Data Analyst

Τι κάνει ένας Data Analyst

Ο Data Analyst απαντά ερωτήσεις με στοιχεία. Γιατί έπεσαν οι πωλήσεις; Ποιο κανάλι φέρνει καλύτερους πελάτες; Σε ποιο σημείο χάνεται κόσμος μέσα στη διαδρομή αγοράς; Τι εξηγεί τη χαμηλότερη διατήρηση πελατών; Για να δώσει σωστή απάντηση, πρέπει να τραβήξει τα σωστά δεδομένα, να τα ελέγξει, να τα ερμηνεύσει και να τα παρουσιάσει καθαρά.

Συνηθισμένα κομμάτια της δουλειάς:

Ανάκτηση δεδομένων: ερωτήματα SQL, συνδέσεις πινάκων και σωστή επιλογή πεδίων.

Καθαρισμός και έλεγχος: ελλείψεις, λάθη, συνέπεια μετρικών και βασικός έλεγχος ποιότητας.

Ανάλυση: τάσεις, ομάδες χρηστών, στάδια μετατροπής, retention, αποκλίσεις και ειδικά ερωτήματα της επιχείρησης.

Πίνακες παρακολούθησης και αναφορές: Power BI, Tableau, Looker ή άλλα εργαλεία επιχειρηματικής πληροφόρησης.

Επικοινωνία: ο analyst πρέπει να εξηγεί τι σημαίνουν τα δεδομένα, όχι απλώς να τα εμφανίζει.

Πόσο πληρώνεται ένας Data Analyst

Οι αποδοχές εξαρτώνται από το πόσο τεχνικός είναι ο ρόλος, πόσο κοντά βρίσκεται στις επιχειρηματικές αποφάσεις και σε τι περιβάλλον δουλεύεις. Ρόλοι ανάλυσης προϊόντος, τεχνολογικές και διεθνείς εταιρείες πληρώνουν συνήθως καλύτερα από πιο παραδοσιακά περιβάλλοντα.

Προσόντα και βασικές δεξιότητες

Σπουδές σε μαθηματικά, στατιστική, οικονομικά, πληροφορική ή άλλο ποσοτικό αντικείμενο βοηθούν, αλλά η αγορά κοιτάζει πολύ και την πρακτική ικανότητα. Αν δεν μπορείς να λύσεις ένα πραγματικό πρόβλημα ανάλυσης, το πτυχίο από μόνο του δεν αρκεί.

Τι μετρά περισσότερο:

SQL: για πολλούς analysts είναι η πιο βασική καθημερινή δεξιότητα.

Excel: παραμένει πολύτιμο, ειδικά εκτός καθαρά tech περιβαλλόντων.

Python ή R: δεν είναι πάντα απαραίτητα στην αρχή, αλλά γίνονται πιο χρήσιμα όσο ανεβαίνεις.

Εργαλεία επιχειρηματικής πληροφόρησης: Power BI, Tableau, Looker ή αντίστοιχες πλατφόρμες.

Κατανόηση της επιχείρησης: ο analyst που καταλαβαίνει προϊόν, εμπορική λογική ή λειτουργία έχει μεγαλύτερη αξία.

Κύριοι τύποι αναλυτή δεδομένων

Business analyst με κατεύθυνση analytics: πιο κοντά στις ομάδες και στη λήψη αποφάσεων.

Αναλυτής επιχειρηματικής πληροφόρησης: dashboards, ορισμοί μετρικών και καλύτερη ορατότητα στα δεδομένα.

Αναλυτής marketing / growth: απόκτηση χρηστών, διαδρομή μετατροπής, attribution και απόδοση καναλιών.

Αναλυτής προϊόντος: χρήση προϊόντος, υιοθέτηση λειτουργιών, retention και αποφάσεις προϊόντος.

Αναλυτής λειτουργίας ή finance: κόστη, αποδοτικότητα, προϋπολογισμοί και λειτουργικοί δείκτες.

Καριέρα και εξέλιξη

Ο ρόλος ανοίγει αρκετές διαδρομές. Μπορείς να γίνεις πιο κοντά στην επιχείρηση, πιο τεχνικός ή να πας προς management. Πολλοί αναλυτές αργότερα κινούνται προς analytics engineering, data science, ανάλυση προϊόντος ή στρατηγικούς ρόλους.

Ποιοι προσλαμβάνουν Data Analysts

Τεχνολογία και SaaS: ανάλυση προϊόντος, εσόδων, πειράματα και πιο ώριμη κουλτούρα δεδομένων.

Ηλεκτρονικό εμπόριο: πωλήσεις, στάδια μετατροπής, retention και εμπορική απόδοση.

Τράπεζες και τηλεπικοινωνίες: μεγάλοι όγκοι δεδομένων και πιο βαριά υποδομή.

Συμβουλευτικές εταιρείες: έργα ανάλυσης για πολλούς διαφορετικούς κλάδους.

Μεγάλες ελληνικές εταιρείες: περισσότερη επένδυση σε επιχειρηματική πληροφόρηση και ανάλυση σε σχέση με τα προηγούμενα χρόνια.

Προοπτικές επαγγέλματος

Η ζήτηση για analysts παραμένει ισχυρή, αλλά η αγορά ανεβάζει τον πήχη. Δεν αρκεί πια να φτιάχνεις πίνακες παρακολούθησης. Η αξία μετακινείται σε όσους μπορούν να ερμηνεύσουν σωστά τα δεδομένα, να θέτουν τις σωστές ερωτήσεις και να συνεργάζονται ουσιαστικά με product, marketing ή leadership.

Τι ανεβάζει την αξία σου: δυνατό SQL, σωστή ποσοτική σκέψη, καθαρή επικοινωνία και άνεση με πραγματικές επιχειρηματικές ερωτήσεις.

Τι πιέζει τον ρόλο: η αυτοματοποίηση των πιο βασικών reports και η ανάγκη για γρήγορες απαντήσεις χωρίς πτώση ποιότητας.

Ψάχνεις θέση Data Analyst; Δες τις τρέχουσες αγγελίες στο Newjobs.