Kiedy ktoś pyta mnie, czym właściwie zajmuje się analityk danych, najczęściej widzę w oczach rozmówcy to samo: lekkie zagubienie i przeświadczenie, że to pewnie coś związanego z liczbami, tabelkami i Power BI. I tak – to wszystko prawda. Ale za tym kryje się o wiele więcej.
Dlatego w tym artykule pokażę Ci, jak wygląda mój typowy tydzień pracy analityka danych – z wszystkimi jego wzlotami, spotkaniami, ticketami, Excelami i momentami, w których człowiek po prostu siada z kawą i zastanawia się, co on właściwie robi w życiu.
Zobaczysz, jak różnorodna i nielinearna potrafi być ta praca, oraz jak wiele zależy od samego podejścia i sposobu zarządzania własną energią.
Poniedziałek: miękkie wejście w tydzień
Poniedziałek u analityka to rzadko skok na głęboką wodę. Zazwyczaj zaczynam spokojnie – od przeglądania maili, bo przecież piątek często kończy się wcześniej, więc coś mogło mnie ominąć. Po kawie przychodzi czas na pierwsze spotkanie: poranny stand-up zespołu.
Większość analityków pracuje w metodykach zwinnych, najczęściej w Scrumie. Oznacza to, że co dwa tygodnie planujemy sprint, czyli zestaw zadań do wykonania, a każdego ranka (lub co kilka dni) spotykamy się na krótkie spotkanie, gdzie każdy mówi: co zrobił, co planuje i co go blokuje. Brzmi banalnie, ale to naprawdę działa.
Po spotkaniu, zwykle około 10:00, wchodzę w tryb „deep work”. Dzisiaj na przykład sprawdzam dashboardy sprzedażowe w Power BI i Tableau. Tak, w naszej firmie działają oba systemy jednocześnie – typowy przykład „technologicznego bigosu”. Jedne raporty ciągną dane z Excela, inne z baz SQL-owych, a część trzeba poprawić, bo ktoś zapomniał o dodatkowym filtrze.
W południe mam spotkanie z project managerem – omawiamy priorytety na sprint, ale też kwestie bardziej „miękkie”: jak się czuję, co działa, a co wymaga poprawy. Taka rozmowa łączy elementy HR i planowania pracy – coś między przeglądem postępów a małą retrospekcją.
Po południu zajmuję się czyszczeniem danych w narzędziu ETL (w tym przypadku Nime). To narzędzie, które automatyzuje przetwarzanie danych, ale jak to zwykle bywa – wymaga ciągłego doszlifowywania. Poprawiam proces, który w zeszłym tygodniu nie działał tak dobrze, jak powinien.
Dzień kończy się późnym popołudniem, często z poczuciem, że niby nie zrobiłem nic spektakularnego, ale za to zrobiłem dużo rzeczy potrzebnych. I to jest właśnie esencja poniedziałków w analizie danych – powrót do rytmu, ogarnianie backlogu i kalibracja priorytetów.
Wtorek: zadania adhoc i małe pożary
Wtorki to często najbardziej nieprzewidywalne dni. Nie ma porannego spotkania, więc od razu siadam do zadań. I nagle – „ping” – wpada ticket adhocowy. Ktoś z działu sprzedaży zauważył, że konwersje klientów wyglądają dziwnie i trzeba to sprawdzić.
Wchodzę więc do bazy danych (załóżmy, że PostgreSQL) i zaczynam przeglądać SQL-owy skrypt, którego sam nie pisałem. Został stworzony pół roku temu, działa w tle, odświeża tabele – ale coś się nie zgadza. To typowy element tej pracy: często więcej czasu spędzam na czytaniu cudzych zapytań niż na pisaniu własnych.
Po kilku godzinach poprawiam kod, wszystko działa. Akurat wtedy dostaję wiadomość na Teamsie – HR prosi o pomoc w analizie fluktuacji pracowników w Excelu. Z pozoru drobna rzecz, ale lubię takie zadania. Czasem 10 minut z pivotami i człowiek ratuje komuś dzień.
To też ważny element pracy analityka: nie tylko robić swoje, ale być osobą, do której inni chcą się zwrócić po pomoc. Dobre relacje w firmie potrafią ułatwić wszystko – od komunikacji po przyszłe projekty.
Po południu pojawia się warsztat z działem biznesowym. Dostali od nas dashboardy w Tableau, ale nie do końca wiedzą, jak z nich korzystać. Zdarza się to częściej, niż mogłoby się wydawać.
Okazuje się, że świetny raport to nie wszystko – trzeba jeszcze zadbać, by ludzie umieli z niego korzystać. Dlatego tłumaczymy krok po kroku: jak działa filtrowanie, segmentacja i interaktywne elementy. Takie spotkania uczą pokory i przypominają, że analityk nie pracuje dla siebie – tylko dla użytkownika końcowego.
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.
Środa: praca głęboka i współpraca z innymi zespołami
Środa to dzień, w którym zwykle robię najwięcej. Energia jest najwyższa, a kalendarz wreszcie trochę spokojniejszy. Dziś na tapecie mam nowy dashboard w Tableau – a właściwie kopię starego, tylko z innymi kolumnami. Taka sytuacja zdarza się często i nie ma w tym nic złego.
Czasem coś, co teoretycznie miało zająć pół dnia, robię w 30 minut – bo mogę skorzystać z wcześniejszych rozwiązań. I tu ważna lekcja: nigdy nie bój się powielać sprawdzonych wzorców. W analityce kreatywność to nie zawsze tworzenie czegoś od zera, ale też umiejętność sprytnego wykorzystania tego, co już działa.
Po południu przełączam się na inny projekt – tym razem związany z data science. Pomagam zespołowi finansowemu przy wykrywaniu anomalii finansowych w Pythonie. Pracujemy w Pandas, przeglądamy kod, wysyłamy zmiany przez GitHuba. To przyjemna odmiana od SQL-owych tabel i raportów.
Współpraca między zespołami bywa jednak trudna. Zwłaszcza gdy w grę wchodzą programiści i różne priorytety. Oni chcą szybkiej aplikacji, my – czystych i logicznych danych. I tak czasem spotkanie półtoragodzinne kończy się konkluzją: „Musimy się spotkać jeszcze raz”.
Ale to też część rzeczywistości – nie każda rozmowa kończy się rozwiązaniem, ale każda czegoś uczy.
Środy kończą się u mnie zazwyczaj intensywnie – człowiek po kilku godzinach technicznych tematów i dyskusji między zespołami jest po prostu wypluty. Ale to właśnie te dni dają największe poczucie rozwoju.
Czwartek: flow, które przychodzi niespodziewanie
Czwartek zaskakuje mnie zawsze. Czasem czuję, że już jestem zmęczony tygodniem, a potem dzieje się coś, co totalnie odwraca sytuację.
Dziś ruszamy z nowym projektem: analiza LTV klientów (czyli „lifetime value”). W praktyce to odpowiedź na pytanie: ile pieniędzy klient zostawia w firmie przez cały okres korzystania z naszych usług.
Spotykamy się w dużym gronie – biznes, analitycy, szefowie – i od zera tworzymy koncepcję projektu. To właśnie takie momenty przypominają mi, dlaczego lubię tę pracę. Można jednocześnie myśleć technicznie i strategicznie, planować dane źródła, logikę raportów i cele biznesowe.
Po spotkaniu idę na spacer. Pracuję z domu, więc mam ten komfort, że mogę się przewietrzyć. W drodze myślę o tym, jak bardzo lubię to, że w tej pracy liczy się efekt, a nie godziny przy biurku.
Po powrocie siadam do Power BI. Chciałem tylko coś poprawić, ale jak to bywa – wpadłem w „flow”.
Zamiast drobnej zmiany powstał nowy, kompletny widok. Zorientowałem się, że jest 18:00, ale nie żałuję ani minuty.
Czwartek to często dzień, kiedy czuję satysfakcję z bycia w zawodzie, który naprawdę lubię.
Piątek: zwolnienie tempa i podsumowanie
Piątek to w większości firm dzień „na pół gwizdka” – i w analizie danych nie jest inaczej.
Zaczynamy od codziennego daily, które wyjątkowo odbywa się też w piątki. Potem próbuję się zmotywować do pracy, ale już czuć, że to końcówka tygodnia. Dlatego wybieram lekkie zadania: aktualizację dokumentacji w Confluence.
Nie brzmi ekscytująco, ale to część odpowiedzialnej pracy analityka. Raport, który nie ma opisanej logiki i źródeł, za pół roku staje się czarną skrzynką.
Po południu mamy demo raportu Power BI dla zarządu. W praktyce oznacza to prezentację dla 20 osób, z których połowa nie do końca wie, po co tam jest.
Pokazujemy raport, mówimy o wnioskach, a potem – cisza. Zero feedbacku. To jeden z tych momentów, kiedy człowiek nie wie, czy właśnie zrobił świetną robotę, czy kompletnie nietrafioną.
Dzień kończę rozmową na Teamsie z zespołem. Plotkujemy, śmiejemy się, narzekamy na spotkania – klasyka piątkowego popołudnia.
Zamykam laptopa z poczuciem, że ten tydzień był bardzo „analityczny” – różnorodny, momentami chaotyczny, ale pełen rozwoju i małych sukcesów.
Sztuczna inteligencja w tle
Często dostaję pytanie: „Czy korzystasz ze sztucznej inteligencji w pracy analityka?”.
Tak, ale nie w taki sposób, jak się ludziom wydaje. Nie mam agenta AI, który analizuje dane za mnie.
Korzystam z Copilota, gdy chcę szybciej znaleźć błąd w kodzie SQL albo gdy mam brain-foga i nie wiem, jak sformułować maila. Czasem podpowie coś sensownego przy dokumentacji.
Ale to wciąż narzędzie pomocnicze, nie zastępstwo. AI to dziś raczej partner produktywności niż pełnoprawny analityk.
I myślę, że jeszcze długo tak zostanie.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Podsumowanie: za co naprawdę lubię tę pracę
Po tylu latach w analizie danych coraz mocniej widzę, że ta praca nie polega tylko na liczbach.
To połączenie myślenia logicznego, komunikacji z ludźmi i zrozumienia biznesu.
Każdy dzień jest inny – raz poprawiam kod SQL, raz prowadzę warsztat z działem HR, a innym razem projektuję raport, który trafi do zarządu.
I właśnie ta różnorodność daje największą satysfakcję.
Nie ma tu monotonii, nie ma poczucia, że robię coś odklejonego od rzeczywistości.
A do tego wszystkiego – mogę pracować zdalnie, rozwijać się w różnych technologiach i mieć realny wpływ na decyzje w firmie.
Jeśli więc zastanawiasz się nad karierą w analizie danych – wiedz, że to ścieżka, która łączy stabilność, rozwój i wolność.
I choć czasem bywa nerwowo, to w ogólnym rozrachunku – naprawdę warto.
Na koniec – jeśli ten artykuł był dla Ciebie wartościowy, podziel się nim w swoich mediach społecznościowych.
Być może pomoże komuś odkryć, jak wygląda praca, która łączy liczby z ludźmi.
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
- Jak naprawdę wykorzystać AI w szukaniu pracy — od CV po rozmowę kwalifikacyjną
- Co trzeba umieć z Power BI, żeby dostać pracę jako analityk danych
- Jak analizować sondaże wyborcze – czym jest błąd statystyczny i dlaczego sondaże się mylą
- GPT-5 vs Gemini 2.5 – wielki test modeli AI w zadaniach analitycznych
- Jak wygląda praca inżyniera danych? Szczera rozmowa z Nieinformatykiem
