Świat danych się zmienia, a firmy coraz częściej szukają osób, które łączą umiejętności analityczne i inżynierskie. Tak właśnie powstała rola Data Analytics Engineera – hybryda Data Engineera i Data Analysta.
Co dokładnie robi ta osoba? Jakie ma obowiązki? I czy to przyszłość dla analityków danych?
Oto 5 kluczowych obszarów, w których działa Data Analytics Engineer!
1. Tworzy i optymalizuje pipeline’y danych – ale pod kątem analityki
Data Analytics Engineer nie buduje ogromnych hurtowni danych jak klasyczny Data Engineer, ale zajmuje się tworzeniem i utrzymywaniem pipeline’ów danych – z naciskiem na potrzeby analityczne.
💡 Co to oznacza?
- Przetwarzanie i modelowanie danych w narzędziach takich jak SQL, dbt, Airflow.
- Optymalizacja procesów ETL/ELT, tak aby analitycy mieli dostęp do czystych i aktualnych danych.
- Współpraca z analitykami i biznesem – dbanie o to, żeby dane były nie tylko dostępne, ale też użyteczne.
📌 Przykład:
Firma chce codziennie analizować sprzedaż w różnych krajach. Data Analytics Engineer tworzy pipeline, który pobiera dane z różnych systemów, przetwarza je i udostępnia gotowe tabele analitykom.
2. Tworzy warstwę analityczną danych – modelowanie w SQL i dbt
W klasycznym podziale ról Data Engineer przygotowuje surowe dane, a Data Analyst musi je oczyszczać i modelować. W przypadku Data Analytics Engineera ten środkowy etap jest zoptymalizowany.
💡 Co to oznacza?
- Budowanie czytelnych, dobrze zaprojektowanych tabel analitycznych, które są łatwe do użycia w BI i dashboardach.
- Optymalizacja zapytań SQL tak, aby raporty działały szybko i wydajnie.
- Standaryzacja danych – tworzenie jednolitych definicji KPI, metryk i wymiarów.
📌 Przykład:
Zamiast pozwolić każdemu analitykowi na pisanie własnych zapytań SQL, Data Analytics Engineer tworzy gotowe widoki i warstwy danych w dbt, które każdy może wykorzystać.
3. Automatyzuje analizy i raportowanie
Data Analytics Engineer nie robi dashboardów, ale dba o to, żeby raporty były zawsze aktualne i łatwe do obsługi.
💡 Co to oznacza?
- Automatyzacja odświeżania raportów w BI (Power BI, Looker, Tableau).
- Tworzenie skryptów, które wykrywają błędy w danych i wysyłają alerty.
- Łączenie narzędzi, aby dane z różnych systemów były spójne i dostępne w jednym miejscu.
📌 Przykład:
Jeśli raport sprzedaży w Power BI co tydzień się psuje, bo dane są źle załadowane – Data Analytics Engineer automatyzuje proces i tworzy system alertów, który wykrywa problemy, zanim analityk je zauważy.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.
Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.
4. Optymalizuje koszty i wydajność zapytań
W dużych firmach każde zapytanie do bazy danych kosztuje, a złe SQL-e mogą powodować spowolnienia systemu. Data Analytics Engineer dba o optymalizację.
💡 Co to oznacza?
- Poprawianie zapytań SQL, aby działały szybciej i kosztowały mniej.
- Wdrażanie materializowanych widoków, indeksów i strategii optymalizacji.
- Analiza zużycia zasobów – gdzie można zaoszczędzić na kosztach chmurowych (np. w Snowflake, BigQuery, Redshift).
📌 Przykład:
Raport marketingowy działa 30 minut? Data Analytics Engineer analizuje zapytania, wprowadza indeksy i przyspiesza czas do kilku sekund, oszczędzając firmie koszty przetwarzania danych.
5. Łączy świat biznesu i technologii
To jedna z kluczowych różnic między Data Engineerem a Data Analytics Engineerem – ta druga rola wymaga większej świadomości biznesowej.
💡 Co to oznacza?
- Rozumienie, jakie dane są naprawdę potrzebne firmie, a nie tylko ich techniczna obsługa.
- Współpraca z analitykami i managerami, aby dostarczać dane, które pomagają podejmować decyzje.
- Dbanie o jakość danych – jeśli firma ma różne definicje KPI, Data Analytics Engineer dba o ich standaryzację.
📌 Przykład:
Dział sprzedaży raportuje różne wyniki w różnych systemach? Data Analytics Engineer wprowadza spójną definicję KPI, dzięki czemu wszyscy widzą te same dane.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj kluczowe dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Podsumowanie – Czy warto rozwijać się w kierunku Data Analytics Engineera?
💡 Czy to rola dla Ciebie?
✅ Jeśli lubisz pracę z danymi, ale chcesz mieć większy wpływ na analizy,
✅ Jeśli SQL to Twój drugi język i chcesz budować solidne pipeline’y dla analityków,
✅ Jeśli chcesz rozwijać się nie tylko technicznie, ale też w stronę biznesu,
✅ Jeśli interesuje Cię optymalizacja i automatyzacja procesów analitycznych.
📌 Czy ta rola jest przyszłością?
Coraz więcej firm szuka ludzi, którzy łączą analitykę i inżynierię danych – to naturalny krok między Data Analyst a Data Engineer. Jeśli chcesz być na czele rynku pracy w danych, warto rozwijać się w tym kierunku!
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne ciekawe artykuły:
- Dlaczego większość analityków zna SQL tylko powierzchownie?
- Jak znaleźć pierwszą pracę w analizie danych, gdy rynek zwalnia? 5 skutecznych strategii
- Najlepszy Festiwal Studencki w Polsce? Czy studenci pokonają AI?
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
