Data Analyst
Ανακάλυψε όλα όσα πρέπει να ξέρεις για το επάγγελμα Data Analyst. Πού μπορείς να σπουδάσεις στην Ελλάδα, ποια μεταπτυχιακά μπορείς να συνεχίσεις στην Ελλάδα ή στο εξωτερικό, ποιες δεξιότητες χρειάζεσαι και ποιες είναι οι μελλοντικές του προοπτικές στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ).
Περιεχόμενα
Περιγραφή επαγγέλματος
Ο/Η Data Analyst είναι ο επαγγελματίας που βοηθά έναν οργανισμό να κατανοήσει τι «λένε» τα δεδομένα του, ώστε η εικόνα της πραγματικότητας να γίνεται πιο καθαρή και συγκρίσιμη. Μελετώντας ιστορικά και τρέχοντα στοιχεία, συμβάλλει στη διαμόρφωση τεκμηριωμένης εικόνας για πελάτες, προϊόντα, λειτουργίες και επιδόσεις. Ο ρόλος συναντάται σε πλήθος κλάδων στην Ελλάδα, από τράπεζες και τηλεπικοινωνίες έως λιανεμπόριο, υγεία και τεχνολογία, και λειτουργεί ως γέφυρα ανάμεσα σε επιχειρηματικούς στόχους και πληροφοριακά συστήματα, φέρνοντας διαφάνεια σε ένα περιβάλλον αυξανόμενης ψηφιοποίησης.
Σε γενικές γραμμές, πρόκειται για καριέρα με ισχυρό αναλυτικό προσανατολισμό και σαφή επιχειρησιακή διάσταση. Η καθημερινότητα του ρόλου εστιάζει στην αξία των δεδομένων για την επιχείρηση και στη μετάφραση περίπλοκων ευρημάτων σε κατανοητή αφήγηση. Βρίσκεται πιο κοντά στη λειτουργική ερμηνεία και στην υποστήριξη αποφάσεων σε σχέση με άλλους συναφείς ρόλους, όπως ο/η Data Scientist που συνδέεται περισσότερο με ερευνητική μοντελοποίηση. Ως επάγγελμα, ανταμείβει όσους επιθυμούν να συνδυάσουν σκέψη, περιέργεια και υπευθυνότητα στη χρήση πληροφοριών, προσφέροντας μετρήσιμη επίδραση στην πορεία οργανισμών κάθε μεγέθους.
Αρμοδιότητες Data Analyst
Οι καθημερινές αρμοδιότητες ενός Data Analyst διαφέρουν ανάλογα με την επιχείρηση ή τον φορέα, ωστόσο μπορούμε να συνοψίσουμε τις πιο συνηθισμένες ευθύνες που συναντώνται σχεδόν σε κάθε θέση εργασίας.
- Σχεδιασμός δεικτών απόδοσης και βασικών μετρικών παρακολούθησης.
- Διερεύνηση και καθαρισμός δεδομένων πριν από την ανάλυση.
- Δημιουργία αναφορών και dashboards για λήψη αποφάσεων.
- Τεκμηρίωση ορισμών δεδομένων και επιχειρηματικών κανόνων.
- Συνεργασία με business owners για ερμηνεία αποτελεσμάτων.
- Εντοπισμός προτύπων, ανωμαλιών και ευκαιριών βελτίωσης.
- Συνεισφορά σε πειράματα/ΑΒ testing και αξιολόγηση επιπτώσεων.
- Υποστήριξη στρατηγικών αποφάσεων μέσω στοιχειοθετημένων ευρημάτων.
Συνθήκες εργασίας
Πώς είναι στην πράξη να δουλεύεις ως Data Analyst; Αν σκέφτεσαι να προχωρήσεις σε αυτό το επάγγελμα ή να αλλάξεις καριέρα, δες τι να περιμένεις από το εργασιακό περιβάλλον και την καθημερινότητα.
Ο/Η Data Analyst εργάζεται συνήθως σε διεπιστημονικές ομάδες, σε στενή επαφή με business stakeholders, IT και product. Το πλαίσιο εργασίας είναι συχνά υβριδικό (γραφείο/remote), με κύκλους εργασιών που συνδέονται με τρίμηνα, κυκλοφορίες προϊόντων ή καμπάνιες. Η εργασία απαιτεί προσοχή στην ποιότητα δεδομένων και συμμόρφωση με κανονισμούς απορρήτου.
- Συχνές συναντήσεις ευθυγράμμισης με τμήματα πωλήσεων, marketing, operations.
- Χρήση εταιρικών αποθετηρίων δεδομένων και εργαλείων BI.
- Διαχείριση προτεραιοτήτων με βάση επιχειρησιακές ανάγκες και SLA.
Που μπορείς να εργαστείς ως Data Analyst
- public: π.χ. εταιρείες, βιομηχανίες, τράπεζες
- public: π.χ. υπουργεία, δημόσιοι οργανισμοί, εκπαίδευση
- public: π.χ. γραφείο, προσωπική επιχείρηση, συμβουλευτική
- public: π.χ. συνεταιρισμοί, ομάδες έργου, startups
Σπουδές & απαιτούμενη εκπαίδευση
Για να ακολουθήσει κανείς καριέρα ως Data Analyst, απαιτούνται συγκεκριμένες σπουδές και εξειδικεύσεις. Οι περισσότερες θέσεις ξεκινούν με πτυχίο, ενώ η εξειδίκευση σε κατεύθυνση / master ενισχύει σημαντικά τις προοπτικές. Επιπλέον, διεθνή πιστοποιητικά και σεμινάρια μπορούν να προσφέρουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημ
Ο/Η Data Analyst εργάζεται συνήθως σε διεπιστημονικές ομάδες, σε στενή επαφή με business stakeholders, IT και product. Το πλαίσιο εργασίας είναι συχνά υβριδικό (γραφείο/remote), με κύκλους εργασιών που συνδέονται με τρίμηνα, κυκλοφορίες προϊόντων ή καμπάνιες. Η εργασία απαιτεί προσοχή στην ποιότητα δεδομένων και συμμόρφωση με κανονισμούς απορρήτου.
- Συχνές συναντήσεις ευθυγράμμισης με τμήματα πωλήσεων, marketing, operations.
- Χρήση εταιρικών αποθετηρίων δεδομένων και εργαλείων BI.
- Διαχείριση προτεραιοτήτων με βάση επιχειρησιακές ανάγκες και SLA.
Προπτυχιακές Σπουδές
Για να εργαστείς ως Data Analyst, συνήθως απαιτείται πτυχίο. Μεταπτυχιακές σπουδές μπορούν να προσφέρουν σημαντικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας. Επιπλέον, εξειδικευμένα σεμινάρια και πιστοποιήσεις βοηθούν στην εξέλιξη της καριέρας.
Μεταπτυχιακές Σπουδές
Αν και δεν είναι πάντα υποχρεωτικές, οι μεταπτυχιακές σπουδές δίνουν προβάδισμα σε θέσεις και σε διεθνές περιβάλλον. Βέβαια, κοστίζουν και σε χρόνο, καθώς τα περισσότερα μεταπτυχιακά διαρκούν συνήθως πάνω από 1 έτος. Εναλλακτικά, αν και όταν αυτό είναι εφικτό, ίσως έχει μεγαλύτερη αξία ένας χρόνος με επαγγελματική προϋπηρεσία.
Η επιλογή είναι πάντα δικιά σου.
Πιστοποιήσεις
Οι παρακάτω πιστοποιήσεις αποδεικνύουν την εξειδίκευση και τη συνεχή επαγγελματική εξέλιξη στον κλάδο.
Μισθός στην Ελλάδα & το Εξωτερικό
Ο μισθός ενός/μιας Data Analyst εξαρτάται σημαντικά από την εμπειρία, τον τομέα απασχόλησης και το μέγεθος του οργανισμού. Ένας νέος επαγγελματίας συνήθως ξεκινάει με χαμηλότερες αποδοχές, οι οποίες αυξάνονται σταδιακά με τα χρόνια και την εξειδίκευση. Στον ιδιωτικό τομέα μπορεί να υπάρχουν μεγαλύτερες διακυμάνσεις, ενώ στον δημόσιο τομέα οι αμοιβές είναι πιο τυποποιημένες.
Η κατοχή μεταπτυχιακών σπουδών, επαγγελματικών πιστοποιήσεων και η εμπειρία σε εξειδικευμένα έργα μπορούν να οδηγήσουν σε υψηλότερο μισθό. Επιπλέον, οι δεξιότητες σε νέες τεχνολογίες και η ικανότητα διαχείρισης ομάδων είναι στοιχεία που συχνά ενισχύουν την αγοραστική αξία του/της Data Analyst.
Προοπτικές & Μέλλον του Data Analyst
Κάποια επαγγέλματα είναι πιο ανθεκτικά απέναντι στις απρόβλεπτες αλλαγές του μέλλοντος. Μια από τις μεγαλύτερες αλλαγές που ζήσαμε ήταν η εμφάνιση του Internet, ενώ σήμερα οι ειδικοί προβλέπουν ότι η επόμενη μεγάλη επανάσταση είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη «AI».
Τι επιπτώσεις θα έχει αυτό στην αγορά εργασίας και πώς θα επηρεάσει το επάγγελμα του/της Data Analyst;
Η αγορά εργασίας για τους/τις Data Analyst αλλάζει ραγδαία. Η τεχνολογία, η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι παγκόσμιες κοινωνικές ανάγκες διαμορφώνουν νέες απαιτήσεις και ρόλους.
Η ΤΝ αυτοματοποιεί διερευνητική ανάλυση, φυσική γλώσσα σε ερωτήματα και παραγωγή γραφημάτων, μειώνοντας χρόνο σε επαναλαμβανόμενα βήματα. Ωστόσο, η ερμηνεία στο επιχειρησιακό πλαίσιο, η επιλογή αξιόπιστων δεδομένων, η αξιολόγηση προκαταλήψεων και η ηθική χρήση παραμένουν έντονα ανθρώπινες λειτουργίες. Οι/οι Data Analysts που ενσωματώνουν εργαλεία ΤΝ στον τρόπο εργασίας τους αυξάνουν την παραγωγικότητα και διευρύνουν τον ρόλο τους σε στρατηγική αφήγηση δεδομένων, διακυβέρνηση πληροφορίας και συνεργασία με τη διοίκηση.
- Self-service BI και αναλυτικά με φυσική γλώσσα.
- Ενισχυμένη διακυβέρνηση δεδομένων, ποιότητα και ιδιωτικότητα.
- Cloud data warehousing και ενοποιημένα semantic models.
- Real-time/streaming analytics για επιχειρησιακές αποφάσεις.
- Σύνδεση analytics με product-led growth και experimentation.
Επαγγελματικά Δικαιώματα
Σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτείται εγγραφή σε επαγγελματικούς συλλόγους ή φορείς, ώστε να μπορείς να ασκήσεις το επάγγελμα νόμιμα.
Δεν απαιτούνται ρυθμιστικές άδειες ή επαγγελματική κατοχύρωση για τον ρόλο του/της Data Analyst στην Ελλάδα. Η συμμόρφωση με πολιτικές απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων είναι οργανωσιακή απαίτηση.
Συχνές Ερωτήσεις
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Data Analyst και Data Scientist;
Ο/Η Data Analyst εστιάζει στην ερμηνεία δεδομένων και στην υποστήριξη αποφάσεων με αναφορές και μετρικές. Ο/Η Data Scientist εστιάζει περισσότερο σε προχωρημένη μοντελοποίηση/προβλέψεις και πειραματισμό. Οι ρόλοι αλληλοσυμπληρώνονται.
Απαιτείται μεταπτυχιακό για να ξεκινήσω;
Όχι απαραίτητα. Ένα πτυχίο σε Πληροφορική, Στατιστική ή συναφές αντικείμενο είναι επαρκές για entry-level. Μεταπτυχιακό μπορεί να επιταχύνει την εξέλιξη ή να ανοίξει πόρτες σε εξειδικεύσεις.
Σε ποιους κλάδους υπάρχει ζήτηση στην Ελλάδα;
Ισχυρή ζήτηση εντοπίζεται σε χρηματοοικονομικά, τηλεπικοινωνίες, λιανεμπόριο/e-commerce, τεχνολογία, logistics, τουρισμό και υγεία, με ρόλους τόσο σε μεγάλες επιχειρήσεις όσο και σε scale-ups.
Χρειάζομαι πολύ καλή στατιστική;
Βασική έως μεσαίου επιπέδου στατιστική επάρκεια είναι σημαντική για ορθή ερμηνεία. Για ερευνητική μοντελοποίηση απαιτείται βαθύτερη γνώση, όμως στον πυρήνα του ρόλου προέχει η κατανόηση του επιχειρησιακού πλαισίου.
Μπορώ να εργαστώ απομακρυσμένα ή για το εξωτερικό;
Ναι. Πολλές εταιρείες προσφέρουν υβριδικά/remote σχήματα και υπάρχουν ευκαιρίες πλήρως εξ αποστάσεως για διεθνείς οργανισμούς, ειδικά με καλή γνώση αγγλικών.
Ποια είναι η επαγγελματική εξέλιξη;
Συνήθεις πορείες είναι Senior Data Analyst, Analytics Lead/Manager, Product Analytics, Business Intelligence, ή μετάβαση σε Data Scientist/Analytics Engineer, ανάλογα με τα ενδιαφέροντα.