ถ้าคุณสนใจการทำงานกับข้อมูล ข่าวดีคือ Data Analyst (DA) ยังคงเป็นหนึ่งในสายอาชีพที่ “ไปต่อได้จริง” ในปี 2026 แม้จะไม่ใช่งานใหม่หรือกระแสแรงเหมือนอดีต แต่กลับกลายเป็นม้ามืดของตลาดแรงงานยุค AI

เหตุผลสำคัญคือ ทุกองค์กรยังต้องใช้ “ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ” และบทบาทของ Data Analyst ก็กำลังถูกยกระดับจาก “คนทำรายงาน” สู่ คนตีความข้อมูล เชื่อมโยงบริบทธุรกิจ และให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์ ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ยังทำแทนมนุษย์ได้ไม่สมบูรณ์

บทความนี้จะช่วยตอบคำถามยอดฮิตว่า Data Analyst จะโดน AI แย่งงานไหม? ควรเลือก Data Analyst หรือ Data Scientist? แล้วถ้าเริ่มวันนี้ ยังทันหรือเปล่า? พร้อมสรุป ทักษะสำคัญปี 2026 และ แนวทางหางานสำหรับมือใหม่

📌 FAQ 1: Data Analyst จะโดน AI แย่งงานจริงหรือ?

คำตอบคือ ไม่ใช่การถูกแทนที่ แต่คือการวิวัฒนาการ โดย AI เข้ามาช่วย Data Analyst ทำงานเชิงเทคนิคได้เร็วขึ้นมาก เช่น
🔹 ดึงและทำความสะอาดข้อมูล
🔹 เขียน SQL / Python เบื้องต้น
🔹 สร้าง Dashboard พื้นฐาน

สิ่งที่ตลาดต้องการมากขึ้น คือ Data Analyst ที่สามารถตั้งคำถามเชิงธุรกิจที่ “ใช่” กลั่นกรอง Insight จากข้อมูล เชื่อมโยงข้อมูลกับบริบท กลยุทธ์ และการตัดสินใจขององค์กร หรือแม้แต่สร้าง Dashboard พื้นฐานได้อย่างรวดเร็ว

บทบาทจึงเปลี่ยนจาก คนประมวลผลข้อมูล → คนตีความและออกแบบการตัดสินใจ โดยมี AI เป็นผู้ช่วย

📌 FAQ 2: Data Analyst vs Data Scientist เลือกสายไหนดี?

ในอดีต Data Scientist เคยเป็นสายงานที่ถูกพูดถึงมาก แต่ในความเป็นจริง หลายองค์กรสร้างโมเดลไม่บ่อย ใช้โมเดลสำเร็จรูปจากแพลตฟอร์มมากขึ้น และจ้าง Data Scientist ระดับสูงเพียงไม่กี่คน

ในขณะที่ Data Analyst วิเคราะห์ข้อมูลใหม่ทุกวัน ตอบคำถามธุรกิจที่เปลี่ยนตลอดเวลา (ยอดขายตกเพราะอะไร? ลูกค้าคือใคร?) ใช้ BI, สถิติ และ Data Storytelling อย่างต่อเนื่อง

แนวโน้มตลาดปี 2026 ยังเปิดรับ Data Analyst มากกว่า โดยเฉพาะระดับ Junior-Mid

📌 FAQ 3: อยากเริ่ม Data Analyst ตอนนี้ ยังทันไหม?

คำตอบคือ “ทัน” และอาจเป็นช่วงเวลาที่ดีที่สุด เพราะวันนี้เครื่องมือ BI ใช้งานง่ายขึ้น (Power BI, Tableau) Generative AI ช่วยเขียนโค้ดและอธิบายโค้ดได้ และต้นทุนการเรียนรู้ลดลงอย่างมาก

คนที่เริ่มวันนี้ ไม่ได้วิ่งตามหลัง แต่กำลังเข้าสู่ตลาดในช่วงที่บทบาท Data Analyst ถูกยกระดับแล้ว

📌 สรุปเทรนด์ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst ปี 2026

1. Prompt Engineering & AI‑Augmented Analytics
ใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการทำ Data Cleaning เขียนโค้ด วิเคราะห์ สรุป Insight และช่วยระดมสมองสำหรับการทำ Data Visualization เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงาน

2. Analytics Engineering พื้นฐาน
เข้าใจ Data Model, Data Pipeline และการทำงานกับ Cloud Data Warehouse (AWS, Azure, GCP) ได้

3. Cloud Computing พื้นฐาน
รู้จักแพลตฟอร์ม Cloud เช่น AWS, Azure หรือ GCP เพื่อจัดการ Big Data แล้วนำมาวิเคราะห์

4. SQL
เข้าใจและสามารถเขียน Query ซับซ้อน และมีประสิทธิภาพได้จริง

5. Business Intelligence (BI) หรือ Tableau
สร้าง Dashboard ที่เล่าเรื่องได้อย่างทรงพลัง และนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจได้จริง

6. Python เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ใช้ Pandas, NumPy และ Automation เสริมประสิทธิภาพการวิเคราะห์ และลดงานซ้ำซ้อน

7. Business Acumen & Critical Thinking
เข้าใจธุรกิจ ตั้งคำถามให้ถูก และแปลงข้อมูลเป็นคำแนะนำเชิงกลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้

8. Data Storytelling & Communication
สื่อสารข้อมูลให้ผู้บริหารและทีมที่ไม่ใช่สายเทคนิคเข้าใจได้ ด้วยการนำเสนอที่ชัดเจนและมีพลัง

9. Data Governance & Ethics
เข้าใจเรื่อง Privacy, Data Security และการใช้ข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ

📌 ในปี 2026 สาย Data Analyst หางานจากไหน

1. แพลตฟอร์มหางาน
🔹 LinkedIn: ปรับ Profile ให้เป็นปัจจุบันและมี keyword เช่น Data Analyst, SQL, Power BI, Python และใช้ฟีเจอร์ Job Alert
🔹 JobsDB / JobThai: แหล่งงานหลักในประเทศไทย

2. สมัครตรงกับบริษัท
หลายบริษัทที่มีขนาดใหญ่ และมีความต้องการ Data Analyst สูง และมักจะประกาศตำแหน่งงานบนหน้า Careers ของบริษัทบนเว็บไซต์ของตนเองก่อนแพลตฟอร์มอื่น รวมถึงReferral Program จากพนักงานในองค์กร เป็นช่องทางที่ มีประสิทธิภาพสูง

3. เครือข่ายและชุมชน
ชุมชน Data Analyst ในไทยมีการแชร์ประกาศงานที่ไม่เป็นทางการ การฝึกอบรม การจัดสัมนา เช่น กลุ่ม Facebook, LINE สาย Data

นอกจากนี้ Meetup, สัมมนา และคอร์สเรียน เป็นโอกาสในการพบปะกับคนทำงานสาย Data และ Recruiter โดยตรง ซึ่งอาจนำไปสู่การแนะนำงานในอนาคต

📌 คำแนะนำพิเศษสำหรับ Data Analyst มือใหม่

🔹มี Portfolio ที่แก้ปัญหาธุรกิจจริง
🔹อัปเดตทักษะใหม่อย่างสม่ำเสมอ
🔹เริ่มจากตำแหน่ง Junior / Trainee เพื่อเปิดประตูเข้าสายงาน

Data Analyst ในปี 2026 ไม่ได้หายไป แต่กำลังกลายเป็นบทบาทที่สำคัญขึ้น ใครที่เข้าใจข้อมูล + ธุรกิจ + AI จะเป็นคนที่ตลาดต้องการมากที่สุด

———-

📌 สนใจ Corporate In-House Training ยกระดับทักษะคนในองค์กรด้วย AI–People Enablement Solutions
📩 ติดต่อ: [email protected]
📞 โทร. 082-297-9915 (คุณโรส)