Czym jest Big Data? Jak zostać analitykiem Big Data?

Big Data to jedno z najbardziej transformacyjnych zjawisk w dzisiejszej gospodarce cyfrowej, wpływające na niemal każdy aspekt, prowadzonego przez przedsiębiorstwa biznesu.

Nie ulega więc wątpliwości, iż w dobie lawinowo rosnącej ilości danych generowanych każdego dnia, potrzeba zatrudniania w firmach specjalistów potrafiących te dane analizować i przekształcać w wartościowe informacje, staje się krytyczna dla organizacji chcących utrzymać konkurencyjność.

Analitycy Big Data stają się zatem jednymi z najbardziej poszukiwanych profesjonalistów na rynku pracy, a ścieżka kariery w tej dziedzinie oferuje zarówno stabilność zatrudnienia, jak i możliwości ciągłego rozwoju oraz… atrakcyjne wynagrodzenie.

W tym artykule postaramy się Wam przybliżyć, czym dokładnie jest Big Data, jakie umiejętności są niezbędne, by zostać analitykiem danych, oraz jakie kroki należy podjąć, aby rozpocząć karierę w tej fascynującej, no i przede wszystkim — przyszłościowej dziedzinie.

Termin Big Data pojawił się wraz z nastaniem ery cyfrowej transformacji — do czego jednak on tak dokładnie się odnosi? W prostych i zrozumiałych dla każdego słowach można to ująć tak, iż każda interakcja online, każde kliknięcie, zakup czy wpis w mediach społecznościowych generuje dane. Jak łatwo sobie wyobrazić, to ogromna, niewyobrażalna wręcz ilość danych, generowanych każdego dnia.

Pojawiła się więc potrzeba zastosowania zaawansowanych rozwiązań, które umożliwią analizowanie i wykorzystywanie tego potencjału informacyjnego, no i jednocześnie zapotrzebowanie na specjalistów w tej nowej dziedzinie, w tym analityków danych, inżynierów danych i data scientists.

Czym dokładnie się oni zajmują?

Analityk Big Data

Analityk Big Data to taki pośrednik pomiędzy surowymi danymi a decyzjami biznesowymi, musi potrafić więc znaleźć wartościowe informacje w gąszczu liczb i przekształcić je w strategiczne rekomendacje dla osób zarządzających firmami.

Wchodząc już w szczegóły, do jego zadań należy pozyskiwanie, czyszczenie i przygotowywania danych do analizy, poprzez budowanie modeli analitycznych i algorytmów, aż po interpretację wyników i tworzenie raportów dla kadry zarządzającej. Analityk wykorzystuje w tym celu zaawansowane narzędzia i metody statystyczne, często wspomagane przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.

Nie jest to jednak praca czysto techniczna — wymaga również zrozumienia kontekstu biznesowego analizowanych danych oraz umiejętności przekładania złożonych wyników na konkretne rekomendacje biznesowe.

Data scientist

Tę specjalizację można z powodzeniem przełożyć na język polski 1:1, a więc naukowiec badający dane. Czym różni się od analityka Big Data? Otóż analityk koncentruje się głównie na analizie i interpretacji danych, z kolei specjalista data scientist łączy w sobie umiejętności programistyczne, matematyczne i biznesowe, tworząc zaawansowane modele predykcyjne i algorytmy uczenia maszynowego.

W jednym zdaniu — data scientist nie tylko analizuje, co stało się w przeszłości, ale również buduje modele przewidujące przyszłe trendy i zachowania.

Inżynier danych

Natomiast inżynier danych, sprawuje pieczę nad tworzeniem i utrzymywaniem infrastruktury do przetwarzania danych, z których korzystają Big Data analysts i scientist. Jest to więc rola bardziej techniczna, polegając na projektowaniu baz danych i hurtowni danych oraz zapewnieniu przepływu danych między różnymi systemami.

Umiejętności techniczne niezbędne w analizie danych

Fundamentem pracy analityka Big Data jest znajomość narzędzi programistycznych i analitycznych. Warto zacząć tu od nauki Excela, który mimo swojej prostoty jest nadal powszechnie używanym narzędziem analitycznym. W dalszej kolejności niezbędna jest znajomość języka programowania wysokiego poziomu Python, który stał się standardem w dziedzinie analizy danych, dzięki takim bibliotekom jak NumPy, Pandas i Matplotlib, umożliwiającym efektywne przetwarzanie, analizę i wizualizację danych.

Jako uzupełnienie wiedzy i umiejętności warto też poznać język R, kluczowy w analizie statystycznej, a wręcz nieoceniona w efektywnym zarządzaniu relacyjnymi bazami danych i tworzeniu złożonych zapytań będzie z kolei znajomość SQL. W kontekście Big Data, gdzie często mamy do czynienia z danymi niestrukturalnymi lub półstrukturalnymi, niezbędna jest również znajomość technologii NoSQL, takich jak MongoDB czy Cassandra.

Jeśli zaś chodzi o technologie towarzyszące analizie Big Data, wymienić tu trzeba zaznajomienie z Apache Hadoop, który umożliwia rozproszone przechowywanie i przetwarzanie danych, co jest kluczowe w przypadku ogromnych zbiorów danych oraz Apache Spark oferujący szybkie przetwarzanie danych w pamięci operacyjnej, co znacząco przyspiesza analizy.

Równie ważnym aspektem pracy analityka danych jest znajomość chmury obliczeniowej. Platformy takie jak Microsoft Azure, AWS (Amazon Web Services) czy Google Cloud Platform oferują szereg narzędzi do przetwarzania i analizy danych, które stają się już standardem w branży.

Analityk danych, musi również potrafić efektywnie komunikować wyniki swoich analiz, tu przyda się z pewnością znajomość narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Tableau czy Power BI, umożliwiających tworzenie interaktywnych dashboardów i raportów, które są zrozumiałe również dla osób nietechnicznych.

Umiejętności miękkie w pracy z danymi

Analityk Big Data poza powyższymi kompetencjami technicznymi, powinien też odznaczać się umiejętnościami miękkimi. Umiejętność analitycznego myślenia i rozwiązywania problemów jest tu fundamentalna – analityk musi bowiem umieć zadawać właściwe pytania i znajdować na nie odpowiedzi w danych.

Do tego dochodzą też zdolności komunikacyjne — nawet najlepsze analizy nie przyniosą większej wartości, jeśli nie zostaną efektywnie przekazane. Analityk musi umieć opowiadać „historie danych” w sposób zrozumiały i przekonujący, dopasowany do odbiorcy.

Niezwykle istotna jest tu też ciekawość i dociekliwość, która pozwala na ciągłe uczenie się nowych technologii i metod analiz. Analityk musi też rozumieć specyfikę branży, w której pracuje, aby móc dostarczać analizy, które rzeczywiście odpowiadają na potrzeby organizacji.

Popyt na rynku pracy i wynagrodzenia

Po zdobyciu tak szerokich umiejętności analitycy Big Data nie powinni narzekać na brak zatrudnienia. Specjaliści z tej dziedziny poszukiwani są nie tylko w sektorze IT, ale również w finansach, marketingu, handlu detalicznym czy opiece zdrowotnej.

Jeśli zaś chodzi o wynagrodzenia, według najnowszego raportu z Badania Społeczności IT 2025 platformy Bulldogjob — mediana zarobków dla Analityków Danych kształtuje się na poziomie około 18 tys. zł miesięcznie netto, a wraz ze wzrostem doświadczenia nawet 23 tys. zł miesięcznie netto.

Dla osób, które posiadają już wykształcenie wyższe i są absolwentami studiów I lub II stopnia kierunków informatycznych lub pokrewnych, ekonomicznych czy technicznych, ale chcą przekwalifikować się w kierunku analizy danych, dobrym rozwiązaniem są studia podyplomowe. Nasza uczelnia oferuje taki program z zakresu Big Data – inżynieria dużych zbiorów danych, który zapewnia kompleksowe przygotowanie do pracy w tej dynamicznie rozwijającej się branży analitycznej.

W erze cyfrowej transformacji, gdzie dane stają się jednym z najcenniejszych zasobów przedsiębiorstw, rola analityka danych będzie zyskiwać na znaczeniu, oferując nie tylko stabilność zatrudnienia, ale również możliwość uczestniczenia w projektach, które realnie wpływają na funkcjonowanie biznesu i społeczeństwa. Dla osób, które lubią wyzwania analityczne, mają smykałkę do liczb i chcą być częścią technologicznej rewolucji, kariera w Big Data jest wyborem wartym rozważenia.