Wraz z dynamicznym rozwojem środków przekazu informacji, coraz większego znaczenia nabiera rola statystyków i analityków danych, którzy odpowiadają nie tylko za zbieranie informacji, lecz także za ich przetwarzanie. Wynika to z faktu, że firmy zbierają i pozyskują coraz więcej rozmaitych danych, które ktoś musi zrozumieć, przetworzyć, przeanalizować, wyciągnąć wnioski, zrobić różne modele i wdrożyć w życie. W związku z tym rynek pracy dla analityków danych zwiększył się na przestrzeni ostatnich lat.
Surowe dane rzadko mogą być wykorzystane w sposób wiarygodny i efektywny, a wynika to z ich zanieczyszczenia, niekompletności lub niespójności. Firmy z różnych branż zwracają się więc do ekspertów w celu zebrania, oczyszczenia i sprawdzenia poprawności danych, a następnie przygotowania raportu, najczęściej wizualnego, na temat interesującego je zjawiska. Praca jako analityk danych jest zaliczana do jednych z najbardziej rozwojowych i przyszłościowych zawodów w branży IT. Jeśli chcesz poznać inne stanowiska przyszłości w IT polecamy nasz artykuł poświęcony temu zagadnieniu.
Kim jest Analityk Danych i jakie są jego obowiązki?
Analityk Danych to osoba, która gromadzi i analizuje dane za pomocą różnorodnych narzędzi stworzonych do tego celu (m.in. MS Excel, QlikView, Microsoft Business Intelligence, Tableau), a następnie wykorzystuje je do przygotowania lub doskonalenia strategii biznesowych i planów marketingowych firm. Analityk jest osobą profesjonalnie wyszkoloną, posiadającą dobrze rozwinięte umiejętności matematyczne, analityczne i zdolność logicznego myślenia. Analityk Danych to w dzisiejszych czasach jedno z ważniejszych stanowisk, ponieważ większość współczesnych firm regularnie poszukuje możliwości rozwoju lub przynajmniej poprawy swojej rentowności. Najważniejszym zadaniem analityka danych jest ocena realnego ryzyka, a dokładniej analiza danych statystycznych w celu oceny szans i zagrożeń wynikających z podjęcia określonych działań.
Typowe obowiązki obejmują między innymi korzystanie z technologii BI (Business Intelligence) i analizy danych w celu wyodrębnienia potrzebnych danych, koordynację pracy z innymi członkami zespołu (lub zespołów IT) i rozmowy ze stakeholderami. Analityk Danych zatrudniony może zostać również do usuwania błędów krytycznych, sporządzania tzw. analizy wstępnej lub przeprowadzania badań i analiz finansowych. Niezależnie od wybranego stanowiska i zakresu działań, pracownik może zdobywać doświadczenie w dziedzinach analizy danych na różne sposoby.
W skrócie, analityk danych analizuje dane zebrane od klientów, z sieci WWW, smartfonów, czujników i wielu innych źródeł, łącząc szereg umiejętności (np. statystykę, informatykę i wiedzę biznesową).
Kto może zostać analitykiem danych?
Analitykiem danych może zostać w zasadzie każdy, kto jest odpowiednio zdeterminowany, posiada dobrze rozwinięte umiejętności analityczne i zdolność logicznego myślenia. W pracy tej sprawdzą się też osoby, które przywiązują uwagę do szczegółów oraz charakteryzują się wysoką komunikatywnością – niezbędną do pracy z zespołami biznesowymi.
Wykształcenie i rozwój Analityka Danych
„Data Scientist jest często wskazywany jako zawód przyszłości, a zapotrzebowanie na ekspertów znających się zarówno na programowaniu jak i analizie danych stale rośnie. Od tych specjalistów wymaga się m.in. znajomości zagadnień takich jak Big Data, Machine Learning (ML) oraz języka R lub Python. Do tego zawodu oprócz dobrej zdolności logicznego myślenia niezbędna jest także wysoka komunikatywność.”
Dominik Kubiak – Senior IT Recruitment Business Consultant
W zawodzie analityka z pewnością przydadzą się umiejętności nabyte podczas studiów na kierunkach takich jak informatyka, telekomunikacja, inżynieria baz danych lub zarządzanie. Skutecznymi Analitykami mogą być również absolwenci studiów ekonomicznych oraz matematycznych. Nie oznacza to jednak, że osoby, które ukończyły studia humanistyczne, nie mają szansy na sukces.
Należy zaznaczyć, że dyplom ukończenia szkoły wyższej nie jest obligatoryjny do podjęcia pracy w tym zawodzie. Na rynku pojawia się wiele kursów i szkoleń, których ukończenie z pewnością zwiększy kwalifikacje oraz pozwoli na podjęcie pracy i rozwój w branży Big Data. Taki kurs oferuje m.in firma Coders Lab. Warto bowiem podkreślić, że analitykiem danych powinna być osoba profesjonalnie przeszkolona.
Rozwój kariery jako analityk danych w dużej mierze zależy od rodzaju i profilu firmy. Powszechną ścieżką kariery dla analityków danych jest rozwój w kierunku stanowiska kierowniczego takiego jak kierownik ds. analiz, dyrektor ds. Analiz, a nawet dyrektor ds. danych (CDO). Gdy zdobędzie się kilkuletnie doświadczenie w analizie danych dla firmy (lub kilku różnych firm), można rozważyć pracę jako konsultant ds. analityki danych. Jedną z zalet tego zawodu jest fakt, że nie ogranicza się on do określonych sektorów. Korzyści z zatrudniania specjalistów od analizy danych zauważają już nie tylko firmy z branży technologicznej, ale także tradycyjne sektory takie jak bankowość, doradztwo, ubezpieczenia i telekomunikacja, które obecnie najbardziej poszukują specjalistów w tej branży. Analityka danych swoje zastosowanie znajduje również w pozostałych dziedzinach m.in.: w marketingu, w e-commerce, czy też w logistyce i transporcie.
Warto wziąć również pod uwagę, że analiza danych jest stosunkowo nowym trendem.
Data Analyst, Data Scientist, czy może Data Engineer?
Zawód analityka danych jest bardzo obszernym pojęciem. W obszarze DATA wyróżnia się 3 najpopularniejsze stanowiska: Data Engineer, Data Analyst i Data Scientist. Czym one się różnią?
Data Analyst jest specjalistą analizy danych. Odpowiedzialny jest przede wszystkim za kontakt z biznesem: musi dowiadywać się, jakie dane są potrzebne. Tworzy wizualizacje, które pozwolą firmie łatwo interpretować dane. W skrócie, zadaniem Data Analyst jest interpretowanie bieżących informacji, aby były przydatne dla biznesu. W roli analityka danych niewiele jest modelowania, czy wdrażania uczenia maszynowego.
Data Scientist jest programistą i analitykiem danych w jednym. W pracy tej istotne jest posiadanie licznych kompetencji z wielu różnych specjalności. Pożądane na rynku pracy jest to, aby Data Scientist miał zdolności matematyczne i analityczne, umiał programować (np. w takich językach jak Python, Java czy R), potrafił zaprezentować analizowane dane i wyciągnąć konkretne wnioski. Powinieni być również bardzo komunikatywny i otwarty. Ta cecha jest o tyle ważna, że data scientist musi współpracować z ludźmi, prezentować swoje modele i wnioski w firmie, po czym zachęcać współpracowników do korzystania z nich.
Data Engineer jest specjalistą programowania. Posługuje się przy tym współczesnymi narzędziami informatyki w zakresie projektowania i budowy baz danych, a także projektowania i budowy rozwiązań analitycznych. Osoba ta może także wdrażać systemy analityczno-informacyjne we współdziałaniu ze specjalistami i managerami spoza domeny IT w organizacji. Podsumowując, Data Analyst jest odpowiedzialny za podejmowanie działań mających wpływ na aktualny zakres działalności firmy. Data Engineeer jest odpowiedzialny za opracowanie platformy, na której pracują data scientist i data analysts. Ponadto Data Scientist jest odpowiedzialny za wydobywanie przyszłych wniosków z istniejących danych i pomaganie firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych.
Java, Python, R – jakie technologie musi znać analityk danych?
Głównymi technologiami, w których obracają się analitycy danych są SQL, Python, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Wykorzystują narzędzia takie jak np. MS Excel, QlikView, Microsoft Business Intelligence (MS BI), Tableau, które służą do przygotowania lub doskonalenia strategii biznesowych i planów marketingowych firm. Według naszego raportu “Przygotuj się na rekrutację IT w 2022 roku”, aż 61% stanowisk wymaga znajomości SQL i/lub Pythona, a do najważniejszych umiejętności pojawiających się w ofertach należą:
- Big data
- Machine learning
- Python
- Apache Spark
- MS Azure
- AWS
- Java
- GCP
- Apache Hadoop
- Scala
- MS Excel
- R
- Tableau
Należy jednak dodać, że w tym zawodzie, poza umiejętnościami twardymi, równie istotne są umiejętności miękkie, takie jak otwartość, komunikatywność, umiejętność pracy w grupie, dociekliwość, umiejętnosć wyciągania wniosków, czy dobra organizacja pracy.
Analityk danych musi wiedzieć w jaki sposób działa biznes i ludzie go otaczający, znać panujące zasady, trendy i powszechnie wykorzystywane rozwiązania. Musi posiadać szeroką wiedzę dziedzinową i potrafić szybko ją poszerzać. Ponadto powinien być kreatywny i myśleć analitycznie. Jego zadaniem jest nie tylko zidentyfikowanie problemu, ale również rozwiązanie go i wyciągnięcie właściwych wniosków. Praca ta nie jest monotonna, a wręcz przeciwnie. Niezbędna jest w niej kreatywność, która umożliwia przygotowywanie koncepcji, rozwiązań i alternatywnych działań w razie ewentualnych niepowodzeń.
Jak zatrudniać analityków danych?
Jeśli Twoja firma stoi przed wyzwaniem ujarzmienia i wykorzystywania Big Data, oznacza to, że w pewnym momencie będziesz musiał zatrudnić analityków danych. Zatrudnienie Data Analysts wydaje się prostym zadaniem, ale takim nie jest. Z jednej strony masz do czynienia z dużą konkurencją o ograniczoną pulę wykwalifikowanych kandydatów, a z drugiej strony musisz upewnić się, że Twój pracownik odpowiada potrzebom i kulturze Twojej firmy. Z tego powodu poszukiwanie kandydatów na własną rękę bardzo często bywa czasochłonne i może nie przynosić oczekiwanych rezulatatów
Big Data napędza wszelkiego rodzaju zmiany w środowisku biznesowym i prawdopodobnie powinno również skutkować zmianą podejścia do zatrudniania. Zamiast tradycyjnego podejścia do zadania rekrutacyjnego, rozważ zastosowanie nowego, opartego na danych, takiego jak opisane jest poniżej.
Na podstawie artykułu napisanego przez Jeremy’ego Stanleya, w procesie rekrutacji analityków danych, należy trzymać się następujących zasad:
- Spraw, aby proces rekrutacji odzwierciedlał rzeczywistość potrzeb rekrutacyjnych.
- Aby zminimalizować błędy systematyczne, obiektywnie oceniaj techniczną wiedzę kandydata.
- Zaprojektuj proces rekrutacyjny tak, aby kandydaci byli chętni i pewni do jego kontynuacji i brania udziału w kolejnych etapach.
- Podejmuj decyzje jako zespół, z którym kandydat będzie w przyszłości współpracował.
- Działaj szybko i stanowczo.
Rezultatem tego przeprojektowania rekrutacji był dość długi, bo aż sześcioetapowy proces, który Stanley szczegółowo opisuje w swoim artykule. Proces ten obejmował zadanie domowe, wykorzystywane do wstępnego sprawdzania analityków danych oraz cały dzień spędzony na pracy z zespołem. Dzięki wszystkim tym danym, które zbierane były na temat kandydatów, zespół był w stanie podejmować świadome i odpowiednie decyzje dotyczące doboru najlepszych możliwych pracowników i działać szybko, aby zatrudnić ich, zanim zrobi to ktoś inny.
Nawiązując do naszego raportu, najbardziej pożądany przebieg procesu rekrutacyjnego składa się z 3 kluczowych elementów:
1. Proces rekrutacyjny ma maksymalnie 2 etapy.
2. Weryfikacja kompetencji odbywa się podczas rozmowy technicznej.
3. Podpisanie umowy następuje maksymalnie po 2 tygodniach od momentu otrzymania przez pracodawcę CV kandydata.
Rynek pracy w branży Big Data
W 2020 roku popyt na rozwiązania z zakresu analityki danych wzrósł o około 30%. Według ekspertów TogetherData (pierwszy Data Science House w Europie, który specjalizuje się w zintegrowanych działaniach z zakresu analityki Big Data), jednym z największych wyzwań towarzyszących wdrożeniom rozwiązań z zakresu analityki danych jest konieczność systematycznej integracji informacji. Znaczenie tego aspektu rośnie m.in. w kontekście systematycznego wzrostu ilości źródeł danych, które analizuje lub zamierza analizować typowa firma. Z kolei wśród głównych czynników, które stają się katalizatorami popytu na rozwiązania analityki danych, autorzy analizy wymieniają przede wszystkim większą dostępność usług i rozwiązań oferowanych w modelu chmury publicznej. Potwierdzają to szacunki globalnych firm analitycznych. Z usług chmurowych korzysta niemal prawie każdy z nas. Trzymamy w nich wiele danych, plików i multimediów. Pewnie każdy zna takie chmury jak Google Drive, Onedrive, czy Dropbox.
Jeśli chodzi o dziedziny sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego badanie Future of Jobs wykazało, że 73% firm zastosuje uczenie maszynowe do 2022 r. Oznacza to, że zapotrzebowanie na specjalistów z tej dziedziny znacznie przekroczy podaż. Znalezienie dobrego pracownika, z doświadczeniem w uczeniu maszynowym lub po profesjonalnym przeszkoleniu, jest obecnie jak znalezienie przysłowiowej igły w stogu siana. Dużo większa liczba ofert pracy prawdopodobnie czekać będzie także samych na analityków danych. Już w 2021 roku specjaliści z obszaru BI (Business Intelligence) oraz data analyst należeli do grupy bardzo pożądanych, lecz trudnych do pozyskania pracowników i mogli liczyć na atrakcyjne wynagrodzenia.
Według naszego raportu, średnie widełki wynagrodzeń analityków danych wynoszą odpowiednio:
Raport Coders Lab i Pracuj.pl mówi, że w Polsce 55% ogłoszeń o pracę dla analityka danych dotyczy miast powyżej 250 tys. mieszkańców. Zapotrzebowanie na ekspertów w tej dziedzinie jest jednak zróżnicowane terytorialnie, a prawie połowa ogłoszeń pochodziła z mniejszych ośrodków. Sytuacji zawodowej analityków sprzyja fakt, że ich praca może być wykonywana zdalnie. Według raportu liczba wszystkich ogłoszeń oferujących możliwość pracy zdalnej w 2020 roku wzrosła aż o 284 proc. względem poprzedniego roku. Przewiduje się, że do 2028 roku 73% wszystkich zespołów będzie miało pracowników zdalnych. Jeśli chcesz poznać wady i zalety tego trybu pracy, polecamy nasz artykuł poświęcony temu tematowi.
Podsumowanie
Zapotrzebowanie na analityków danych nieustannie wzrasta, a co za tym idzie – coraz więcej osób decyduje się na rozwój lub przekwalifikowanie. Są to obecnie jedni z najbardziej poszukiwanych fachowców na rynku pracy. Nie bez przyczyny Data Scientist został określony za jeden z najważniejszych zawodów w XXI wieku. Doświadczenie w branży Big Data nie jest obecnie tak ważne – a przynajmniej nie najważniejsze – gdyż popyt na analityków jest tak duży, że wiele firm nie może znaleźć specjalistów w tej dziedzinie. Jest to zatem szansa dla juniorów – początkujących analityków danych, którzy z odpowiednim bagażem umiejętności mogą liczyć na atrakcyjne zatrudnienie. Należy podkreślić, że kompetencje analityczne doceniane są na rynku pracy bez względu na aplikowane stanowisko. W dobie postępującej cyfryzacji umiejętność analizowania danych stanowi przewagę konkurencyjną względem innych kandydatów, a tym samym otwierają się nowe możliwości zatrudnienia.
Jeśli chcesz zatrudnić analityków danych – skontaktuj się z nami. Doradzimy Ci i pomożemy znaleźć najlepszych specjalistów z obszaru Big Data.