1. ออกแบบและพัฒนาโครงสร้างระบบข้อมูล (Data Infrastructure)
- วางแผนและสร้างระบบจัดเก็บข้อมูล เช่น Data Warehouse, Data Lake
- กำหนดสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture)
2. สร้างและดูแล Data Pipeline / ETL Pipeline
- สร้างกระบวนการ Extract – Transform – Load (ETL) หรือ Extract – Load – Transform (ELT)
- ดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง → ทำความสะอาด → รวมเข้าด้วยกัน → เก็บในระบบปลายทาง
3. บริหารคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management)
- ตรวจสอบความถูกต้อง ครบถ้วน และความสม่ำเสมอของข้อมูล
- แก้ไขปัญหาข้อมูลซ้ำ ข้อมูลหาย หรือข้อมูลผิดรูปแบบ
4. เพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงข้อมูล (Data Optimization)
- ปรับปรุงระบบฐานข้อมูลให้มีความเร็วสูงและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- จัดทำระบบ index, caching หรือการแบ่งพาร์ติชันข้อมูล
5. ทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ ร่วมมือกันเพื่อให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์
- สนับสนุนด้านข้อมูลสำหรับการทำ Machine Learning หรือ BI (Business Intelligence)