data Scientist อาจจะสตาร์ทสูงกว่า Analyst เล็กน้อย), ทักษะ, และโครงสร้างของบริษัทครับ
แหล่งอ้างอิง (References)
DataRockie. (2024, January 31). Data analyst career guide แนะนำงานสาย data ฉบับสมบูรณ์. https://datarockie.com/blog/data-analyst-complete-career-guide/ datarockie.com
Adecco Thailand. (2025). Thailand salary guide 2025: Data analyst. https://adecco.co.th/salary-guide/2025/position?t=Data+Analyst adecco.co.th
WorkVenture. (n.d.). Data analyst salary and bonuses. Retrieved October 30, 2025, from https://www.workventure.com/en/salaries/data-analyst/jobtitle-41rwEoXeVOAy2 WorkVenture
DataMites. (2023, August 6). How to become a data scientist in Thailand? https://datamites.com/blog/how-to-become-a-data-scientist-in-thailand/
ความคิดเห็น