W świecie analizy danych mamy obecnie do czynienia z ciekawym, ale i nieco stresującym zjawiskiem. Z jednej strony dane są nowym złotem, a z drugiej – coraz częściej słyszę głosy pełne obaw. Ludzie zastanawiają się, czy za chwilę wszystko nie zostanie „zaorane” przez sztuczną inteligencję. Myślą sobie: „nawet jeśli zostanę tym analitykiem, to co dalej? Czy ta ścieżka ma w ogóle sufit, czy może kończy się ślepym zaułkiem?”.
Moje siedmioletnie doświadczenie w branży, w tym lata pracy jako architekt danych, nauczyło mnie jednego: analiza danych to nie jest cel sam w sobie. To fenomenalny fundament, taki „background”, który otwiera drzwi do miejsc, o których wielu początkujących nawet nie myśli. Często zapominamy, że bycie analitykiem to dopiero początek przygody, a nie jej finał.
Dlatego dzisiaj chcę Ci opowiedzieć o trzech konkretnych ścieżkach, które stoją przed Tobą otworem. Każda z nich jest inna, każda wymaga nieco innych kompetencji, ale wszystkie łączy jedno – dają ogromne możliwości finansowe i zawodową satysfakcję.
Ścieżka pierwsza: Manager danych, czyli chłodna głowa i czynnik ludzki
Pierwsza ścieżka, która dla wielu analityków jest naturalnym krokiem naprzód, to wejście w buty managera. I nie mam tu na myśli „zarządzania” w sensie pilnowania grafiku. Chodzi o bycie liderem zespołu, który potrafi przełożyć surowe dane na realne decyzje biznesowe.
Dlaczego analitycy są świetnymi kandydatami na managerów? To proste. Wśród nas są zarówno introwertycy, jak i ekstrawertycy, ale analityka uczy nas czegoś, czego brakuje wielu „tradycyjnym” managerom: podejmowania decyzji w oparciu o fakty, a nie o przeczucia. Jeśli masz w sobie ten „czynnik ludzki” – potrafisz słuchać ludzi, budować relacje i sprawiać, że zespół chce z Tobą pracować – a jednocześnie zachowujesz chłodną, analityczną głowę, możesz zajść bardzo daleko.
W dużych firmach najwyższe zarobki nie należą do osób, które najszybciej piszą kod w SQL-u. Należą do managerów, liderów, wiceprezesów (Vice Presidents). To są stanowiska, które są w zasięgu ręki analityka. Mówimy tu o konkretnych pieniądzach, rzędu 30-40 tysięcy złotych miesięcznie, jeśli pracujesz jako lead w dużej organizacji.
Oczywiście, ta ścieżka ma swoje wyzwania. Jako manager musisz polubić pracę na tzw. big picture. Przestajesz dłubać w detalach, a zaczynasz dbać o roadmapę zespołu, rozwój ludzi, rekrutację i rozwiązywanie konfliktów. Dla niektórych to może być uciążliwe. Pojawia się też ryzyko „odtechnicznienia”. Sam się z tym mierzę w KajoData – zarządzając produktami, klientami i całą ścieżką klienta, mam mniej czasu na bycie top specjalistą, który cały dzień siedzi w danych. Ale coś za coś. Twoim nowym zwycięstwem stają się sukcesy Twoich ludzi. I uwierz mi, jako ktoś, kto doradzał wielu osobom i kierował zespołami, to daje olbrzymią satysfakcję.
Ścieżka druga: Data Science, czyli intelektualna wspinaczka na szczyt
Druga ścieżka to Data Science. Mam wrażenie, że w Polsce wciąż zbyt mało mówi się o tym przejściu. Często te role są od siebie sztucznie oddzielane: albo jesteś analitykiem i robisz raporty, albo jesteś Data Scientistą i programujesz modele machine learningowe. A prawda jest taka, że to naturalna kontynuacja.
Data Science to bez wątpienia ścieżka bardziej zaawansowana i wymagająca intelektualnie. Tu już nie wystarczy podstawowa statystyka z czasów szkolnych. Musisz wejść głębiej w matematykę, statystykę i zaawansowanego Pythona. Ale dla wielu osób to właśnie jest największa zaleta – możliwość budowania skomplikowanych systemów, które przewidują sprzedaż, rekomendują produkty czy analizują zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym.
To jest świat Machine Learningu i AI. To tematy, które są obecnie niezwykle „hot” i przyszłościowe. Zarobki w tej branży są zazwyczaj wyższe niż w klasycznej analityce, choć trzeba uczciwie przyznać, że próg wejścia też jest wyżej. Musisz zainwestować czas w naukę, by stać się profesjonalnym Data Scientistą.
Jest jednak jeden aspekt Data Science, o którym rzadko wspomina się w tutorialach, a o którym warto wiedzieć: frustracja z powodu niewykorzystanych modeli. Rozmawiając z kolegami z branży, często słyszę, że tworzą świetny model, badają problem przez dwa kwartały, a potem zarząd zmienia zdanie i pomysł trafia do szuflady. Szacuje się, że tylko co trzeci lub co piąty wypracowany pomysł faktycznie trafia na produkcję. Musisz mieć w sobie pewną dozę odporności na takie sytuacje.
Mimo to satysfakcja z rozwiązania trudnego problemu jest nieporównywalnie większa niż przy tworzeniu kolejnego dashboardu w Power BI. Z całym szacunkiem do Power BI – robienie dobrych dashboardów to sztuka – ale stworzenie modelu, który realnie rozwija biznes, to zupełnie inny poziom gry. W dobie AI, gdzie proste raporty mogą być coraz częściej automatyzowane, zaawansowane Data Science jest bezpieczną przystanią dla osób, które chcą wyprzedzić trend.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
Ścieżka trzecia: Ekspert biznesowy, czyli mistrz chaosu
Trzecia ścieżka jest najmniej zdefiniowana, ale paradoksalnie może być najbardziej odporna na wpływ sztucznej inteligencji. Nazwałem ją umownie „Ekspertem Biznesowym”. To osoby, które łączą w sobie kompetencje analityczne, produktowe i biznesowe.
W dużych firmach problemem nie jest brak danych. Problemem jest ich połączenie. Możesz oglądać tutoriale, gdzie wszystko łatwo się ze sobą spina, ale w rzeczywistości masz 10 zespołów, 80 ludzi i 40 różnych systemów na różnym poziomie zaawansowania. W takim środowisku AI samo sobie nie poradzi. Potrzebny jest człowiek, który wejdzie w ten chaos i go poukłada.
Ekspert biznesowy to osoba, która „kwitnie w chaosie”. Jeśli czujesz, że praca nad jednym, sztywno zdefiniowanym zadaniem Cię nudzi, a najlepiej czujesz się, gdy robisz „trochę wszystkiego” i musisz łączyć kropki między różnymi działami firmy, to może być ścieżka dla Ciebie. Tu rozwój nie idzie po jednej linii (jak w przypadku managera czy DS-a), ale w wielu kierunkach równocześnie. Stajesz się lepszy z danych, lepszy z biznesu i lepszy z zarządzania ludźmi (nawet jeśli nie masz ich bezpośrednio pod sobą).
Mnie osobiście biznes fascynuje. Rozwijanie KajoData, patrzenie na to, co działa, co przynosi zysk, a co daje największą wartość użytkownikom, to coś, co napędza mnie każdego dnia. Jeśli Ciebie również jara to, jak firma zarabia pieniądze i jak dane mogą ten proces usprawnić, rola eksperta biznesowego da Ci mnóstwo frajdy. To rola bardzo przyszłościowa, bo niezwykle trudno jest zastąpić kogoś, czyjej roli nie da się zamknąć w prostym algorytmie.
Którą drogę wybrać? Moja subiektywna rekomendacja
Stoisz teraz przed wyborem i pewnie zastanawiasz się, co ja bym Ci polecił. Gdybym miał wskazać jedną z tych trzech ścieżek jako najbardziej obiecującą na start dla osoby, która już „liźnęła” analitykę, byłoby to Data Science.
Dlaczego? Ponieważ przejście z analityki do Data Science jest relatywnie najprostsze, jeśli tylko otworzysz sobie odpowiednią „klapkę” w głowie. Jeśli już pracujesz z bazami danych, znasz SQL-a, ogarniasz Power BI i może trochę Pythona, to Data Science nie jest jakimś mitycznym światem obok. To jest po prostu kolejny etap Twojej ewolucji. Masz tu najwięcej do zyskania pod względem rynkowej wartości Twoich umiejętności.
Pamiętaj jednak, że każda z tych ścieżek – Manager, Data Scientist czy Ekspert Biznesowy – daje świetne szanse na rozwój. Świat analizy danych nie kończy się na byciu „senior analitykiem”. To dopiero brama do dalszej kariery. Jeśli czujesz, że potrzebujesz wsparcia w tym procesie, warto zajrzeć na KajoDataSpace. Przygotowuję tam zasoby, które mają pomóc właśnie w takim przejściu – od podstawowych narzędzi, po bardziej zaawansowane zagadnienia, które pozwolą Ci odnaleźć się w wybranej ścieżce.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Podsumowanie
Niezależnie od tego, czy Twoim celem jest zarządzanie ludźmi, tworzenie zaawansowanych modeli matematycznych, czy bycie prawą ręką biznesu w opanowywaniu chaosu danych, pamiętaj o jednym: Twoja wiedza analityczna to potężna broń. W erze AI to właśnie ludzie, którzy potrafią zinterpretować wyniki i podjąć na ich podstawie decyzję, będą najbardziej poszukiwani.
Jeśli uważasz, że ten artykuł może pomóc komuś z Twoich znajomych, kto również zastanawia się nad swoją przyszłością w analizie danych, podziel się nim w swoich mediach społecznościowych. Twoje udostępnienie pomaga mi docierać do osób, które chcą budować świadomą i satysfakcjonującą karierę w świecie danych. Do przeczytania!
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
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne ciekawe artykuły:
