data analyst

Konkretna zadania na stanowisku Data Analyst zależą w dużym stopniu od organizacji, dla której pracuje analityk. Można uznać, że obowiązki są inne w przypadku osób w korporacjach, a inne dla tych działających w mniejszych firmach. Do najczęściej pojawiających się zadań na tym stanowisku należą:

●       przetwarzanie danych dotyczących zasobów klienta;

●       analizowanie i syntetyzowanie danych;

●       codzienna obsługa klienta;

●       w przypadku korporacji międzynarodowych oraz outsourcingowych Data Analyst ma również za zadanie obsługiwać klientów w różnych państwach, np. w regionie EMEA lub USA;

●       postępowanie zgodne ze standardami operacyjnymi;

●       analiza ryzyka w różnych sytuacjach;

●       współpraca z innymi zespołami pracującymi w tej samej lub innych lokalizacjach;

●       stworzenie odpowiedniej dokumentacji technicznej i analitycznej;

●       tworzenie raportów;

●       czasami również odpowiadanie na zapytania innych analityków lub klientów;

●       analiza trendów przejściowych i trwalszych;

●       przeglądanie danych surowych, przetwarzanie ich na konkretne informacje i wiedzę, również przy pomocy programów statystycznych.

Nie każdy analityk musi zajmować się wszystkimi wyżej wymienionymi obowiązkami, ponieważ tak naprawdę kluczowe jest to, czego wymaga dana organizacja. W przypadku korporacji międzynarodowych zdecydowana większość zadań wykonywana jest w języku angielskim. Zwykle w ciągu dnia pracy Data Analyst spotyka się z zespołem (często jest to zgodne z metodyką scrum) i omawia najważniejsze zagadnienia do pracy, następnie tworzy raporty i analizuje częściowo dane, a często także odpowiada na pytania biznesowe klientów. Zadania są więc zwykle trudne, złożone, nieco kreatywne, nieco techniczne, jednak dzięki temu nie ma nudy i rutyny.

W tym miejscu warto dokładniej opisać inne zawody, które bardzo często są mylone ze stanowiskiem Data Analyst, i to nie tylko przez osoby niezaznajomione z tą branżą, lecz także przez nawet niektórych rekruterów lub specjalistów z innych dziedzin, pracujących w korporacjach.

Na czym polega praca Data Scientist?

Data Scientist to pracownik, do którego najważniejszych zadań należy zbieranie danych i ich analizowanie. Osoba na tym stanowisku również wizualizuje dane, używając programów uczenia się maszynowego oraz algorytmów. Zadania tego pracownika powiązane są w znacznym stopniu z pojęciem Big Data, a więc z ogromną ilością danych, trudną do przeanalizowania, dlatego wymagane jest tworzenie specjalnych algorytmów oraz programów. Na tym stanowisku w większym stopniu są wymagane umiejętności matematyczne i statystyczne, a w mniejszym interpersonalne. W praktyce Data Scientist musi mieć doskonałą znajomość matematyki, statystyki, analityki, programowania. Dodatkowo powinien cechować się dociekliwością, chęcią do poszukiwania korelacji i związków. Obecnie coraz więcej firm poszukuje Data Scientist, ponieważ liczba danych cały czas rośnie, pojawiają się nowe technologie i poszukiwane są osoby, znające się na analizie danych, programowaniu oraz statystyce. Data Scientist najczęściej poszukiwany jest w takich branżach jak marketing i finanse, bo to właśnie tam konieczne jest przetwarzanie dużej liczby danych.

Na czym polega praca Data Engineer?

Kolejnym stanowiskiem, często mylonym z Data Analyst, jest Data Engineer. Ten pracownik zbiera surowe dane, przetwarza je, a następnie uruchamia nowe relacje danych. Osoba wykonująca ten zawód dostarcza informacje dla Data Scientist, więc te dwa stanowiska są ze sobą częściowo powiązane. W przypadku osób szukających pracy jako Data Engineer konieczna jest znajomość konkretnych języków programowania, takich jak Java czy Scala. Dodatkowo specjaliści korzystają z różnych technologii, m.in. Hive, Beam i Spark.

Data Analyst to stanowisko przeznaczone dla osób wykształconych w kierunku technicznym, a do tego mających konkretne umiejętności wymagane na rynku pracy. Oczywiście taka forma zatrudnienia to nie jest praca dla nieletnich ani praca sezonowa, tylko stanowisko odpowiednie dla specjalistów. W niektórych przypadkach jako Data Analyst może również zostać zatrudniony pracownik tymczasowy, zwłaszcza na początku kariery zawodowej.

Wykształcenie Data Analyst

Teoretycznie na tym stanowisku nie jest wymagane ukończenie konkretnego kierunku studiów ani w ogóle uczelni wyższej. Można jednak uznać, że osoby po studiach technicznych, powiązanych z analityką lub IT, mają zwykle znacznie łatwiej zawodzie, ponieważ mają odpowiednią wiedzę teoretyczną, techniczną i praktyczną, a często również ukończone praktyki i staże. Czasami w ofertach od pracodawców pojawia się wymaganie ukończenia jednego z takich kierunków studiów jak informatyka, matematyka, ekonomia lub fizyka. Inni pracodawcy koncentrują się z kolei na umiejętnościach i doświadczeniu zawodowym. Warto wiedzieć, że obecnie na wielu uczelniach w Polsce możliwe jest studiowanie kierunku Data Analyst lub Data Scientist, dzięki czemu od razu zdobywa się wszystkie potrzebne informacje i wykształcenie kierunkowe. Możliwe jest również skorzystanie z oferty studiów podyplomowych, a także różnych kursów i szkoleń. Jeśli więc chodzi o wykształcenie, to Data Analyst ma przed sobą kilka różnych możliwości:

●       studia magisterskie, na przykład stacjonarne lub niestacjonarne, które zajmują około 5 lat – zwykle można tam znaleźć głównie wiedzę teoretyczną, a także solidną podbudowę do pracy, poznać tzw. życie studenckie i nabyć różne kontakty;

●       samodzielne kursy w formie online, które zwykle nie zajmują same w sobie dużo czasu, ale wymagają dodatkowej pracy, zrozumienia materiału, motywacji i chęci do nauki, a dodatkowo mogą sporo kosztować;

●       bootcampy, które trwają od jednego do dwóch semestrów w formie stacjonarnej lub zdalnej – ich koszt jest niższy niż studiów zaocznych, przygotowują głównie praktycznie, jednak zwykle kursanci muszą pracować na cały etat i mają mało czasu na naukę.

Wiele zależy od wieku, etapu życia, możliwości finansowych i chęci do nauki. Przykładowo, dla osoby po maturze studia stacjonarne mogą być świetnym rozwiązaniem umożliwiającym nawiązanie kontaktów, poznanie znajomych, naukę i odpoczynek po ciężkim czasie szkolnym. Dla osób już po studiach lub pracujących zwykle lepszym rozwiązaniem są szkolenia w formie bootcampów bądź kursów online. Największe znaczenie ma chęć do nauki i samodzielna praca w domu.

Kompetencje potrzebne na stanowisku analityka danych

Data Analyst to osoba, która powinna cechować się wieloma kompetencjami twardymi i miękkimi. Tak naprawdę to właśnie te umiejętności są podstawą dla pracownika na tym stanowisku i to dzięki nim można znaleźć pracę. Do wymaganych kompetencji należą:

●       zdolność do logicznego myślenia;

●       umiejętność analizy danych oraz oceny ryzyka;

●       kreatywne rozwiązywanie problemów;

●       zdolności komunikacyjne i interpersonalne, ze względu na konieczność porozumiewania się z klientami, zespołem, współpracownikami;

●       bardzo dobra znajomość pakietu Microsoft Office, w tym Excela;

●       coraz częściej wymagane są również umiejętności programowania, znajomość SQL, Pythona, technologii Google Cloud i wielu innych narzędzi;

●       bardzo wysoki poziom znajomości języka angielskiego, chociaż obecnie firmy wymagają czasami także dobrej komunikacji w innym języku (na przykład hiszpańskim lub francuskim).

Na tym stanowisku konieczne są zdolności techniczne i analityczne, doskonała płynność w mówieniu i pisaniu w języku angielskim, a także znajomość różnych programów do analizy danych, statystyk oraz czasami również języków programowania. Można więc uznać, że Data Analyst to osoba, która musi mieć wszechstronne uzdolnienia, otwarty umysł oraz ciągłą chęć do rozwoju i nauki, zwłaszcza że technologie cały czas są rozwijane.

Zobacz też: Czym jest likwidacja stanowiska pracy? Warunki i zasady

Data Analyst powinien znać podstawy niektórych języków programowania, a także różne technologie, zwłaszcza te powiązane ze statystyką i analizą.

SQL

SQL to język zapytań istniejący od lat 70. XX wieku, wciąż rozwijany i używany. Data Analyst powinien go znać, ponieważ to właśnie SQL służy do zarządzania relacyjnymi bazami danych, a do tego jest stosunkowo prosty. Ten język programowania może się przydać i znacznie ułatwić pracę na takim stanowisku.

Python

Python w ostatnim czasie uznawany jest za jeden z najpopularniejszych języków programowania, jeśli chodzi o back-end. Do najważniejszych jego zalet należy prostota, funkcjonalność i spore możliwości.

Biblioteki

Data Analyst powinien znać takie biblioteki danych jak Numpy, Pandas, Matplotlib. W znacznym stopniu ułatwiają one wykonywanie codziennych obowiązków.

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja to pojęcie bardzo szerokie, jednak w tym przypadku chodzi o wykorzystanie uczenia maszynowego.

Data Analyst może znaleźć zatrudnienie w wielu różnych firmach, zarówno tych międzynarodowych, jak i start-upach. Najczęściej jednak osoby poszukujące pracy na tym stanowisku decydują się na korporacje, gdzie zwykle oferowane są dosyć dobre warunki finansowe oraz stabilne zatrudnienie. Coraz więcej firm zauważa korzyści związane z zatrudnieniem specjalistów z zakresu Data Analyst. Jeszcze kilka lat temu były to głównie firmy technologiczne, natomiast obecnie takie stanowiska oferują także przedsiębiorstwa z branży finansów, marketingu, IT, bankowości, telekomunikacji i wielu innych. Analityka danych znajduje zastosowanie również w takich branżach jak logistyka, ubezpieczenia i e-commerce. Dobrym rozwiązaniem dla początkującego Data Analyst jest wybór specjalizacji i poznanie danej branży.

Zwykle taka wiedza bardzo pomaga w późniejszym analizowaniu danych i odpowiadaniu na zapytania klientów. Odpowiednie ukierunkowanie ścieżki zawodowej umożliwi nie tylko awans, lecz także przejście na inne stanowisko (np. z zakresu administracji i badania danych) lub zatrudnienie w firmach z zakresu rozwoju i badań. Możliwe jest również skoncentrowanie się na różnych specjalizacjach, poszerzenie swoich kompetencji, zwiększenie wiedzy i zarobków, a także zadbanie o to, aby mieć jak najbardziej perspektywiczny zawód. W praktyce analiza danych jest stosunkowo nowym zawodem, przynajmniej w obecnym kształcie, dlatego liczy się nie tylko wiedza, lecz również praktyka i pewne doświadczenie oraz chęć do dalszego rozwoju, uczestnictwa w szkoleniach. Postępująca cyfryzacja sprawia, że właśnie takie zawody stały się prawdopodobnie najbardziej przyszłościowe, zwłaszcza że w wielu przypadkach nie mogą być zastąpione przez komputery, maszyny czy sztuczną inteligencję. Zdaniem wielu ekspertów analityka danych przez długi czas będzie popularnym i poszukiwanym zawodem, dlatego osoby kształcące się w tym kierunku raczej nie muszą obawiać się braku perspektyw na przyszłość.

Wynagrodzenie Data Analyst jest dosyć atrakcyjne, jednak nie tak jak programistów lub osób działających na innych stanowiskach w branży IT. Można uznać, że zarobki są niestety zbyt niskie w porównaniu do wymaganych umiejętności oraz konieczności ciągłego szkolenia i rozwijania swoich kompetencji. Zgodnie z portalem wynagrodzenia.pl pensje na stanowisku Data Analyst prezentują się następująco*:

●       młodszy specjalista zarabia 6050 złotych brutto (mediana);

●       specjalista otrzymuje 7860 złotych brutto (mediana);

●       starszy specjalista co miesiąc dostaje 10250 złotych brutto (mediana).

* Dane pochodzą z portalu wynagrodzenia.pl ze stycznia 2024 roku.

Praca Data Analyst uznawana jest za bardzo perspektywiczną i atrakcyjną. Wynagrodzenia na tym stanowisku są stosunkowo dobre, chociaż niskie jak na branżę IT i nowe technologie. Ciągły rozwój, zmiany miejsca zatrudnienia oraz doszkalanie się zwykle sprawiają, że dobry analityk danych jest w stanie znaleźć pracę z naprawdę dobrymi zarobkami. Zwykle firmy zatrudniają Data Analyst na umowę o pracę, co wiąże się z wieloma korzyściami i przywilejami wynikającymi z Kodeksu Pracy. Coraz więcej pracodawców poszukuje jednak osób gotowych na założenie jednoosobowej działalności gospodarczej, a więc podpisanie kontraktu B2B. W przypadku niższych zarobków może to być nieopłacalne.

Firmy międzynarodowe, korporacje i startupy zwykle oferują swoim pracownikom wiele dodatkowych benefitów, do których można zaliczyć ubezpieczenie medyczne, kartę sportową, a także ubezpieczenia dodatkowe, emerytalne, dofinansowanie teatru, kina i innych miejsc kultury, a czasami dodatkowy urlop oraz wolne dni. Praca na stanowisku Data Analyst jest bardzo wymagająca, ale jednocześnie ciekawa i kreatywna, dlatego osoby zainteresowane analizą danych oraz szukające rozwojowej pracy mogą być z tego zatrudnienia naprawdę zadowolone. Czasami wielogodzinne analizy potrafią być oczywiście męczące i nużące, jednak zaletą jest w takich wypadkach możliwość kontaktu z klientami oraz współpracownikami. Podsumowując, można uznać, że praca jako Data Analyst daje sporo możliwości, jest pełna wyzwań, ale daje duże szanse na znalezienie lepszego miejsca pracy.

Przeczytaj również: Jak wygląda przeniesienie na inne stanowisko pracy i kiedy pracodawca może to zrobić?

Poznaj najczęściej zadawane pytania dotyczące pracy jako data analyst.