ทำไมทุกองค์กรควรเริ่มต้นจาก Data Literacy และ Data Analytics

เพราะเรากำลังอยู่ในยุคที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นมามากกว่า 2.5 ควินทิลเลียนไบต์ต่อวัน (หรือประมาณ 2.5 ล้านล้านล้านไบต์) ทุกการดูวิดีโอ เปิดแอป ชำระเงิน หรือแม้กระทั่งตอนคุณหลับ Smartwatch ก็ยังเก็บข้อมูลสุขภาพของคุณอยู่

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้มีค่าเพราะปริมาณ แต่ “ใครที่รู้จักใช้ข้อมูล” อย่างมีวิจารณญาณและมีทักษะ คือคนที่สามารถ “สร้าง Insight” เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กรให้ “เติบโต” ได้ไวกว่าใคร

มีข้อมูลจากงานวิจัยชี้ว่า องค์กรที่ลงทุนด้าน Data Literacy มีแนวโน้มประสบความสำเร็จด้านการตัดสินใจ นวัตกรรม และประสบการณ์ลูกค้า สูงขึ้นถึง 2 เท่า และในยุคที่เต็มไปด้วย ข่าวปลอม, deepfake และข้อมูลที่บิดเบือน “Data Literacy” ไม่ใช่แค่ “ทักษะของนักวิเคราะห์” อีกต่อไป แต่กลายเป็น “ทักษะชีวิต” ที่ทุกคนในองค์กรควรมี โดยเฉพาะคนทำงานรุ่นใหม่และ Tech Leader

Data Literacy คืออะไร?

Data Literacy หมายถึง ความสามารถในการอ่าน วิเคราะห์ สื่อสาร และใช้เหตุผลกับข้อมูล ซึ่งไม่ใช่แค่ไม่ใช่แค่ดูตัวเลขเป็น แต่หมายถึง “การตั้งคำถามกับข้อมูล” อย่างมีวิจารณญาณ และใช้ข้อมูลเพื่อสื่อสารแนวคิด ตัดสินใจ และสร้างการเปลี่ยนแปลงได้อย่างมีหลักฐานรองรับ

โดย “Data Literacy” เป็นสเปกตรัม มีตั้งแต่พื้นฐานอย่างการเข้าใจกราฟ ไปจนถึงทักษะขั้นสูงอย่าง Data Science, AI, หรือ Machine Learning ซึ่งไม่ว่าคุณจะอยู่สายงานไหน ถ้าคุณใช้ข้อมูลเป็น คุณก็มีแต้มต่อเสมอ

ยกตัวอย่างระดับของ Data Literacy:

อ่านข้อมูล (Read Data)
การอ่านและตีความข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ เช่น กราฟ หรือรายงานแล้วเข้าใจแนวโน้มธุรกิจ

ใช้ข้อมูล (Work with Data)
การรวบรวมและผลิตข้อมูล มีการออกแบบการทดลอง เช่น การสร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บ insight จากลูกค้า

สื่อสารด้วยข้อมูล (Communicate with Data)
ใช้ข้อมูลนำเสนอต่อฝ่ายบริหารได้อย่างชัดเจน ทำให้คนเชื่อในไอเดีย

ใช้เหตุผลร่วมกับข้อมูล (Reason with Data)
การใช้ข้อมูลเพื่อช่วยตัดสินใจจาก insight ในสภาวะที่ซับซ้อน

ทำไมผู้นำองค์กรควรเข้าใจ Data Literacy?

องค์กรที่มี Data Literacy สูง ไม่ได้แปลว่าทุกคนต้องเป็น Data Scientist แต่ผู้นำควรมองว่า Data Literacy คือ “ความคล่องแคล่วด้านข้อมูล” (Scale of Fluency) ที่หมายถึง การมีบุคลากรที่เข้าใจข้อมูลในระดับที่หลากหลาย และทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

ผลสำรวจจาก The need for data and AI literacy – The State of Data Literacy Report 2025 ชี้ว่า องค์กรที่ให้ความสำคัญกับ Data และ AI Literacy กำลังนำหน้าองค์กรอื่นที่ยังขาดทักษะด้านนี้

สีม่วง: คุณค่าที่ “พนักงานที่มี Data Literacy” มอบให้แก่องค์กร
สีเขียว: คุณค่าที่ “พนักงานที่มี AI Literacy” มอบให้แก่องค์กร

คุณค่าของพนักงานที่มี Data Literacy:
🔹 60% ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
🔹 58% ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น
🔹 53% สร้างนวัตกรรมได้มากขึ้น
🔹 41% พัฒนาประสบการณ์ลูกค้าได้ดีกว่า
🔹 34% มีความยืดหยุ่นสูง ปรับตัวเก่ง
🔹 32% มีส่วนร่วมกับองค์กรสูง
🔹 27% มีอัตราการลาออกต่ำลง

ในขณะที่คนที่มี AI Literacy ก็ส่งผลคล้ายกันในด้านความสามารถด้านนวัตกรรม การตัดสินใจ และการปรับตัวในองค์กรยุคใหม่

ซึ่ง Data Literacy และ AI Literacy ไม่ใช่แค่ทักษะของคนไอทีอีกต่อไป แต่กลายเป็นคุณสมบัติสำคัญของ “คนทำงานรุ่นใหม่ในทุกสายงาน” และคนที่เข้าใจข้อมูลและ AI จะช่วยให้องค์กร ตัดสินใจได้ดีขึ้น ขับเคลื่อนนวัตกรรมได้เร็วขึ้น และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าทุกคนต้องกลายเป็นสายเทคนิคเสมอไป

Jordan Morrow ผู้เขียนหนังสือ Be Data Literate ได้อธิบายไว้ในรายการพอดแคสต์ Data Framed ว่า “Data Literacy คือการสร้างความมั่นใจให้กับคนในองค์กรในการใช้ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องทำให้ทุกคนกลายเป็นคนเทคนิคหรือกลายเป็นสิ่งที่เขาไม่ได้เป็น แต่หมายถึง ทุกคนสามารถใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ได้”

เคสองค์กรระดับโลกที่ลงทุนใน Data Literacy

Allianz: เพิ่มทักษะข้อมูลให้พนักงานกว่า 6,000 คน
บริษัทด้านประกันภัยและการจัดการสินทรัพย์ระดับโลก โดยทีม Group Data Analytics ของ Allianz SE ได้ริเริ่มโครงการพัฒนาทักษะด้าน Data Literacy ให้กับพนักงานทั่วทั้งองค์กร ทั้งทีมวิเคราะห์ ทีมประกันภัย ไปจนถึงฝ่าย HR และสื่อสารองค์กร (Communications) ด้วย
🔹 จับมือกับ DataCamp สร้าง Learning Path ส่วนตัว และเคสจริงภายในบริษัท
🔹 เริ่มจากกลุ่มนำร่อง 100 คน ขยายสู่ 6,000+ คนทั่วองค์กร
🔹 พนักงานประหยัดเวลาจากการมีทักษะใหม่ได้เฉลี่ย 1.9 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
🔹 รวมการเรียนรู้เชิงลึกมากกว่า 19,000 ชั่วโมง

CBRE: ปรับทีมสู่ยุค Data-Driven ทั่วทั้งองค์กร
ผู้นำระดับโลกด้านอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์ (Commercial Real Estate) มองเห็นความจำเป็นใน Data Literacy เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ยกระดับการให้บริการลูกค้า และปรับตัวให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม
🔹 ร่วมมือกับ DataCamp for Business ออกแบบโปรแกรมแบบ Personalize & Inclusive ที่มีความเฉพาะตัว
🔹 เพิ่มทักษะด้านข้อมูลให้พนักงานทุกกลุ่มกว่า 2,000 คน
🔹 81% รู้สึกมั่นใจในการทำงานและใช้ข้อมูลมากขึ้น
🔹 พนักงานประหยัดเวลา 1-2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
🔹 88% ของผู้เรียนมีส่วนร่วมในโปรแกรมอย่างเชิงบวก

เคสเหล่านี้ตอกย้ำว่า Data Literacy คือ กลยุทธ์องค์กร ไม่ใช่เรื่องเฉพาะทางเทคนิค ที่สามารถประหยัดเวลา เพิ่มความมั่นใจ และยกระดับผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง

Data & AI Skills Competency Framework

จากเฟรมเวิร์กนี้ จะช่วยให้องค์กรเข้าใจและประเมินได้ว่า พนักงานแต่ละคนควรมีทักษะด้านข้อมูลระดับใด และควรพัฒนาอะไรเพิ่มเติม โดยแบ่งเป็น 4 หมวดหลัก ดังนี้

1. Communicating: การสื่อสารด้วยข้อมูล
ทักษะในการเล่าเรื่องและสื่อสารอย่างเข้าใจจาก Data เช่น
🔹AI Applications for Business – การประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจ
🔹Understanding AI Concepts – เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI
🔹Data Storytelling – เล่าเรื่องจากข้อมูล
🔹Reporting with Data – การจัดทำรายงานจากข้อมูล
🔹Business Analysis – การวิเคราะห์ธุรกิจ

2. Reading: อ่านและเข้าใจข้อมูล
ทักษะด้านการเข้าใจวิทยาการข้อมูลและเทคโนโลยีพื้นฐาน
🔹Data Science / Machine Learning Concepts – เข้าใจพื้นฐานของ Data Science และ Machine Learning
🔹Statistical Analysis – การวิเคราะห์เชิงสถิติ
🔹Data Engineering Concepts – เข้าใจพื้นฐานด้านวิศวกรรมข้อมูล

3. Reasoning: การใช้เหตุผลกับข้อมูล
ทักษะการตีความข้อมูลและตัดสินใจจาก insight
🔹Data-Driven Decision Making – การตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูล
🔹Interpreting Data Insights & Visualizations – การตีความ insight และกราฟ
🔹Predictive Modelling & Machine Learning (ML) – การสร้างโมเดลทำนายและ ML
🔹Data Wrangling & Manipulation – การเตรียมและจัดการข้อมูล

4. Working: การใช้และพัฒนาเครื่องมือข้อมูล/AI
ทักษะเชิงเทคนิคและการสร้างระบบ
🔹Importing & Cleaning Data – การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
🔹Business Intelligence & No-code Tools – การใช้เครื่องมือ BI และ no-code
🔹Programming – เขียนโปรแกรม
🔹Developing AI Systems – พัฒนาระบบ AI
🔹Responsible AI – การพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ
🔹Working with & Steering AI Systems – การใช้และควบคุมระบบ AI
🔹Data Engineering – วิศวกรรมข้อมูล
🔹Data Visualization & Dashboard Design – การสร้างภาพข้อมูลและแดชบอร์ด

สรุป: ทำไม Data Literacy คือทักษะที่ทุกคนควรมี?

สรุปแล้ว Data Literacy ไม่ใช่เรื่องไกลตัว แต่คือทักษะที่ช่วยให้คิดอย่างมีเหตุผล ใช้ข้อมูลอย่างมั่นใจ และสื่อสารได้อย่างน่าเชื่อถือ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักการตลาด นักบัญชี UX Designer หรือแม้แต่นักวาดการ์ตูน ถ้าเข้าใจข้อมูล คุณจะตัดสินใจได้ดีขึ้น ทำงานได้เฉียบขึ้น และเติบโตได้เร็วขึ้น เพราะโลกยุคใหม่ไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยแค่ “ไอเดีย” แต่ด้วย “ข้อมูลที่ถูกใช้…อย่างชาญฉลาด”

📍 ดูรายละเอียด Data Ready Bootcamp | เรียน Data Analytics แบบเข้มข้น เพิ่มเติมได้ที่ https://www.truedigitalacademy.com/course/data-ready-bootcamp

——

Sources:
https://www.datacamp.com/blog/what-is-data-literacy-a-comprehensive-guide-for-organizations
https://www.tableau.com/data-insights/data-literacy/skills