Kim jest Data Analytics Engineer i czy to przyszłość analizy danych?

kajodata.com 1 dzień temu

Świat danych się zmienia, a firmy coraz częściej szukają osób, które łączą umiejętności analityczne i inżynierskie. Tak właśnie powstała rola Data Analytics Engineera – hybryda Data Engineera i Data Analysta.

Co dokładnie robi ta osoba? Jakie ma obowiązki? I czy to przyszłość dla analityków danych?

Oto 5 kluczowych obszarów, w których działa Data Analytics Engineer!

1. Tworzy i optymalizuje pipeline’y danych – ale pod kątem analityki

Data Analytics Engineer nie buduje ogromnych hurtowni danych jak klasyczny Data Engineer, ale zajmuje się tworzeniem i utrzymywaniem pipeline’ów danych – z naciskiem na potrzeby analityczne.

💡 Co to oznacza?

  • Przetwarzanie i modelowanie danych w narzędziach takich jak SQL, dbt, Airflow.
  • Optymalizacja procesów ETL/ELT, tak aby analitycy mieli dostęp do czystych i aktualnych danych.
  • Współpraca z analitykami i biznesem – dbanie o to, żeby dane były nie tylko dostępne, ale też użyteczne.

📌 Przykład:
Firma chce codziennie analizować sprzedaż w różnych krajach. Data Analytics Engineer tworzy pipeline, który pobiera dane z różnych systemów, przetwarza je i udostępnia gotowe tabele analitykom.

2. Tworzy warstwę analityczną danych – modelowanie w SQL i dbt

W klasycznym podziale ról Data Engineer przygotowuje surowe dane, a Data Analyst musi je oczyszczać i modelować. W przypadku Data Analytics Engineera ten środkowy etap jest zoptymalizowany.

💡 Co to oznacza?

  • Budowanie czytelnych, dobrze zaprojektowanych tabel analitycznych, które są łatwe do użycia w BI i dashboardach.
  • Optymalizacja zapytań SQL tak, aby raporty działały szybko i wydajnie.
  • Standaryzacja danych – tworzenie jednolitych definicji KPI, metryk i wymiarów.

📌 Przykład:
Zamiast pozwolić każdemu analitykowi na pisanie własnych zapytań SQL, Data Analytics Engineer tworzy gotowe widoki i warstwy danych w dbt, które każdy może wykorzystać.

3. Automatyzuje analizy i raportowanie

Data Analytics Engineer nie robi dashboardów, ale dba o to, żeby raporty były zawsze aktualne i łatwe do obsługi.

💡 Co to oznacza?

  • Automatyzacja odświeżania raportów w BI (Power BI, Looker, Tableau).
  • Tworzenie skryptów, które wykrywają błędy w danych i wysyłają alerty.
  • Łączenie narzędzi, aby dane z różnych systemów były spójne i dostępne w jednym miejscu.

📌 Przykład:
jeżeli raport sprzedaży w Power BI co tydzień się psuje, bo dane są źle załadowane – Data Analytics Engineer automatyzuje proces i tworzy system alertów, który wykrywa problemy, zanim analityk je zauważy.

Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!

Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.

Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.

4. Optymalizuje koszty i wydajność zapytań

W dużych firmach każde zapytanie do bazy danych kosztuje, a złe SQL-e mogą powodować spowolnienia systemu. Data Analytics Engineer dba o optymalizację.

💡 Co to oznacza?

  • Poprawianie zapytań SQL, aby działały szybciej i kosztowały mniej.
  • Wdrażanie materializowanych widoków, indeksów i strategii optymalizacji.
  • Analiza zużycia zasobów – gdzie można zaoszczędzić na kosztach chmurowych (np. w Snowflake, BigQuery, Redshift).

📌 Przykład:
Raport marketingowy działa 30 minut? Data Analytics Engineer analizuje zapytania, wprowadza indeksy i przyspiesza czas do kilku sekund, oszczędzając firmie koszty przetwarzania danych.

5. Łączy świat biznesu i technologii

To jedna z kluczowych różnic między Data Engineerem a Data Analytics Engineerem – ta druga rola wymaga większej świadomości biznesowej.

💡 Co to oznacza?

  • Rozumienie, jakie dane są naprawdę potrzebne firmie, a nie tylko ich techniczna obsługa.
  • Współpraca z analitykami i managerami, aby dostarczać dane, które pomagają podejmować decyzje.
  • Dbanie o jakość danych – jeżeli firma ma różne definicje KPI, Data Analytics Engineer dba o ich standaryzację.

📌 Przykład:
Dział sprzedaży raportuje różne wyniki w różnych systemach? Data Analytics Engineer wprowadza spójną definicję KPI, dzięki czemu wszyscy widzą te same dane.

Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!

Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!

Podsumowanie – Czy warto rozwijać się w kierunku Data Analytics Engineera?

💡 Czy to rola dla Ciebie?
✅ jeżeli lubisz pracę z danymi, ale chcesz mieć większy wpływ na analizy,
✅ jeżeli SQL to Twój drugi język i chcesz budować solidne pipeline’y dla analityków,
✅ jeżeli chcesz rozwijać się nie tylko technicznie, ale też w stronę biznesu,
✅ jeżeli interesuje Cię optymalizacja i automatyzacja procesów analitycznych.

📌 Czy ta rola jest przyszłością?
Coraz więcej firm szuka ludzi, którzy łączą analitykę i inżynierię danych – to naturalny krok między Data Analyst a Data Engineer. jeżeli chcesz być na czele rynku pracy w danych, warto rozwijać się w tym kierunku!

Wolisz czytać po angielsku? No problem!

Inne interesujące artykuły:

  • Dlaczego większość analityków zna SQL tylko powierzchownie?
  • Jak znaleźć pierwszą pracę w analizie danych, gdy rynek zwalnia? 5 skutecznych strategii
  • Najlepszy Festiwal Studencki w Polsce? Czy studenci pokonają AI?

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, iż 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

Zapisz się do
newslettera

🎁 i zgarnij darmowe bonusy:

Poradnik Początkującego Analityka

Video - jak szukać pracy w IT

Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu

Zgadzam się na przetwarzanie moich danych osobowych przez KajoData Kajo Rudziński w celu realizacji usługi newsletter, a tym samym wysyłania mi informacji o produktach blogowych, usługach, lub nowościach, zgodnie z polityką prywatności. Wiem, iż zgodę tę mogę w każdej chwili cofnąć.
Zapisuję się Loading...

Dzięki! To nie koniec...

...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.
* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂
Idź do oryginalnego materiału