พบกันอีกครั้งกับ Predictive Culture Blog นะคะ ในครั้งแรกเราจะพาทุกคนไปรู้จักกับตำแหน่ง Data Analytics Manager มากยิ่งขึ้น โดยในบทความนี้เราได้ไปพูดคุยกับหมี่ ผู้ก้าวสู่การเป็น Data Analytics Manager ในวัย 27 ปี ซึ่งมีหลากหลายมุมมองที่น่าสนใจมาก ใครที่สนใจงานด้าน Data ห้ามพลาดบทความนี้ ถ้าพร้อมแล้วไปอ่านกันได้เลยค่ะ
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
แนะนำตัวหน่อยจ้า
สวัสดีค่า ชื่อ ปิยะฉัตร จารุจินดา นะคะ เรียกสั้นๆ ว่า หมี่ ได้เลย ตอนนี้เป็น Data Analytics Manager อยู่ที่ Predictive ค่ะ
ทำไมถึงเลือกมาทำงานที่ Predictive
จริงๆสนใจในด้าน Business มาตั้งแต่ตอนเรียนเลย แบบเราจะทำยังไงให้นำ IT มาช่วยในการพัฒนาธุรกิจได้ บวกกับเป็นยุคที่ Data เข้ามามีบทบาทสำคัญมากขึ้นทุกวันๆ แล้วบังเอิญเห็นรุ่นพี่ที่คณะบอกว่าที่ Predictive เปิดรับสมัคร Data Analyst พอดี ซึ่งลองดูแล้วน่าสนใจทั้งในมุมของตัวงาน แล้วก็ Culture ของบริษัทด้วยค่ะ เลยตัดสินใจมาสมัครที่นี่ค่ะ
เล่าการมาทำงานที่นี่ช่วงแรกๆ ให้ฟังหน่อย..
ต้องเรียนรู้เพิ่มขึ้นเยอะเลย มีสกิลตอนเรียนบางส่วนที่หยิบมาใช้ได้ เช่น Database, การเขียนโปรแกรมเบื้องต้น, Agile, Data Analysis แต่ก็มีหลายๆ สกิลที่ต้องเรียนรู้เพิ่ม เช่น Google Analytics , Google Tag Manager และโปรแกรมอื่นๆ อีกมากมาย ทำให้เราได้เรียนรู้เพิ่มขึ้นเยอะมากๆ ที่บริษัทก็มีการทำ Knowledge Sharing , มีเมนทอร์มาสอน ทำให้เราเรียนรู้สิ่งต่างๆ ได้รวดเร็ว
อ่านเพิ่มเติม : Life at Predictive ทำงานกับบริษัทด้านข้อมูลเป็นยังไงบ้าง มีสไตล์การทำงานยังไง หาคำตอบได้ที่บล็อคนี้
คิดว่าอะไรเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เราก้าวสู่การเป็น Data Analytics Manager ได้
เราคิดว่ามีหลายปัจจัยเลย ช่วงแรกๆ ที่ยังเป็น Senior Data Analytics ก็ได้เริ่มรับ Project มากขึ้น เราคิดว่าพี่ๆ เขาก็คงดูว่าเราสามารถ manage งานได้ไหม ตอบคำถามลูกค้าได้มากน้อยแค่ไหน สามารถ Deliver งานตามที่คุยกับลูกค้าได้หรือเปล่า ถ้าเราทำได้ พี่ๆ เค้าก็ไว้ใจในตัวเรามากขึ้น
และมอบหมาย Project ใหญ่ๆ ให้มากขึ้น จากนั้น เราก็ค่อยๆ เรียนรู้จากการทำงานไปด้วย เช่น สกิลเรื่อง Leadership ที่เราต้องเริ่มพูดคุย และดีลงานต่างๆกับลูกค้าเองมากขึ้น รวมถึงวางแผนการทำงานภายในทีมให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสนุกไปด้วยกัน
ใน 1 วันของ Data Analytics Manager ต้องทำอะไรบ้าง
- วางแผนงาน และทำงานภายใน เพื่อพัฒนาการทำงานภายในองค์กรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- Manage Timeline ดู slot ทีม เพื่อไม่ให้งาน Overload ที่ใครคนใดคนหนึ่งมากเกินไป
- QA งาน คอยให้คำปรึกษาทีม
- Support ลูกค้า ตอบคำถาม หา opportunity ใหม่ๆที่จะเสนอลูกค้า
- คอยพัฒนา และดูแลทีม ให้ทำงานได้อย่างลื่นไหล ไม่เครียดหรือกดดันจนเกินไป
Challenge ที่เจอในการทำงาน
- ต้องพัฒนาสกิล technical ต่างๆ การใช้งาน Tools รวมถึงต้องเข้าใจลูกค้าในมุม Business
- ต้องเริ่มทำในมุมของ Management มากขึ้น เช่น การวางแผนพัฒนาทีม รวมถึงการทำงานภายในองค์กร
- การฝึก Communication การพูดคุยกับคนในองค์กร การพูดคุยกันลูกค้า ซึ่งรวมถึงทักษะในการนำเสนอต่างๆ อธิบายในสิ่งที่เป็น technical ให้เข้าใจได้ง่าย
- ต้องเรียนรู้ และฝึกฝนในทุกๆวัน มีสิ่งใหม่ให้เรียนรู้ทุกวัน Tools update ทุกวัน
ทุกการเติบโต มักต้องก้าวออกจาก Comfort zone หมี่มีวิธีรับมือยังไง
ก่อนหน้านี้เรากังวลมากกับการเติบโตมาในตำแหน่งนี้ เพราะก่อนหน้านี้จะยังมีพี่ๆ ที่คอยซัพพอร์ตอยู่ตลอด แต่พอเราต้องเริ่ม lead เองก็มีความกังวลว่าถ้าเราเจอโจทย์ยากๆ จะทำยังไง จะบริหารทีมได้ดีเหมือนพี่ๆ คนอื่นไหม
แต่ก็กลับมาคิดว่า วันนึงเราก็ต้องเติบโตอยู่แล้ว แค่จะช้าหรือจะเร็วแค่นั้น ซึ่งจริงๆ แล้วมันไม่มีใครที่พร้อม 100% ในทุกๆ เรื่องหรอก ในการทำงาน ไม่ว่าจะงานอะไร หรือตำแหน่งไหน ย่อมเจอปัญหาที่แตกต่างกันไป เราแค่ต้องเตรียมตัวที่จะเผชิญกับมัน และเชื่อมั่นว่าทุกๆปัญหาย่อมมีทางออก ถึงแม้เราทำงานที่นี่ตั้งแต่เป็น officer และเริ่มคลุกคลีกับ Tools แล้วแต่การทำงานในด้าน Data นั้นมีการปรับเปลี่ยนไวมาก ทุกอย่างก็ต้องเรียนรู้ใหม่ๆ ตลอด ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของ Tools , Operation , Management ,Business เราก็ Learning by doing ไป ถ้าเจอปัญหาก็ค่อยๆ ค่อยๆแก้ไปทีละจุด เดี๋ยวมันก็เจอทางออกเอง เพราะจริงๆ แล้วพี่ๆ รวมถึงเพื่อนรวมงานทุกๆคน ก็ยังคอยซัพพอร์ตเราอยู่เสมอ ไม่ว่าจะทำตำแหน่งไหนก็ตาม ดังนั้นเมื่อเราได้โอกาส ได้รับความไว้วางใจมาแล้ว เราก็ต้องมั่นใจในตัวเองและทำมันให้เต็มที่ที่สุด 🙂
Key learning ที่ได้เรียนรู้จากการทำงานที่นี่
- Technical การใช้งาน Tools ต่างๆ เช่น Google analytics , Google Tag Manager มีทั้งส่วนพี่ๆ สอน, เราเรียนเอง และเรียนรู้จากการทำงานจริง
- Leadership ตอนเราเพิ่งเข้ามา ส่วนใหญ่ก็ทำตาม task งานที่ได้รับมอบหมายมา ระหว่างนั้นเราก็เรียนรู้ และสังเกตว่าพี่ๆ เขามีมุมมองยังไง เขาต้องทำไรบ้างในแต่ละงาน ซึ่งตอนนั้นหลักๆ เราทำงานกับพี่หวาน ซึ่งเป็นพี่ที่น่ารัก และดูแลเอาใจใส่ทีมดีมากๆ เราก็นำสิ่งเหล่านั้นมาปรับใช้ในตอนนี้ด้วย ก็เลยกลายเป็นทีมที่น่ารัก และทำงานได้เข้าขากันมากๆ
สกิลที่ต้องมี ถ้าสนใจทำงานสาย Data และเติบโต
- การสื่อสาร กับทีม รวมถึงลูกค้า ให้เห็นภาพเดียวกัน
- ไม่หยุดที่จะเรียนรู้ ทุกวันนี้โลกเปลี่ยนไปตลอดเวลา Tools ก็มีการอัปเดท ดังนั้นเราก็ต้องเรียนรู้เสมอๆ
- สกิล Empathy ต่อทีมและลูกค้า ซึ่งสกิลนี้จำเป็นมากไม่ว่าจะอยู่ตำแหน่งไหนก็ตาม เพราะเมื่อเรามีความเข้าใจ และ Empathy ทีม ทีมก็ Empathy เรา ทำให้การทำงานสนุก และมีความหมายมากขึ้น ถึงงานจะเหนื่อยก็ยังมีทีมที่คอยซัพพอร์ต พร้อมสู้ไปด้วยกัน ในขณะเดียวกัน เมื่อเรามีความ Empathy ลูกค้า เราก็คิดเสมอว่าจะเล่าเรื่องยังไงให้ลูกค้าเข้าใจ และเห็นประโยชน์ของสิ่งที่เราทำมากที่สุด เพราะงานบางอย่าง เช่น การติด Event Tracking บางทีเค้าก็ไม่รู้หรอกว่าทำไปทำไม เราก็ต้องเสนอ use case , business impact เพื่อให้เขาเห็นภาพมากขึ้น
เมื่อไหร่ก็ตามที่เขาเห็นประโยชน์ของงานที่เราทำแล้ว เขาก็จะสนใจ พร้อมที่จะเรียนรู้ไปกับเรา และฝั่งเราก็พร้อมที่จะ Support ลูกค้า เพื่อให้ลูกค้าสามารถนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์กับองค์กรมากที่สุด
สิ่งที่ประทับใจในการทำงานที่ Predictive
- ที่นี่มีการวางการทำงาน ให้สามารถทำงานเป็นผ่าน Online ได้ตั้งแต่แรก (พี่ต่อ CEO มีนโยบายการ Work From Home ตั้งแต่เปิดบริษัทเลย) ทำให้ถึงแม้จะเกิดเหตุการณ์ต่างๆที่ทำให้ต้อง Work from home 100% ทุกคนก็ยังสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยตอนนี้เองก็มีการวางแผนปรับปรุงระบบภายในให้ดีขึ้น เพื่อรองรับจำนวนพนักงานที่มากขึ้นค่ะ
- ไม่ค่อยมี Silos ทุกคนคุยกัน กันเองสุดๆ (คุณสามารถยืนกินลูกชิ้นทอด / เบียร์ / อื่นๆ พร้อมกับ CEO ได้ในช่วงเวลาหลังเลิกงาน 555)
- มองคนที่ความสามารถเป็นหลัก และเปิดโอกาสให้คิด และได้ลองทำเต็มที่ การเลื่อนตำแหน่งก็ดูจากความสามารถ อายุไม่ใช่สิ่งสำคัญ
- นอกจากนั้นก็ชอบความน่ารัก และสนุกสนานของเพื่อนร่วมงาน ทำงานก็ทุ่มเทสุดๆ เวลาเล่นก็ไปสุดเหมือนกัน
สิ่งที่อยากฝากบอกคนที่สนใจทำงานในตำแหน่งนี้
ฝากถึงคนที่สนใจตั้งแต่การเป็น Data Analytics เลยแล้วกันค่า เพราะหมี่ก็มาทำงานที่นี่โดยแทบจะเริ่มจาก 0 เหมือนกัน ไม่เคยทำงานด้าน Data มาก่อน Tools ของ Google ก็พอรู้จักและศึกษามาบ้าง แต่ยังไม่เคยใช้งานจริงจังเลยก่อนเข้ามา ต้องมาเริ่มเรียนใหม่ทั้งหมด ซึ่งที่นี่ก็มีจัดคอร์สสอนให้คนที่เพิ่งเข้ามา ตรงไหนไม่เข้าใจก็มีพี่ๆคอยแนะนำ บางอย่างก็ช่วยกันศึกษา และภายในบริษัทก็มี session ในการแชร์ความรู้ใหม่ๆ กันตลอด ดังนั้นไม่ต้องกลัวค่ะ ไม่ว่าจะจบมาตรงสาย หรือไม่ตรงสาย ทุกอย่างเรียนรู้ได้หมด ขอเพียงมีความตั้งใจ และสนใจในด้านนี้จริงๆ
อีกอย่างที่นี่ก็มี Career path ที่ชัดเจน หากเรามีความมุ่งมั่น และตั้งใจจริง ที่นี่ก็พร้อมที่จะให้โอกาสทุกๆคนในการได้รับผิดชอบสิ่งใหม่ๆมากขึ้น ซึ่งตัวหมี่เองก็ได้เรียนรู้อะไรหลายๆอย่างจากที่นี่เยอะมากค่ะ ต้องขอบคุณทุกคน รวมถึงบริษัทมากๆจริงๆ
จบไปแล้ว กับการแชร์มุมมองกับหมี่ Data Analytics Manager คนเก่งของเรา ใครที่สนใจทำงานที่ Predictive ก็สามารถคลิกไปดูตำแหน่งที่เปิดรับอยู่ได้เลย หรือถ้ามีข้อสงสัยอะไร ก็สามารถ inbox มาพูดคุยกับ HR ได้โดยตรง เลยค่า ไว้พบกันใหม่บทความหน้านะคะ