Standas Not Standard

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


ขอบคุณทุกคนที่อ่านจบน้า บายย 👋