Data Analyst – zakres obowiązków

W dzisiejszym świecie ilość zgromadzonych danych wzrasta, dlatego rola data analyst staje się niezwykle istotna w biznesie i organizacjach. Data Analyst to profesjonalista, którego zadaniem jest nie tylko zbieranie i analiza danych, ale przede wszystkim dostarczanie cennych wniosków i informacji, które wspierają podejmowanie kluczowych decyzji biznesowych. W tym artykule przyjrzymy się bliżej roli data analyst, jego kluczowym obowiązkom oraz niezbędnym umiejętnościom, 

Główne obowiązki Data Analyst

Ponadto, Data Analyst odgrywa istotną rolę w tworzeniu i prezentowaniu raportów oraz wizualizacji danych, co umożliwia łatwiejsze zrozumienie i interpretację informacji przez decydentów. Dzięki temu, zespoły zarządzające mogą szybko reagować na zmieniające się trendy rynkowe oraz podejmować odpowiednie kroki w celu zoptymalizowania strategii biznesowych.

Wymagania dotyczące tego stanowiska obejmują mocne umiejętności analityczne, znajomość narzędzi do analizy danych, takich jak języki programowania (np. Python, R), narzędzia do wizualizacji danych (np. Tableau, Power BI) oraz umiejętność pracy z bazami danych (np. SQL). Ponadto, kompetencje interpersonalne są kluczowe, ponieważ Data Analyst musi współpracować z różnymi działami w firmie oraz przekazywać złożone informacje w przystępny sposób.

Obowiązki Data Analysta obejmują szeroki zakres zadań związanych z przetwarzaniem i analizą danych w celu generowania istotnych wniosków dla organizacji. Oto główne aspekty pracy tego specjalisty:

• Gromadzenie i weryfikacja danych: Data Analyst jest odpowiedzialny za zbieranie danych z różnych źródeł i ich oczyszczenie. Eliminuje błędy, usuwa duplikaty i upewnia się, że dane są gotowe do analizy.
• Analiza statystyczna: Wykorzystując zaawansowane techniki statystyczne, Data Analyst przeprowadza analizy danych, identyfikując związki, trendy i ważne wzorce.
• Modelowanie prognostyczne: Projektowanie i wdrażanie modeli prognostycznych umożliwiających przewidywanie przyszłych zdarzeń na podstawie analizowanych danych.
• Wizualizacja danych: Tworzenie czytelnych raportów, prezentacji i wizualizacji danych przy użyciu różnorodnych narzędzi graficznych, tak aby przekazać informacje w zrozumiały sposób.
• Raportowanie wyników: Przygotowywanie raportów zawierających wyniki analizy danych, wnioski i rekomendacje dla zespołu zarządzającego.
• Optymalizacja procesów biznesowych: Identyfikowanie obszarów, w których można zoptymalizować działania biznesowe.
• Monitorowanie KPI: Śledzenie kluczowych wskaźników wydajności i dostarczanie regularnych raportów w celu oceny skuteczności działań biznesowych.
• Wnioskowanie biznesowe: Wyciąganie praktycznych wniosków biznesowych z analizy danych i dostarczanie klarownych rekomendacji dla decydentów.
• Śledzenie trendów technologicznych: Pozostawanie na bieżąco z najnowszymi trendami technologicznymi, aby efektywnie korzystać z nowych narzędzi i technologii w dziedzinie analizy danych.

Umiejętności i kwalifikacje 

Rola Data Analysta nabiera szczególnego znaczenia w kontekście efektywnego wykorzystywania informacji w biznesie. Poniżej przedstawiamy niezbędne umiejętności, które wyróżniają doświadczonego data analysta:

Umiejętności analityczne

• Umiejętności statystyczne: Biegłość w analizie statystycznej, obejmująca testy hipotez, regresję, oraz analizę wariancji.
• Interpretacja danych: Umiejętność czytania danych w kontekście biznesowym, umożliwiająca wyciąganie istotnych wniosków.
• Eksploracja danych: Aktywne poszukiwanie ukrytych wzorców i trendów poprzez głęboką analizę różnorodnych zbiorów danych.
• Modelowanie danych: Tworzenie i dostosowywanie modeli prognostycznych dla precyzyjnych prognoz.

Umiejętności techniczne

• Znajomość programowania: Umiejętność obsługi co najmniej jednego języka programowania, takiego jak Python, R lub SQL, dla automatyzacji procesów analizy danych.
• Bazy danych: Zrozumienie obsługi baz danych i skuteczne korzystanie z narzędzi do zarządzania danymi.
• Narzędzia analizy danych: Biegłość w korzystaniu z narzędzi, takich jak Microsoft Excel, Tableau czy Power BI.

Umiejętności biznesowe

• Rozumienie Kontekstu Biznesowego: Umiejętność przekładania skomplikowanych danych na praktyczne informacje biznesowe.
• Komunikacja: Skuteczne przekazywanie wyników analiz zarówno dla specjalistów, jak i dla osób z innych dziedzin.
• Zrozumienie Branży: Orientacja w specyfice branży, co pozwala na dostosowywanie analiz do konkretnych potrzeb.

Wykształcenie i certyfikaty

• Wykształcenie: Zazwyczaj wymagane wyższe wykształcenie w obszarze statystyki, matematyki, informatyki, ekonomii lub podobnych dziedzin.
• Certyfikaty branżowe: Posiadanie certyfikatów, takich jak Certified Analytics Professional (CAP) czy Microsoft Certified: Data Analyst Associate, dodaje profesjonalizmu.

Inne nazwy stanowiska 

Stanowisko Data Analysta może mieć różne nazwy, w zależności od przedsiębiorstwa, branży czy specyfiki obowiązków. Oto kilka innych nazw stanowisk związanych z analizą danych:

• Analityk Danych (Data Analyst)
• Specjalista ds. Analizy Danych (Data Analysis Specialist)
• Analityk Biznesowy ds. Danych (Business Data Analyst)
• Analityk Operacyjny ds. Danych (Operational Data Analyst)
• Analityk BI (Business Intelligence Analyst)

Wynagrodzenie

Wynagrodzenie dla stanowiska Data Analysta może znacznie się różnić w zależności od wielu czynników, takich jak lokalizacja geograficzna, poziom doświadczenia, branża, rozmiar firmy czy posiadane kwalifikacje. Zarobki początkującej osoby na stanowisku Data Analyst wynoszą 4 000 – 8 000 zł brutto miesięcznie, doświadczony Data Analyst zarabia ok 8 000 – 15 000 zł brutto miesięcznie. Wynagrodzenie osóba z ponad pięcioletnim doświadczeniem w tym obszarze może wynosić od 15 000 zł brutto lub więcej.

Podsumowując, rola Data Analyst jest niezwykle istotna dla rozwoju i sukcesu firm we współczesnym świecie danych. Ich umiejętności analityczne oraz zdolność do przekształcania danych w wartościowe wskazówki biznesowe sprawiają, że są nieocenionym zasobem dla każdej organizacji dążącej do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej w dynamicznym i wymagającym rynku. Jednym z głównych zadań Data Analyst jest zbieranie danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, systemy CRM (Customer Relationship Management), media społecznościowe czy strony internetowe. Następnie te dane są starannie analizowane przy użyciu zaawansowanych narzędzi i technik, w celu wyciągnięcia istotnych wniosków i trendów. Analiza danych pozwala na zidentyfikowanie kluczowych obszarów sukcesu oraz potencjalnych problemów, umożliwiając zarządcom podejmowanie lepiej poinformowanych decyzji.