เส้นทางการเติบโตจากนักบัญชีสู่นักวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน: ทักษะแห่งอนาคตที่ต้องมี!

ทำความรู้จัก 2 อาชีพ: เหมือนหรือต่างกันยังไง?

ก่อนจะไปไกลกว่านี้ เรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่าสองอาชีพนี้มันต่างกันตรงไหน เอาแบบเข้าใจง่ายๆ เลยนะ

นักบัญชี (Accountant): ผู้พิทักษ์ข้อมูลในอดีต

ลองนึกภาพนักบัญชีเป็นเหมือน “นักประวัติศาสตร์ทางการเงิน” ของบริษัท หน้าที่หลักคือการรวบรวม บันทึก และตรวจสอบข้อมูลทางการเงินที่เกิดขึ้นแล้วให้ ถูกต้อง 100% ตามมาตรฐาน เพื่อทำรายงานสำคัญอย่าง “งบการเงิน” ออกมาให้ได้

• งานหลัก: บันทึกรายรับ-รายจ่าย, ปิดงบ, จัดทำเอกสารภาษี, ตรวจสอบความถูกต้อง
• คำถามที่ตอบ: “เดือนที่แล้วเรามีกำไรเท่าไหร่?” หรือ “สินทรัพย์รวมของบริษัทตอนนี้มีมูลค่าเท่าไหร่?”
• โฟกัส: ความแม่นยำ, การปฏิบัติตามกฎเกณฑ์, ข้อมูลในอดีต (Historical Data)

นักวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน (Financial Data Analyst): นักพยากรณ์อนาคตจากข้อมูล

ถ้าบัญชีคือคนบันทึกประวัติศาสตร์ Data Analyst ก็คือ “นักพยากรณ์อนาคต” ที่ใช้ข้อมูลในอดีตเหล่านั้น มาวิเคราะห์หาแนวโน้ม หาความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ (Insight) เพื่อช่วยให้ผู้บริหาร ตัดสินใจเรื่องสำคัญในอนาคต ได้ดีขึ้น

• งานหลัก: ดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง, ทำความสะอาดข้อมูล, วิเคราะห์หาเทรนด์, สร้างโมเดลพยากรณ์, ทำ Dashboard สรุปผล
• คำถามที่ตอบ: “ทำไมยอดขายไตรมาสนี้ถึงตก? เป็นเพราะสินค้าตัวไหน?” หรือ “ถ้าเราจะลงทุนโฆษณาเพิ่ม 1 ล้านบาท เราคาดหวังผลตอบแทนได้เท่าไหร่ใน 6 เดือนข้างหน้า?”
• โฟกัส: การตั้งคำถามที่เฉียบคม, การค้นหา Insight, การคาดการณ์อนาคต (Predictive Analysis), การสื่อสารผลลัพธ์

สรุปง่ายๆ: นักบัญชีบอกว่า “เกิดอะไรขึ้น” แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลจะบอกว่า “ทำไมมันถึงเกิดขึ้น และอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป” ซึ่งมันคือการต่อยอดที่ทรงพลังมากๆ ในโลกธุรกิจยุคนี้

ทำไมเส้นทางจากนักบัญชีสู่ Data Analyst ถึงฮอตฮิตติดลมบน?

โอเค พอเห็นภาพความต่างแล้วใช่มั้ย? แล้วทำไมใครๆ ก็อยากจะขยับมาสายนี้กันล่ะ? เหตุผลมันชัดเจนมากเลยเพื่อนๆ

1. โลกหมุนด้วยข้อมูล (Data is the New Oil): ทุกวันนี้ทุกธุรกิจเก็บข้อมูลมหาศาล ตั้งแต่พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าไปจนถึงประสิทธิภาพการทำงานในโรงงาน บริษัทไหนที่ใช้ข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์เพื่อตัดสินใจได้ดีกว่า ก็ย่อมชนะคู่แข่ง!
2. สร้าง Value ได้มากกว่า = รายได้สูงกว่า: การบันทึกข้อมูลเป็นงานที่สำคัญ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาทางลดต้นทุนหรือเพิ่มยอดขายได้ 10 ล้านบาท มันสร้าง “มูลค่า” ให้กับบริษัทได้ชัดเจนกว่ามาก และแน่นอนว่าค่าตอบแทนก็สูงขึ้นตามไปด้วย
3. ทักษะแห่งอนาคต (Future-Proof Skills): ไม่ว่า AI จะเก่งแค่ไหน แต่มันยังต้องการคนมาตั้งคำถามที่ถูกต้อง, ตีความผลลัพธ์, และเล่าเรื่องจากข้อมูลให้คนอื่นเข้าใจ ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่จำเป็นในแทบจะทุกอุตสาหกรรม ไม่ใช่แค่สายการเงิน
4. ลดความเสี่ยงจากการถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยี: งานบันทึกข้อมูลซ้ำๆ (Routine work) เป็นงานแรกๆ ที่จะถูกระบบอัตโนมัติหรือ AI เข้ามาแทนที่ การขยับตัวเองมาทำงานเชิงวิเคราะห์จึงเป็นการสร้างความมั่นคงในอาชีพให้ตัวเองในระยะยาว

Roadmap สู่การเป็น Financial Data Analyst: ต้องมีสกิลอะไรบ้าง?

มาถึงส่วนที่สำคัญที่สุดแล้ว! ถ้าเราอยากจะอัปเกรดตัวเอง เส้นทางนี้ต้องมีอาวุธอะไรติดตัวบ้าง พี่ขอแบ่งเป็น 3 กลุ่มหลักๆ นะ

1. พื้นฐานที่ต้องแน่นปึ้ก (Foundation Skills)

อันนี้คือสิ่งที่เด็กบัญชี-การเงินมีแต้มต่ออยู่แล้ว และห้ามทิ้งเด็ดขาด! เพราะถ้าเราวิเคราะห์ข้อมูลเก่งแค่ไหน แต่ไม่เข้าใจความหมายของตัวเลขการเงิน ก็เหมือนขับรถเฟอร์รารี่ไม่เป็น

• หลักการบัญชีและการเงิน (Accounting & Finance Principles): ต้องอ่านงบการเงินเป็น, เข้าใจที่มาที่ไปของตัวเลขแต่ละตัว, รู้จักอัตราส่วนทางการเงินต่างๆ นี่คือหัวใจเลย!
• ความเข้าใจในธุรกิจ (Business Acumen): ต้องเข้าใจว่าธุรกิจที่เราทำอยู่หาเงินยังไง? มีต้นทุนอะไรบ้าง? คู่แข่งเป็นใคร? เพื่อที่จะได้ตั้งคำถามวิเคราะห์ได้ตรงจุด
• คณิตศาสตร์และสถิติ (Math & Statistics): ไม่ต้องถึงขนาดนักคณิตศาสตร์โอลิมปิก แต่ต้องเข้าใจคอนเซ็ปต์พื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน, ความสัมพันธ์ (Correlation) เพื่อไม่ให้โดนตัวเลขหลอก

2. ทักษะสายเทคที่ต้องเสริม (Technical Skills)

นี่คือส่วนที่ต้อง “เติม” เข้าไปเพื่อเปลี่ยนร่างจากนักบัญชีเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ต้องกลัวนะ ค่อยๆ เรียนรู้ไปได้

• Excel ขั้นเทพ (Advanced Excel): ไม่ใช่แค่บวก ลบ คูณ หาร แต่ต้องใช้ PivotTables, VLOOKUP, Power Query, Power Pivot ได้อย่างคล่องแคล่ว มันคือเครื่องมือที่ทรงพลังและเป็นประตูบานแรกสู่โลกของข้อมูล
• ภาษา SQL (Structured Query Language): พี่ขอยกให้สกิลนี้ สำคัญที่สุด! SQL คือภาษาที่เราใช้ “คุย” หรือ “สั่ง” ให้ดึงข้อมูลที่เราต้องการจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Database) เป็นสกิลที่ Data Analyst ทุกคนต้องมี
• เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization Tools): เช่น Tableau หรือ Power BI เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยเปลี่ยนตารางตัวเลขที่น่าเบื่อให้กลายเป็นกราฟ, แผนภูมิ, หรือ Dashboard ที่สวยงามและเข้าใจง่ายในพริบตา ทำให้เรา “เล่าเรื่องจากข้อมูล” (Data Storytelling) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ภาษาโปรแกรมมิ่ง (Programming Language): สำหรับงานที่ซับซ้อนขึ้นไปอีกขั้น การรู้ภาษาอย่าง Python (พร้อม Library อย่าง Pandas, NumPy) หรือ R จะเป็นอาวุธขั้นสุดยอด ช่วยให้เราจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลชุดใหญ่ๆ ที่ Excel เอาไม่อยู่ได้

3. ทักษะเฉพาะตัวที่ขาดไม่ได้ (Soft Skills)

มีแค่ Hard Skills ไม่พอ ต้องมีทักษะเหล่านี้ด้วยถึงจะเรียกว่าครบเครื่อง

• การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking): ความสามารถในการตั้งคำถามว่า “ทำไม?” กับข้อมูล ไม่เชื่ออะไรง่ายๆ และมองหาเหตุผลที่แท้จริงที่ซ่อนอยู่
• ทักษะการแก้ปัญหา (Problem-Solving): มองปัญหาของธุรกิจให้ออก แล้วใช้ข้อมูลเป็นเครื่องมือในการหาทางออกที่ดีที่สุด
• การสื่อสารและการเล่าเรื่อง (Communication & Storytelling): สกิลที่สำคัญมาก! ต้องสามารถสรุปผลการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนให้ผู้บริหารที่ไม่ใช่สายเทคเข้าใจได้ง่าย และตัดสินใจลงมือทำอะไรบางอย่างได้

เริ่มเตรียมตัวยังไงดี? สำหรับน้องๆ ม.ปลาย และเด็กมหา’ลัย

อ่านมาถึงตรงนี้คงไฟลุกกันแล้วใช่มั้ย? ไม่ต้องรอให้เรียนจบแล้วค่อยเริ่มนะ เราเริ่มได้ตั้งแต่วันนี้เลย!

สำหรับน้องๆ ม.ปลาย (ม.4 – ม.6)

• ตั้งใจเรียนวิชาหลัก: เน้นวิชา คณิตศาสตร์ (เพื่อสร้างพื้นฐาน Logic), ภาษาอังกฤษ (เพราะแหล่งความรู้ดีๆ ส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษ), และถ้ามีวิชาคอมพิวเตอร์ก็อย่าทิ้ง!
• เลือกคณะที่ใช่: คณะ บัญชี, การเงิน, เศรษฐศาสตร์, สถิติ, หรือ วิศวะอุตสาหการ เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีมากๆ
• ลองหาคอร์สออนไลน์เบื้องต้น: ลองเข้าไปดูเว็บอย่าง Codecademy, Khan Academy ลองเรียน Basic Python หรือ Basic SQL เล่นๆ ดู ไม่ต้องจริงจังมาก แค่ให้รู้ว่ามันคืออะไรก็เจ๋งแล้ว

สำหรับพี่ๆ น้องๆ ในรั้วมหา’ลัย

• เก็บเกรดวิชาหลักให้ดี: วิชาบัญชี การเงิน สถิติ ต้องเอาให้แน่น!
• ลงเรียนวิชาเลือกที่เกี่ยวข้อง: ถ้าคณะมีวิชาเลือกเกี่ยวกับ Business Analytics, Data Science, หรือ Programming ให้รีบลงทะเบียนเลย
• เรียนรู้เครื่องมือด้วยตัวเอง: นี่คือยุคแห่งการเรียนรู้ออนไลน์! เข้าไปที่ Coursera, edX, Udemy หรือของไทยอย่าง Skooldio แล้วหาคอร์ส SQL, Power BI, Python for Data Analysis ลงเรียนเลย มีทั้งฟรีและเสียเงิน ลงทุนกับความรู้คือการลงทุนที่คุ้มค่าที่สุด
• หาโปรเจกต์ทำ: ลองหาชุดข้อมูลฟรีๆ จากเว็บอย่าง Kaggle มาลองวิเคราะห์เล่นๆ หรือลองวิเคราะห์งบการเงินของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แล้วทำเป็นพอร์ตฟอลิโอของตัวเอง
• ฝึกงานเท่านั้น! (Internship): สำคัญมากกกก! พยายามหาที่ฝึกงานในตำแหน่ง Data Analyst, Business Analyst หรือ Financial Analyst ให้ได้ การได้เจองานจริงจะทำให้เราเติบโตแบบก้าวกระโดดและรู้ว่าต้องเสริมทักษะอะไรอีกบ้าง