ข้อดี – ข้อเสีย อาชีพ Data Consultant สายงานนี้น่าทำมั้ย จากประสบการณ์ตรง & แนะนำบริษัท Consult ไทย

data consultant pros cons

การทำงานสาย Data Science มีอาชีพให้เราทำหลากหลาย เช่น สายหลักที่เราได้ยินกันบ่อย อย่าง Data Scientist, Data Analyst, และ Data Engineer อย่างไรก็ตาม สำหรับคนที่อยากเก็บประสบการณ์หลายด้าน งานสาย Data Consultant ก็เป็นสายที่น่าสนใจมากสายหนึ่ง

จากประสบการณ์การส่วนตัวของผม (แอดเพิร์ธ) ที่ทำงานด้าน Data ในออสเตรเลียมาเกือบ 4 ปีแล้ว เป็นงาน Consult ไปซะ 3.5 ปีแรก ก็เลยอยากมาเล่าเก็บไว้เป็นประสบการณ์ เรื่องข้อดี-ข้อเสียของงาน Consult ด้าน Data เผื่อใครสนใจทำงานสายนี้ครับ

ประเภทของงาน Data Consultant: ให้คำปรึกษา หรือ ลงมือทำ

1 type data consultant advisory delivery
คุณอยากเป็น Data Consultant แบบ Advisory หรือ Delivery

ผมเคยเล่าเรื่องงาน Data Consultant ไปเบื้องต้น ในบทความ ทำงานด้าน Data Engineer มา 2 ปี ได้เรียนรู้อะไรบ้าง? (Soft Skills & Hard Skills) ครับ

งาน Consultant แปลตรงตัวว่า “ที่ปรึกษา” ซึ่งอาจจะทำให้หลายคนเข้าใจว่างานสายนี้เราเข้าไปให้คำปรึกษาลูกค้าอย่างเดียว ไม่ต้องลงมือทำ

แต่จริง ๆ แล้ว งานสาย Consultant จะแล้วแต่โปรเจค แล้วแต่บริษัทเลยครับ สามารถเป็นได้ทั้ง

  • โปรเจคให้คำปรึกษา (Advisory) – โปรเจคแบบนี้จะเป็นการช่วยลูกค้าวางแผนพัฒนา อาจจะส่งมอบงานเป็นแผนภาพ, Presentation (PowerPoint) เพื่อให้ลูกค้านำไปพัฒนาต่อเอง หรือจ้างทีม Delivery ที่เรากำลังจะพูดถึง เข้ามาทำต่อ
  • โปรเจคลงมือทำสร้าง (Delivery) – โปรเจคแบบนี้จะรับช่วงต่อมาจากแบบแรกเพื่อมาพัฒนาต่อ ซึ่งพบเจอได้บ่อยโดยเฉพาะในสาย IT

และแน่นอนว่าบางโปรเจคอาจจะมีทั้งการ Advisory และ Delivery แต่จะมีการแบ่งทีมทำแต่ละส่วนชัดเจนครับ เนื่องจากมักจะใช้ความสามารถคนละแบบ

สำหรับคนที่สนใจด้าน Advisory โดยเฉพาะ เราเคยคุยกับคุณเก่ง จาก Alchemist ที่ทำในสายนี้ สามารถอ่านได้เลยที่บทความ สัมภาษณ์คุณเก่ง Business Consultant ที่ Alchemist บริษัทด้าน Data Activation

สำหรับด้านล่างนี้ จะเป็นข้อดี – ข้อเสียของอาชีพ Data Consultant แบบโดยรวมครับ มาดูกันเลย

ข้อดีของงาน Data Consultant

ข้อดี 1) คุณได้เรียนรู้สิ่งใหม่อยู่ตลอดเวลา

2 study docker devops data science consultant
Data Consultant ได้เรียนสกิลหลากหลาย และอาจจะเป็นสกิลใหม่มาก ๆ ด้วย เช่น Docker, DevOps, Snowflake ฯลฯ

การเป็น Data Consultant นั้น วันดีคืนดี คุณจะถูกจับไปอยู่โปรเจคที่คุณไม่มีความรู้เลย แล้วคุณก็ต้องเอาชีวิตรอดให้ได้

เพื่อนที่ทำงานบอกว่า “เหมือนเอาเด็กไปโยนลงน้ำ แล้วให้ว่ายน้ำเอง” ซึ่งทุกคนก็รอดมาได้ ต้องขอบคุณบริษัทครับ 555+

ข้อนี้ฟังดูเหมือนเป็นข้อเสียนะ แต่จริง ๆ โคตรดี เพราะเราได้เรียนรู้ฟรี Training ต่าง ๆ บางอันหลักหมื่นบาท เค้าก็ส่งเราไปเรียนฟรี (บริษัทเราก็ได้เอาไปขายลูกค้าได้ด้วยว่า Consultant ที่ บ สอบผ่านนู่นนี่แล้ว ถือว่าวิน-วิน) หรือพวกสอบ Certificate ของ Cloud เจ้าต่าง ๆ AWS, Google Cloud, Azure สอบรอบนึงก็ 5-6000 บาท เค้าจ่ายให้หมด

ที่สำคัญ คือ เวลาที่ใช้เรียน ก็เวลางาน 9 – 5 นี่แหละ แปลว่าเค้า “จ่ายเงินให้เราเรียน” แบบ 100% ชีวิตนอกเวลางานก็ไปใช้ทำอะไรของเราได้เลย ไปวิ่งเล่น ออกกำลังกาย โยคะ อะไรก็แล้วแต่เรา ดีกว่าเรียนฟรี คือ การเรียนฟรีและมีเงินเดือนให้ด้วย

ข้อดี 2) ได้เรียนรู้จากคนเก่ง

3 data science knowledge sharing
การทำงานในบริษัท Consultant เราจะได้เจอคนเก่ง ๆ โปรเจคแปลก ๆ ได้แลกเปลี่ยนความรู้กัน

ตอนเข้าไปผมทำเป็นแค่ Data Science แต่พออยู่ไปเรื่อย ๆ (เพราะเรียนจบสายนี้มา) ได้แตะหมดเลย ทั้ง Data Engineering, DevOps, Data Visualization, Customer Data Platform ฯลฯ โลกเปิดกว้างมากเมื่อหลงเข้าไปในดง Consult ถ้าชอบเรียนรู้แนะนำเลย

นอกจากนั้น ในบริษัทยังมีการทำ Knowledge Sharing กันเยอะ เนื่องจากแต่ละคนก็อยู่ในทีมที่ทำโปรเจคแตกต่างกัน จึงมีการเล่าให้ฟังกันว่าโปรเจคไหนทำอะไรบ้าง, วาง Architecture ยังไงบ้าง ทำให้เราได้เรียนรู้จากโปรเจคอื่น ๆ โดยที่ไม่ต้องเข้าไปทำงานในโปรเจคนั้นเลย

ข้อดี 3) ได้ลองทำงานกับหลากหลายบริษัท

4 consulting startup corporate government
ได้ลองทำกับบริษัททุกไซส์ หรือบางทีโชคดีได้ทำงานกับบริษัทที่เราสนใจอยู่ด้วย ได้ลองสัมผัส Culture แถมได้ Connection คนทำงานในนั้นเลย

งาน Consult มีหลายแบบ สำหรับบางโปรเจคเราอาจจะเข้าไปเป็นทีม ทำงานแต่กับคนจากบริษัทตัวเอง แต่บางโปรเจคก็เข้าไปอยู่เป็นทีมเดียวกับคนในบริษัทนั้นเลย แปลว่าเราจะได้เรียนรู้ Office Politics ของทุกที่ บริษัทใหญ่, บริษัทเล็ก, รัฐบาล มีครบ

ตอนช่วงโควิดระบาด มีโอกาสได้เข้าไปทำงานกับกรมสุขภาพที่ออสเตรเลีย ทำให้ได้รู้ว่าองค์กรรัฐบาลดูภายนอกเหมือนชิล เลิกงานก่อนเวลา แต่จริง ๆ ทำงานกันตั้งใจมาก เวลางานก็คือทำงาน เอาความสุขประชาชนมาก่อน ก็เป็นประสบการณ์ที่แปลกใหม่ดี

และขอเสริมว่า ในบางงาน ถ้าเราเข้าไปสมัครโดยตรงอาจจะไม่ได้งาน เช่น องค์กรรัฐบาลในออสเตรเลียจะมีกฏว่า ถ้าจะเข้าไปทำงาน ต้องเป็นพลเมือง (Citizen) ของออสเตรเลียเท่านั้น แต่ผมเข้าไปผ่านบริษัท ก็เลยสามารถทำได้

ข้อเสียของงาน Data Consultant

งานด้าน Consultant อาจจะมีบางอย่างที่บางคนไม่ชอบ ซึ่งผมจะมาเล่าให้ฟังกันว่ามีอะไรที่ผมเจอบ่อย ๆ จากทั้งประสบการณ์ส่วนตัว และจากเพื่อน ๆ ที่ทำงาน Consult บ้างครับ

ข้อเสีย 1) คุณอาจจะไม่ได้ทำงานที่ชอบ หรืองานที่ถนัด

5 hate consulting job
ในการทำงาน Data Consultant เราอาจจะต้องเจองานที่เราไม่ได้ชอบก็ได้ แต่ก็ต้องทำ

ผมเรียนจบด้าน Data Science มา แต่หลังจาก 6 เดือนแรก ก็ไม่ได้แตะ Data Science อีกเลย ได้แต่โปรเจคแนว Data Engineer, DevOps, Data Vis ฯลฯ แทน ช่วงแรกเหนื่อย สักพักก็เริ่มรับสภาพได้ 55+

อย่างไรก็ตาม สิ่งหนึ่งที่ผมได้เรียนรู้จากการทำงานในบริษัทด้าน Data Consultant คือ ลูกค้ามีความต้องการ Consultant ในสาย Data Engineer เยอะมาก เพราะงาน Data Engineer เป็นการวางรากฐานให้งานสายอื่น ๆ เช่น Data Analyst, Data Scientist ทำงานได้ดีขึ้น เพราะฉะนั้นจึงสำคัญที่จะหาผู้เชี่ยวชาญเข้ามาวางระบบให้ดีตั้งแต่วันแรก

ข้อเสีย 2) ต้องเข้าใจลูกค้าเยอะ ๆๆๆๆๆๆๆ

6 consulting data customer centric
งาน Data Consultant ต้องคุย ทำความเข้าใจกับลูกค้าเยอะ

ด้วยความที่เป็นงาน Consult เรามีแค่ความ Geek ด้านเทคโนโลยีอย่างเดียวไม่พอ ต้องมีใจรักบริการด้วย ฟังลูกค้าเยอะ ๆ ให้รู้ว่าลูกค้าต้องการอะไร และทำความเข้าใจว่าธรรมชาติองค์กรเป็นแบบไหน เช่น องค์กรใหญ่อาจจะโปรเซสเยอะหน่อย

ที่สำคัญ คือ ต้องไม่ตามใจลูกค้า ชี้นกเป็นนก ชี้ไม้เป็นไม้หมด เราต้องพยายามเข้าใจลูกค้า และเสนอ Solution ที่เราคิดว่าเหมาะสมที่สุด แล้วให้ลูกค้าตัดสินใจ ซึ่งบางครั้งไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะต้องหาให้เจอว่าเรื่องไหนต้องคุยกับใคร เพื่อให้งานเดินหน้า โดยเฉพาะในองค์กรใหญ่

ข้อนี้ผมเอามาไว้ในส่วนข้อเสีย เนื่องจากบางท่านอาจจะต้องการหางานสายที่ไม่ต้องพูดคุยกับใคร ซึ่งงาน Consultant จะไม่ตอบโจทย์ เพราะบางทีต้องพูดคุยเยอะกว่าการเขียนโค้ด หรือตอนแรกอาจจะไม่ต้องพูดเยอะ แต่ถ้าอยากตำแหน่งสูงขึ้นในสายนี้ ก็ต้องคุยเก่ง

ข้อเสีย 3) โปรเจคหนึ่งอาจจะใช้เวลานาน

7 consult long project
โปรเจคของ Consultant ความยาวไม่แน่นอน บางโปรเจคอาจจะยาวข้ามปี

งาน Consultant ส่วนใหญ่ จะเน้นการเข้าไปอยู่ในบริษัทลูกค้า ทำให้เสร็จ เสร็จแล้วก็ออกไปบริษัทอื่นต่อ เพราะฉะนั้น ในโลกของงาน Consult การที่โดดเข้า-ออกโปรเจค หมุนวนทุก 6 เดือน หรือเป็น Job Hopper เป็นเรื่องปกติมาก

อย่างไรก็ตาม อาจจะมีลูกค้าที่ชอบจ้าง Consultant มาก ๆ จ้างมาเหมือนเป็นพนักงานประจำ ทำให้บางโปรเจคที่ยาวเป็นปี หรืออาจจะยาวขนาด 4 ปีก็เคยเห็นคนทำมาแล้ว ซึ่งคนทำงาน Consultant อาจจะไม่ชอบ เพราะจะไม่ได้เรียนรู้อะไรใหม่เยอะ

ข้อเสียอีกอย่าง คือ การเป็น Consultant จะถือว่าเราเป็นพนักงานของบริษัท Consultant นั้น ๆ ไม่ได้เป็นพนักงานของบริษัทลูกค้า ทำให้ไม่ได้สิทธิ์เดียวกับพนักงานประจำบริษัทลูกค้า

เช่น ผมเคยทำงานในบริษัทขายสินค้าสำหรับชีวิตประจำวันแห่งหนึ่ง ซึ่งพนักงานประจำจะได้ส่วนลด แต่เราซึ่งเป็น Consultant อาจจะเจอโปรเจคที่ต้องอยู่บริษัทนั้นเป็นปี (หรือหลายปี) แต่ไม่ได้สิทธิ์แบบพนักงานประจำของบริษัทนั้นเลย T_T

ข้อเสีย 4) ปริมาณงานไม่สัมพันธ์กับเวลา

8 consulting work overtime
งาน Data Consultant บางที่ อาจจะเจองานโหด ๆ Scope กว้าง ๆ แต่เวลาน้อย

ทีมที่ขายโปรเจคให้กับลูกค้า ส่วนใหญ่มักจะเป็นคนละทีมกับคนที่ลงมือทำจริง ทำให้บางครั้งคนขายโปรเจคอาจจะสัญญากับลูกค้าแบบเกินจริงไปเยอะ (Overpromise) เพื่อให้ขายได้ งานใหญ่มาก แต่เวลาน้อยมาก เช่น จะทำ Data Platform ใน 15 วัน

ยังไม่นับว่า บางครั้งลูกค้า หรือ Consultant จากบริษัทอื่นที่ลูกค้าจ้างมา ไม่ค่อยให้ความร่วมมือในการให้ access ทำให้ใช้เวลาไปเยอะขึ้น ซึ่งการที่ Consultant จากบริษัทคู่แข่งกันจะขัดขากันสนุกสนาน อันนี้เป็นเรื่องที่เคยพบจริงในการทำงานครับ

พอทีมทำโปรเจค (Delivery) เข้ามาลงมือทำจริง ก็ต้องทำงานหามรุ่งหามค่ำให้เสร็จทันเวลาที่ขายลูกค้าไว้ ซึ่งไม่ค่อยได้ค่าตอบแทนเป็นเงิน OT (OverTime) แต่ได้เป็นอาหารเย็นฟรี

ข้อดี คือ เราอาจจะได้เรียนรู้เยอะ เพราะต้องทำงานหนัก แทบไม่มีเวลานอน แต่ข้อเสีย คือ นอนน้อย และอาจจะต้องทำงานในวันหยุด เสาร์-อาทิตย์ด้วย เพื่อให้งานเสร็จทัน

มีบริษัทไหนบ้าง ถ้าอยากทำด้าน Data Consultant ในไทย

9 thai data consulting companies
รวมลิสต์บริษัท Data Consulting ในประเทศไทย สมัครงานที่ไหนดี

ในประเทศไทย มีบริษัทที่ทำด้าน Data Consultant อยู่หลายที่เลยครับ สามารถเลือกส่ง Resume ได้เลย

บริษัท Data Consultant ต่างประเทศ ที่มาเปิดสาขาในไทย

ในไทยมีกลุ่ม Big Four ซึ่งเป็น 4 บริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลก ในสายงานให้คำปรึกษาด้านบัญชี ได้แก่ KPMG, Deloitte, Ernst & Young หรือ EY, และ PricewaterhouseCoopers หรือ PwC บริษัทเหล่านี้มีชื่อเสียงในด้านบัญชีก็จริง แต่จะมีให้บริการด้าน Data ด้วย

นอกจากนั้น ยังมีบริษัทชื่อดัง อย่าง Accenture และ ExxonMobil ซึ่งเป็นบริษัทอันดับต้น ๆ ของโลกด้าน Consulting เช่นกัน

หรือจะเลือกเข้าไปเป็นทีม Data ในบริษัทต่างประเทศที่มาเปิดในไทยก็ได้ เช่น Google, AWS ฯลฯ แต่แนะนำให้ทำการตรวจเช็คกับบริษัทนั้น ๆ ก่อนว่างานตรงกับที่เราอยากทำมั้ย เนื่องจากบางบริษัทอาจจะมาเปิดเฉพาะตำแหน่งที่ช่วยด้านการขายในไทย อาจไม่ตรงกับความต้องการของเรา

บริษัทสาย Data Consultant ไทยแท้

จะมีบริษัทที่ให้บริการด้าน Consulting ที่ให้บริการลูกค้าจากทุกที่ เช่น Sertis, Coraline, Alchemist, Bluebik, Data Wow, Botnoi ฯลฯ

หรืออีกตัวเลือกหนึ่งที่น่าสนใจสำหรับบริษัทไทย คือ เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของบริษัทใหญ่ที่เปิดทีม Data ขึ้นมา (แต่อาจจะไม่ได้ทำด้าน Consulting ตรง ๆ อาจจะมีบ้าง) เช่น Krungsri-AXA Life Insurance, Bangkok Bank, SET Thailand (ตลาดหลักทรัพย์) ฯลฯ

บริษัทที่กล่าวมาด้านบนไม่ใช่ทั้งหมด และอาจจะไม่เปิดรับตำแหน่งที่เราอยากสมัครในขณะนั้น ผมแนะนำให้ลองตรวจเช็คดูครับ ไม่ว่าจะเป็นทาง LinkedIn บริษัท, หรือบนเว็บไซต์ของตัวบริษัทเอง

และนอกจากจะสมัครเข้าทำงานแล้ว สำหรับคนที่สนใจฝึกงาน บริษัทในตัวเลือกนี้ก็น่าสนใจครับ สามารถลองส่งอีเมลไปถามเค้าได้ว่ามีแพลนรับเด็กฝึกงานในปีนี้มั้ย

สรุป งาน Data Consultant น่าทำมั้ย

สุดท้ายนี้ ขอสรุปว่างาน Data Consultant เป็นงานที่น่าสนใจมาก ๆ ถ้าคุณสนใจ 3 ข้อนี้ครับ

  1. ได้ลองทำหลายอย่างในเวลาอันสั้น
  2. เติบโตไวมาก ๆ แต่สุดท้ายถ้าจะโตไปอีกขึ้น (ระดับ Director / Partner) ต้องขายโปรเจคเป็นนะ
  3. ถ้าชอบเรียนรู้ เรียนฟรี สอบฟรี แนะนำเลย

และมีตัวเลือกบริษัทมากมาย ทั้งบริษัทไทย และบริษัทข้ามชาติครับ สามารถลองเลือกดูได้เลยว่าบริษัทไหนที่เราสนใจอยากทำงานด้วย

และถ้าชอบเนื้อหาแนวนี้ ติดตามบทความดี ๆ ด้าน Data และวีดิโอสนุก ๆ ดูชิล ๆ แล้วได้ความรู้กันได้ที่ Facebook Page: DataTH และ Youtube Channel: Data Science ชิลชิล แล้วเจอกันคร้าบ

ขอให้ทุกคนได้เจองานที่ดีนะครับ

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

บทความที่เกี่ยวข้อง

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save