Dawno minęły czasy, gdy praca analityka polegała głównie na generowaniu cyklicznych raportów w Excelu. Firmy oczekują od nas czegoś więcej – partnerstwa w biznesie, umiejętności przekuwania surowych danych w strategiczne rekomendacje i zdolności do opowiadania historii, które inspirują do działania.
Aby sprostać tym wyzwaniom i zbudować satysfakcjonującą karierę, niezbędne jest ciągłe poszerzanie horyzontów i nauka. Nawet jeśli czujesz się pewnie w swoich codziennych zadaniach, zawsze istnieje obszar, który może wynieść Twoje umiejętności na zupełnie nowy poziom. Poniżej znajdziesz 10 kluczowych kompetencji, które moim zdaniem definiują analityka nowej generacji.
Szereg aspektów niezbędnych w pracy analityka i rozwoju szeroko pojętych kompetencji analitycznych prezentuję w moim Kursie Analitycznego Myślenia. Ale nie wszystko udało mi się w nim zawrzeć. A wręcz było to niemożliwe. Dlatego poniżej prezentuję pełniejszy zakres tematyczny. Jeżeli szukasz kursów z anality, to powinieneś wziąć pod uwagę poniższe obszary.
1. Zapytania SQL
SQL to absolutna podstawa i język, którym rozmawiamy z bazami danych. Jednak proste zapytania SELECT to za mało. Prawdziwa moc drzemie w zaawansowanych zapytaniach i eksploracji danych. A gdy pojawia się konieczność pracy na setkach milionów rekordów na znaczeniu zyskuje umiejętność optymalizacji zapytań.
2. Programowanie w Pythonie lub R
Excel ma swoje ograniczenia. Skrypt w Pythonie lub R pozwala na automatyzację powtarzalnych zadań, zaawansowaną obróbkę danych (dzięki bibliotekom takim jak Pandas w Pythonie) oraz otwiera drzwi do świata bardziej zaawansowanej analityki, w tym uczenia maszynowego. Python, ze względu na swoją wszechstronność, jest obecnie najpopularniejszym wyborem w branży. Język R jest mniej popularny – ale cały czas w wybranych obszarach biznesowych ma swoich zwolenników.
3. Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa
Statystyka to gramatyka danych. Bez niej łatwo o wyciąganie pochopnych lub wręcz błędnych wniosków. Zrozumienie takich pojęć jak rozkłady prawdopodobieństwa, testowanie hipotez, przedziały ufności czy istotność statystyczna jest kluczowe, aby Twoje analizy były wiarygodne i rzetelne. To fundament, na którym opierają się m.in. popularne testy A/B.
4. Podstawy uczenia maszynowego (Machine Learning) – rozumienie budowy AI
Nie, nie musisz od razu budować skomplikowanych sieci neuronowych. Warto jednak rozumieć podstawowe koncepcje ML, takie jak różnica między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym oraz wiedzieć, czym jest klasyfikacja, regresja czy klasteryzacja. Taka wiedza pozwoli Ci zidentyfikować w firmie problemy, które można rozwiązać za pomocą modeli predykcyjnych, a następnie efektywnie współpracować z zespołem Data Science.
5. Technologie chmurowe (AWS, GCP, Azure)
Dane coraz rzadziej mieszkają na lokalnych serwerach. Dziś królują platformy chmurowe. Podstawowa znajomość usług takich jak Google BigQuery, Amazon S3, Amazon Redshift czy Azure Synapse Analytics staje się standardem. Umiejętność napisania zapytania w chmurowej hurtowni danych czy zrozumienie, jak dane są przechowywane w chmurze, to dziś praktyczna wiedza.
6. Koncepty ETL i hurtowni danych
Zastanawiałeś się kiedyś, skąd dokładnie biorą się dane, z którymi pracujesz? Zrozumienie podstawowych procesów ETL (Extract, Transform, Load) oraz architektury hurtowni danych i jezior danych (Data Lake) pozwala lepiej ocenić jakość, ograniczenia i potencjał informacji, na których bazujesz. Daje to szerszy kontekst i pomaga w komunikacji z inżynierami danych.
7. Zarządzanie jakością danych (Data Quality & Data Governance)
Zasada „garbage in, garbage out” (śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu) jest w analizie danych święta. Najlepszy model i najpiękniejszy wykres są bezwartościowe, jeśli bazują na błędnych danych. Dojrzały analityk to rozumie i często staje się strażnikiem jakości danych. Obejmuje to rozumienie pochodzenia danych, definiowanie metryk jakości, budowanie dashboardów monitorujących spójność danych oraz znajomość regulacji dotyczących prywatności (RODO/GDPR). To budowanie fundamentalnego zaufania do danych w całej organizacji.
8. Zrozumienie biznesu
Możesz być technicznym geniuszem, ale jeśli nie rozumiesz, jak działa firma, Twoja praca nie przyniesie realnej wartości. Musisz znać kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), rozumieć model biznesowy swojej organizacji i potrafić przełożyć problemy biznesowe na pytania analityczne. Najlepszym sposobem na rozwój tej kompetencji jest rozmowa z ludźmi z różnych działów – sprzedaży, marketingu, operacji. Bardzo pomocne są również przeglądy prasy i portali branżowych.
9. Wizualizacja danych i storytelling
Najlepsza analiza jest bezużyteczna, jeśli nikt jej nie zrozumie. Celem wizualizacji nie jest stworzenie „ładnego wykresu”, ale przekazanie konkretnego wniosku w jak najbardziej przystępny sposób. Sztuka storytellingu polega na budowaniu narracji wokół danych, która prowadzi odbiorcę od problemu do rozwiązania. To umiejętność, która odróżnia technika od prawdziwego partnera biznesowego.
10. Umiejętności analityczne – krytyczne myślenie (critical thinking)
To spoiwo, które łączy wszystkie powyższe punkty. Zdolność do zadawania dociekliwych pytań, kwestionowania założeń, jasnego prezentowania złożonych wyników osobom nietechnicznym i obrony swoich rekomendacji jest absolutnie kluczowa. Analityk to często tłumacz między światem danych a światem biznesu.Nie musisz opanować wszystkiego na raz. Wybierz jeden lub dwa obszary, które wydają Ci się najciekawsze lub najbardziej potrzebne w Twojej obecnej roli
Kursy z analizy – od czego zacząć?
Nie da się opanować wszystkiego na raz. Zdobycie kompetencji analitycznych wymaga lat. Wybierz jeden lub dwa obszary, które wydają Ci się najbardziej potrzebne w Twojej obecnej roli i staraj się je rozwinąć. Dostępne kursy online w znacznym stopniu skracają proces nauki. Zamiast poświęcać dziesiątki godzin na selekcję materiału – można otrzymać gotowe materiały w łatwej do przyswojenia formie. Z tą ideą tworzyłem także własny Kurs Analitycznego Myślenia, który bazuje na ponad 15 letnim doświadczeniu zawodowym oraz zawiera te elementy, które są potrzebne w praktyce zawodowej.