Analityk danych — kim jest i czym się zajmuje?

Faktem jest, że organizacje gromadzą coraz większe ilości danych. Odpowiednia ich analiza pomaga podejmować kluczowe decyzje na wielu obszarach — strategicznym, marketingowym i rozwojowym oraz inwestycyjnym. Trudno się zatem dziwić, że firmy tworzą specjalne stanowiska dla osób potrafiących przełożyć język liczb na potrzeby biznesowe. Przeczytaj nasz artykuł i dowiedz się, jak wygląda praca analityka danych, a także, co trzeba umieć, aby nim zostać.

Czym jest analityka danych?

To proces gromadzenia i przetwarzania informacji w taki sposób, by stanowiły one istotną wartość i pomagały rozwiązać problemy przedsiębiorstwom komercyjnym, instytucjom i wszelkiego rodzaju organizacjom. Pozwala przede wszystkim wykorzystywać duże ilości danych (również w chmurze), by planować, a nawet podejmować z wyprzedzeniem decyzje strategiczne.

Organizacje chcące rozumieć potrzeby swoich klientów i móc szybko reagować na zmieniające się trendy stale potrzebują nie tylko odpowiednich technologii, ale także specjalistów, którzy wiedzą, jak wyciągać ze statystyk kluczowe informacje.

Kto i dlaczego potrzebuje analizy danych?

Biorąc pod uwagę bogactwo danych i informacji, które przechowywane są dzisiaj na serwerach i w chmurze coraz więcej sektorów gospodarki potrzebuje analityków danych do oceny zachowań, statystyk i trendów "na swoim podwórku". Tworzenie i utrzymanie systemów do analizowania dużych zbiorów danych wiąże się jednak ze sporymi kosztami. Ze względu na to w data science inwestują najczęściej przedstawiciele obszarów dysponujących dużymi budżetami. Szeroko pojęta analiza danych wykorzystywana jest branżach takich, jak:

E-commerce - do badań potrzeb klientów i ich segmentacji, prognozowania cen i operowania zasobami,
bankowość i finanse - do zarządzanie ryzykiem i analizowania danych w celu personalizowania ofert,
transport - do prognozowanie popytu, analizowania tras i optymalizacji kosztów paliwa,
logistyka - do optymalizacji łańcuchów dostaw, redukcji kosztów, analityki predykcyjnej, monitorowania stanu technicznego pojazdów, przewidywania awarii oraz planowania i optymalizacji procesów,
telekomunikacja - praca na danych i infrastrukturze związanej z ruchem sieciowym, weryfikacja wydajności i zapobieganie potencjalnej rezygnacji klientów,
sektor produkcyjny - w celu oceny szans na optymalizację procesów, przewidywania błędów i awarii (każda poważniejsza awaria to wstrzymanie produkcji, a to generuje kosztowne straty)
marketing - do wszelkiego rodzaju mierzenia działań odwiedzających strony internetowe, różne współczynników konwersji, mierzenia kliknięć w reklamy, wyświetleń, kosztu pozyskiwania leadów itp. Zakres gromadzonych danych marketingowych jest nieograniczony, a informacje są tutaj pozyskiwane właściwie z każdego kroku wykonanego przez użytkownika,
sprzedaż - by analizować trendy sprzedaży, przewidywać wyniki, oceniać skuteczność procesów sprzedażowych,
instytuty naukowe i uczelnie wyższe - opracowują nowe metody analizowania danych i algorytmów różnego rodzaju, przetwarzają dane istotne dla rozwoju nauki, badań i badań,
sektor publiczny - często wykorzystuje analizę danych socjodemograficznych i gospodarczych, trendów społecznych, dane związane z rynkiem pracy i edukacją,
firmy badawcze - z oczywistych względów przygotowują raporty, statystyki i infografiki na zlecenie różnych podmiotów.

Te obszary gospodarcze przechodzą transformacje w związku ze stałym rozwojem technologicznym oraz coraz większą ilością danych, które nie tylko trzeba zabezpieczać, ale także obsługiwać. Analiza danych jest zatem obecna w wielu branżach, a ogrom przechowywanych informacji stale rośnie. To powoduje, że coraz więcej firm będzie poszukiwało specjalistów do analizy danych i tworzenia przydatnych statystyk.

Co robi analityk danych?

Kim jest analityk danych i jaka jest jego rola? To specjalista, którego zadaniem jest gromadzenie, interpretacja i przetwarzanie danych w celu wspierania firm w lepszym podejmowaniu decyzji biznesowych. Pod tą definicją kryje się całkiem ciekawy zakres obowiązków. Czym zajmuje się analityk? Omówmy to poniżej:

Wyznacza strategię analizy danych, jaką powinna stosować firma (często wskazuje też, jakie konkretnie dane należy gromadzić i mierzyć).
Zbiera informacje na temat tego, jakie procesy, pytania i problemy są kluczowe dla danej działalności. W tym celu musi skutecznie komunikować się z innymi członkami zespołu (specjalistami ds. rozwoju biznesu, zarządem, marketingowcami), by umieć wydobyć od ludzi kluczowe dla siebie informacje.
Formułuje pytania badawcze w taki sposób, by można było uzyskać na nie odpowiedź za pomocą istniejących technik obróbki danych.
Tworzy skrypty, przeprowadza obliczenia i ich symulacje, wykorzystując języki programowania, biblioteki i frameworki.
Generuje statystyki i stara się uporządkować oraz zwizualizować wyniki badań w taki sposób, by były zrozumiałe dla innych osób.
Poprzez pracę z wieloma narzędziami jest w stanie analizować i usuwać błędy, które mogą prowadzić do wyciągania mylnych wniosków.
Dzięki analizie wstępnej i ocenie realnego ryzyka może identyfikować zbliżające się zagrożenia.

Ścieżka rozwoju na stanowisku analityka danych może wyglądać różnie, w zależności od rodzaju podmiotu, w jakim zostanie on zatrudniony. W większych zespołach badawczych z reguły możliwy jest awans z młodszego analityka danych na stanowisko starszy analityk lub leadera zespołu. Ze względu na dynamiczny rozwój nauk o danych istnieją też opcje rozwoju w strukturze poziomej — zmiana stanowiska na data scientist lub specjalisty zajmującego się uczeniem maszynowym. W wielu firmach analityk danych biznesowych może pełnić bardzo istotną rolę niezależnego eksperta, z którym zarząd będzie konsultował decyzje strategiczne i kolejne ruchy w prowadzeniu biznesu. Analitycy chcący rozwijać się w obszarze analityki biznesowej (business intelligence) mają szansę stać się kluczowymi personami w swoich miejscach pracy.

Analityk danych - zawód z przyszłością

Przyszłość to jeszcze większa ilość informacji i danych. Rola analityka już dziś jest bardzo ważna, a będzie wręcz niezbędna. Bez wątpienia osoby potrafiące znajdować odpowiedzi na pytania w danych będą jednymi z najbardziej poszukiwanych specjalistów. Nie tylko w zakresie komercyjnych i publicznych instytucji, które dzisiaj generują i przetwarzają duże ich zbiory (big data). W dzisiejszych czasach również organizacje państwowe i ministerstwa tworzą strategie rozwoju w różnych obszarach działalności państwa na podstawie wielu statystyk oraz raportów.

Warto również zwrócić uwagę na fakt, że analiza zbiorów danych to jeden z filarów uczenia maszynowego, ponieważ algorytmy uczące się są trenowane właśnie na odpowiednio opracowanych datasetach. Techniki tworzenia sztucznej inteligencji i pracy z danymi w dużej mierze uzupełniają się. Dzięki analizie danych powstają odpowiednie paczki pozwalające na rozwijanie modeli uczenia maszynowego. Niekiedy osoby pracujące w tym obszarze zatrudniane są jako analityk big data (analityk dużych zbiorów danych).

Niezależnie od wybranego obszaru praca analityka to pewność stałego zatrudnienia z możliwością ciągłego rozwoju i wysokich zarobków w różnych sektorach. Zapotrzebowanie na specjalistów z tej dziedziny wciąż rośnie, dlatego jeżeli poszukujesz stabilnej posady, w ramach której będziesz realizować ciekawe, innowacyjne zadania — rozwój w kierunku pracy z danymi będzie dobrym pomysłem,

Co trzeba umieć, by zostać analitykiem danych?

Analityk danych to kierunek pozwalający na pracę w wielu obszarach — biznesu, machine learningu oraz szeroko pojętej nauce. Aby móc pracować w zawodzie analityka niezbędne są specyficzne umiejętności. Warto pamiętać, że praca analityka nie wiąże się jedynie z tabelkami w Excelu, choć oczywiście znajomość arkusza kalkulacyjnego to przydatna umiejętność. Poniżej znajdują się kompetencje, które powinna mieć osoba pracująca jako analityk danych:

zmysł statystyczny — pomaga w analizowaniu i interpretowaniu danych. Są kluczowe ponieważ wzajemnie się uzupełniają,
umiejętności programowania — najpopularniejszym językiem będzie Python do usprawniania i efektywnej pracy z danymi, a także R do obliczeń statystycznych,
znajomość bibliotek i frameworków do pracy z danymi — Scikit-learn, Pandas, NumPy do skomplikowanych obliczeń,
narzędzia do wizualizacji danych — Pandas, Matplotlib, Plotly, Dash (warto się z nim zapoznać, by łatwiej prezentować innym efekty swojej pracy),
podstawy baz danych i SQL do pracy i obróbki dużych zbiorów. Dzięki temu możliwe jest tworzenie kompleksowych raportów w szybszym czasie,
przydatne będą umiejętności z Microsoft Excel, który pozwala na pracę z mniejszymi ilościami danych i współpracę z innymi narzędziami analitycznymi m.in VBA, Power BI i Tableau,
za pomocą zaawansowanych programów komputerowych można wykonywać analizę statystyczną i predykcyjną. W tym przypadku ważne są umiejętności techniczne,
znajomość technik przetwarzania danych i uczenia maszynowego,
umiejętność rozwiązywania problemów i zdolności komunikacyjne, by swobodnie pozyskiwać kluczowe informacje od innych,
analityczny umysł i zdolność logicznego myślenia, a także umiejętność wyciągania wniosków,
podstawy analizy biznesowej, by trafniej rozpoznawać potrzeby i problemy potencjalnych klientów lub pracodawców,
znajomość języka angielskiego pozwalająca na swobodną pracę z międzynarodowymi raportami i anglojęzyczną dokumentacją techniczną.

Lista potrzebnych umiejętności jest całkiem spora, co dobrze pokazuje, że analityk danych to osoba, która musi łączyć kompetencje z różnych zakresów. Warto jednak rozwijać się w tym kierunku, ponieważ analityka danych stanowi już dziś kluczowy obszar dla wielu dziedzin przemysłu i gospodarki. Jej popularność oraz użyteczność z pewnością będzie rosła wraz z postępującą cyfryzacją.

Choć ścieżka kariery w obszarze analizy danych może znacząco się różnić w zależności od wybranego stanowiska i branży, jednak zazwyczaj wiąże się z uczestnictwem w nowatorskich projektach, rozwojem i dobrą pensją. Jeśli to Cię przekonuje, sprawdź nasz kurs Analityk Danych, w ramach którego zdobędziesz wszelkie niezbędne umiejętności. Nasz kurs ma wymiar praktyczny — pod okiem doświadczonego mentora opanujesz język Python, poznasz statystykę, bazy danych. Dowiesz się, jakimi technikami analizować dane, jak pracować z dużymi ich zbiorami, a także weźmie udział w projektach symulujących rozwiązywanie realnych problemów biznesowych.