Data Analyst 2025 - co musisz umieć? || Praca analityka danych dzisiaj - technologie i AI

Jak w tym roku wygląda analiza danych? Co się zmieniło w porównaniu do tego, jak wyglądał ten świat 3-5 lat temu? I najważniejsze, jakich technologii używam i gdzie używam tego AI? Gdzie sztuczna inteligencja pomaga mi w analizie najbardziej, a gdzie wciąż To wszystko poruszymy sobie w tym odcinku. Przejdziemy przez aż 10 punktów, gdzie postaram się podsumować, jak wygląda współczesny analityk danych, z jakich narzędzi korzysta. Zarówno tych podstawowych, tych których na pewno znasz, tych dodatkowych, a także w których miejscach najczęściej korzystam z AI. Przez to wszystko sobie przejdziemy. Punkty związane z AI pojawią się w drugiej części tego filmu, także zostań ze mną. I warto także zostać najdłużej, żeby dowiedzieć się, jakie są dodatkowe narzędzia, które często pomagają, które też warto poznać, nawet delikatnie wiedzieć, co one robią, bo mogą być delikatnym języczkiem uwagi, ale nie warto zapominać o podstawach i od tych podstaw sobie zaczniemy.

Mimo, że XXI wiek jest już w dosyć zaawansowanym stadium, to Excel wciąż jest królem szybkiej analizy. I nie ma w tym nic dziwnego. Dlatego, że Excel wciąż jest najlepszym narzędziem, gdzie z jednej strony mamy analityka, a z drugiej strony mamy stakeholdera czy też interesariusza, jak się mówi po polsku. Czyli osoby z biznesu. Dlatego, że osoba z biznesu najczęściej ma tego Excela na swoim kompie, ogarnia go w podstawowych rozmiarach i ma w tym Excelu to, co jest dla tej osoby ważne. Czyli jakąś tabelkę, jakieś podsumowanie w tabeli przestawnej. W obecnym momencie te zintegrowane funkcje AI w Excelu są już dosyć rozbudowane. I one naprawdę bardzo fajnie pomagają sprawdzać automatycznie formuły, sugerować poprawki. Natomiast chciałbym tutaj zaznaczyć, że nie ma się co hypować na używanie tego AI w Excelu, dlatego że wciąż, szczególnie w Excelu, z mojego doświadczenia robi to więcej szkód niż pożytku.

Nie ma problemu, żeby sobie sprawdzić jakąś formułę na zewnątrz. O tym jeszcze będę gadał. Ale jeżeli my mamy np. nasza firma ma jakąś zaawansowaną wersję co-pilota i my mówimy temu co-pilotowi co on ma zrobić w Excelu za nas, to często rezultat nie jest taki jak chcemy i później odwracanie tego zajmuje więcej niż rzeczywista analiza danych. W związku z tym z mojego punktu widzenia jest absolutnie kluczowe, żeby analityk dzisiaj wciąż był w tym Excelu płynnym. Jest niedopuszczalne. Moim zdaniem niedopuszczalne, żeby analityk danych mówił mi, że on coś zrobił przy użyciu AI w Excelu. To jest skandal. Tak nie można robić, dlatego że jeżeli ty nie ogarniasz tak podstawowego narzędzia, tak podstawowych formuł, to trochę nie mamy o czym ze sobą rozmawiać, także podstawy musisz ogarnąć.

Taka po prostu jest prawda. I bez tych podstaw trudno jest mi zaufać Ci jako osobie z biznesu, że Ty sobie poradzisz z bardziej zaawansowanymi analizami, czy będziesz umiał zweryfikować to, co AI nam wypluje, bo nie zawsze będzie to w 100% zgodne z tym, czego oczekujemy. Także Excel wciąż jest królem szybkiej analizy, szybkich porównań. Tak naprawdę tam nie ma co się doktoryzować. Takie górne 75% podstawały w formuły plus piwoty i to naprawdę nam daje to, o co nam chodzi, czyli o te takie szybkie porównania, szybką analizę. Wybacz, że przerywam. Chciałem tylko przypomnieć, że najlepsze kursy związane z analizą danych i mnóstwo materiałów znajdziesz na mojej stronie kajodata.com. Okej, wracamy do tematu.

Często jest tak, że pracujemy na bazach danych, w których my płacimy za każde zapytanie, a to oznacza, to oznacza, że zapytanie jest ważne, że to nie jest tak, że my sobie możemy tam wysyłać selekta za selektem i tam srał to pies, nie? To jest naprawdę ważne i to oznacza, że oczywiście korzystam z AI do tego, żeby sobie sprawdzić, czy ten SQL jest optymalny, czy jeżeli, wiesz, mam taki brain fog, to się każdemu zdarza, Praca analityka danych dzisiaj – technologie i AI. Praca analityka danych dzisiaj – technologie i AI. Praca analityka danych dzisiaj – technologie i AI.

I to nie jest takie hop-siup, jak się komuś wydaje, że ty dostaniesz 1000 linijek kodu SQL, bo tam jest kilka widoków, się odpytuje z 40 tabel i że analityk to jest taki piękny umysł, on od razu wszystko rozczyta. No nie, to wymaga pracy, wymaga zagłębienia się w tym, wymaga sprawdzenia czemu tak jest. Biznes często jest związany z tym, że my robimy rzeczy szybko, a nie dokładnie, w związku z tym tam nie ma jakiejś super dokumentacji. I tutaj AI naprawdę się bardzo przydaje, ale to znowu nie jest przydanie się na zasadzie o, analitycy zostaną zastąpieni, tylko po prostu powoduje, że pracujemy lepiej, pracuje się nam przyjemniej tak naprawdę. Takie naprawdę gówniane rzeczy zostają outsourcowane, więc moim zdaniem warto z tego korzystać też. Natomiast tutaj też podstawy i fundamenty Są nie do zastąpienia, bo nie ma takiej możliwości, że ty będziesz pracował jako analityk danych i nie będziesz umiał policzyć retencji klientów, czy lojalności, że nie będziesz umiał robić joina.

W Polsce mamy bardzo dobrych specjalistów z AlterXa. Mój dobry kolega z pracy, nie płaci mi za to, po prostu jest dobrym specjalistą, Emil Kos. Znajdźcie sobie DataPal w internecie. Naprawdę spoko gości, jeżeli chodzi o AlterXa. Jeżeli chodzi o najma, to oni też mają dużo takich fajnych, darmowych materiałów na swojej stronie, także warto sobie zajrzeć, żeby obczaić, żeby po prostu poznać, jak to narzędzie wygląda, a przy okazji dowiedzieć się kilku konceptów wokół ETL, które mogą być przydatne później Prace jako analityk. I teraz, jeżeli chodzi o AI, jeżeli chodzi o sztuczną inteligencję, to nie ma tej sytuacji, która jest często w opinii ludzi, którzy nie są w środku. To znaczy, to nie jest tak, że tutaj wszystkie analizy dzieją się jakoś same.

Paradoksalnie ten człowiek jest jeszcze bardziej potrzebny, ponieważ systemów i aplikacji jest więcej niż było kiedyś, więc ciężej jest to wszystko pożenić, ciężej jest to wszystko zostawić do kupy i wyciągnąć z tego jakąś sensowną analizę, zrobić z tego jakiś sensowny raport czy dashboard, więc to jest bardzo ważne. Żeby o tym wiedzieć, że ten czynnik ludzki moim zdaniem ma się całkiem dobrze, a ilość ofert pracy jest bardziej skorelowana, w mojej opinii, z tym jak w danym momencie wygląda w ogóle ekonomia generalnie, a nie z tym, że tam AI zatrudnia ludzi. Pamiętajcie, że po epidemii wciąż my wychodzimy z tego dołka wynikającego z przesadne zatrudnienie, bo wtedy myśleliśmy, że już wszyscy zostaną w domach, wszyscy będziemy pracowali cyfrowo, sprawy się pozmieniały. Więc jeśli chodzi o AI, to bardzo dużo czasu oszczędzam na sprawdzanie formu i kodu.

Nie marnuję godzin na literówki, na sprawdzanie, gdzie tamten nawias powinien być, a nie jest. Wiecie, ja jestem tylko człowiekiem. Każdy analityk, nawet ten bardziej zaawansowany, to też jest tylko człowiek. A taka literówka powodująca, że wykrzacza ci się kod i ci to nie działa, to naprawdę nie jest coś, na co należy marnować zasoby ludzkiego mózgu, nie? Więc tutaj ten AI po prostu się nam sprawdza nieźle i wszystko, co nam interpretuje tekst, czy to będzie ChatGPT, Copilot, Gemini, cokolwiek macie w swoich firmach, to się naprawdę przydaje i ja z tego korzystam. I niekorzystanie z tego moim zdaniem jest błędem. Natomiast wydaje mi się, że już coraz więcej analityków po prostu z tego korzysta. Natomiast znowu, tutaj nie chodzi o to, że to zastępuje analizę danych, bo nie, po prostu przyspiesza naszą pracę. Tak jakbyśmy kiedyś mieli liczyć wszystko ręcznie na papierze.

To nie spowodowało, że ludzie, którzy znają się na tym, jak się liczy rzeczy, nagle stali się bezużyteczni, bo komputer za nas wszystko policzy. Zupełnie nie, mam wrażenie, że jest wręcz odwrotnie. Kolejny ważny punkt, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, to jest pisanie podsumowań i komunikacji. Nie zdajesz sobie sprawy, dopóki nie popracujesz w firmie, ile czasu idzie na komunikację z ludźmi. Tu spotkanko, tu jakiś szybki ad hoc, tutaj mi ktoś pisze na Teamsach, tutaj jakiś nowy wątek na Slacku. Tego jest naprawdę dużo. Jest naprawdę dużo. Im większa firma, tym większy to jest problem. I to oznacza, że tym problemem trzeba zarządzać. I na szczęście zarządzanie tą komunikacją dzięki AI jest trochę lepsze. Łatwiej się pisze podsumowania, łatwiej się skleja wątki ze sobą.

Można naprawdę po prostu zarzucić go tekstem i on z tego wyciągnie sensowną całość. I to jest po prostu super. Także, wiesz, skróty, wnioski, action pointy, masz trzy minuty i masz wszystko gotowe, nie? Jest naprawdę bardzo ważne, żeby sztuczną inteligencję w tej komunikacji wykorzystywać. Nie dlatego, żebym się przestał, wiesz, mówisz do mnie jak chatbot. Nie o to chodzi. Chodzi o to, że jednak nasz mózg lubi, jak komunikacja jest ładna, nie? A my teraz mamy narzędzia do tego, żeby ta komunikacja była ładna, żeby to, co wychodzi z nas, przełożyć jeszcze przez filtr poprawienia. Nie każdy z nas jest osobą, która ładnie się wysławia, która ładnie pisze, a jeżeli mamy coś do napisania, a najczęściej będziemy mieli jako analityk, ten aspekt soft-skillowy, prezentacyjny, perswazyjny istnieje wciąż bardzo mocno w tym zawodzie, to AI jest po prostu bardzo, bardzo ważne, bardzo się przydaje, więc po prostu...

Trzeba z tego korzystać. Pewnym takim podpunktem jest to, że AI przydaje się do komunikacji z ludźmi biznesu, także w takim sensie, że np. tłumaczymy z techniczne na biznesowe i z biznesowe na techniczne, np. mając jakiś kontekst, czy to biznesowy, czy to kontekst techniczny, nie wiem, Schemat w bazie danych albo jakie mamy cele biznesowe. Tutaj też się tego używa. Nie będę się o tym rozgadywał, bo to może jest wątek na osobny odcinek, ale myślę, że wiesz o co mi chodzi, że tutaj też to AI jest ważne, czyli nie tylko chodzi o podsumowanie i ogólne ogarnianie hamusu komunikacji, ale także takie tłumaczenie między różnymi personami w firmie. To też jest ważny aspekt, w którym... Ja osobiście tę sztuczną inteligencję wykorzystuję. Myślę, że większość analityków też się tym AI posługuje w ten sposób.

Czy korzystam z AI, jeżeli chodzi o samą analizę danych? Zdarza się, ale to są naprawdę mikrosytuacje i w bardzo konkretnych momentach. To znaczy, nigdy na produkcji, nigdy w sytuacjach, gdzie od tej analizy danych będzie bezpośrednio zależała już decyzja. Zazwyczaj na niezbyt dużych datasetach. To, co najczęściej robię, to na przykład jak mam jakiś tam zestaw danych, to mogę sobie szybko sprawdzić rozkład, mogę szybko sobie sprawdzić outlayery, można szybko dostać wizualizację tego, jak to wygląda. I tutaj zależy, z którego narzędzia chcesz korzystać. Wszyscy ci główni dostawcy oferują trochę podobną jakość. No i oczywiście to zależy od tego,

Co jest w twojej firmie? Czy preferują Google, czy preferują Microsoft, czy wolą OpenAI? Tych trzech dostawców usług AI-owych mam wrażenie na topie i oni są dosyć porównywalni. Ja tutaj nie jestem takim AI-owym nerdem, żeby się tam bawić, że jedno jest lepsze od drugiego o 1,2%. Natomiast korzystam z tego, ale wciąż To uczucie odpowiedzialności nie pozwala mi tego oddelegować. Mam wrażenie, że jeszcze bardzo dużo czasu płynie, zanim to oddelegowywanie się zwiększy. Tylko że znowu to spowoduje to przesunięcie, gdzie z jednej strony będzie analityk po prostu wzięty i postawiony trochę wyżej względem narzędzi, które są pod nim. I to spowoduje, że ponownie osoby, które weszły do tego świata analizy danych, będą paradoksalnie lepiej ustawione, moim zdaniem, na rynku pracy, bo będą naprawdę za pan brat z technologiami.

Tutaj często słyszę o takich różnych aspektach pracy fizycznej, że to jest lepsze, bo ci AI nie zastąpi. To zależy, o jaką pracę mówimy, nie? Na przykład ja to bym jednak nie chciał myśleć o tym, żeby zostać magazynierem, bo tam mnie AI nie zastąpi, albo kierowcą, bo mnie AI nie zastąpi. Pewnie kiedyś też zastąpi, natomiast zastanów się nad rozwojem, nad tym, gdzie tak naprawdę teraz idą pieniądze, gdzie idzie czas, jak będzie wyglądała przyszłość. Moim zdaniem jest oczywiste, oczywiste, że biegłość technologiczna jest jedną z kluczowych umiejętności XXI wieku, a kluczową... Częścią tej biegłości technologicznej zaczyna być korzystanie ze sztucznej inteligencji. Znowu nie po to, żeby wyprzeć to, co my robimy, tylko żeby pomnożyć naszą produktywność, żeby pomnożyć jakość tego, co my tworzymy i ludzie, którzy nie będą z tego korzystali, po prostu zaczną tracić.

Także tak wygląda świat analityka danych w tym roku, tak to wygląda obecnie. Daj mi znać w komentarzu, które z narzędzi stosujesz, czy stosujesz AI i gdzie. I... Cokolwiek ci przyjdzie do głowy. Proszę cię bardzo, możesz się wyspowiadać w tych komentarzach. Zachęcam. Dowolny temat. Nawet nie musi być analityczny. Cokolwiek. Tymczasem my widzimy się w kolejnym odcinku. Do zobaczenia.