Data & Business Analytics – najważniejsze pojęcia i słownictwo

Wolish angielski? Przeczytaj wersję angielską.

Praca w Data Analytics i Business Analytics wiąże się z dużą liczbą angielskich terminów, skrótów i pojęć związanych z danymi. Jeśli szukasz pracy jako Data Analyst (Analityk danych), Business Analyst lub Business Intelligence Analyst, przygotowujesz się do rozmowy rekrutacyjnej albo dopiero zaczynasz pracę z danymi, warto znać podstawowe słownictwo.

W tym słowniczku wyjaśniamy najważniejsze pojęcia z obszaru Data Analytics i Business Analytics – od KPI i dashboardów po SQL, data visualization, A/B testing i data storytelling.

1. Data Analytics

Data Analytics, czyli analiza danych, polega na zbieraniu, przetwarzaniu i analizowaniu danych w celu wyciągania wniosków i wspierania decyzji biznesowych.

Analitycy danych wykorzystują m.in. SQL, Excel, Python, narzędzia Business Intelligence oraz metody statystyczne.

Przykład: Data Analyst analizuje dane sprzedażowe, aby sprawdzić, które produkty generują największy przychód.

2. Business Analytics

Business Analytics koncentruje się na wykorzystaniu danych do rozwiązywania problemów biznesowych i podejmowania lepszych decyzji.

Business Analyst może analizować np. sprzedaż, zachowania klientów, koszty, efektywność procesów czy wyniki kampanii marketingowych.

W praktyce Data Analytics i Business Analytics często się przenikają, a zakres obowiązków zależy od firmy i konkretnego stanowiska.

3. Data Analyst

Data Analyst analizuje dane i przygotowuje na ich podstawie wnioski, raporty i rekomendacje.

Do jego zadań może należeć pobieranie danych z baz, ich czyszczenie, analiza, tworzenie dashboardów oraz prezentowanie wyników interesariuszom.

Najczęściej spotykane narzędzia to SQL, Excel, Python, Power BI, Tableau i inne narzędzia do wizualizacji danych.

4. Business Analyst

Business Analyst (BA) analizuje potrzeby biznesowe, procesy i problemy organizacji oraz pomaga znaleźć odpowiednie rozwiązania.

W zależności od firmy Business Analyst może pracować z danymi, wymaganiami biznesowymi, procesami, produktem lub zespołami technicznymi.

Nie każdy Business Analyst jest Data Analystem, choć znajomość analizy danych może być ważną częścią tej pracy.

5. KPI

KPI (Key Performance Indicator) to kluczowy wskaźnik efektywności, który pomaga ocenić, czy firma, zespół lub projekt osiąga założone cele.

Przykładowe KPI to:

• przychód,
• liczba nowych klientów,
• conversion rate,
• churn rate,
• customer retention,
• średnia wartość zamówienia,
• koszt pozyskania klienta.

Przykład: Dla zespołu sprzedaży jednym z KPI może być miesięczny przychód.

6. Metric

Metric to mierzalna wartość wykorzystywana do opisywania lub monitorowania określonego zjawiska.

Nie każda metryka jest KPI. KPI są zazwyczaj bezpośrednio powiązane z konkretnym celem biznesowym.

Przykład: Liczba wizyt na stronie jest metryką, natomiast współczynnik konwersji może być KPI dla zespołu e-commerce.

7. SQL

SQL (Structured Query Language) to język służący do pracy z relacyjnymi bazami danych.

Analitycy wykorzystują SQL przede wszystkim do pobierania, filtrowania, łączenia i agregowania danych.

Podstawowe elementy SQL, które warto znać jako Data Analyst, to m.in.:

• SELECT,
• WHERE,
• GROUP BY,
• ORDER BY,
• JOIN,
• CASE WHEN,
• CTE,
• window functions.

Przykład: Analityk może użyć SQL, aby znaleźć wszystkich klientów, którzy dokonali zakupu w ciągu ostatnich 30 dni.

8. Database

Database, czyli baza danych, to uporządkowany zbiór danych przechowywanych w systemie komputerowym.

W firmach dane mogą być przechowywane w różnych bazach i systemach, np. w bazach klientów, transakcji, produktów czy zamówień.

9. Data Warehouse

Data Warehouse, czyli hurtownia danych, to system służący do przechowywania dużych ilości danych pochodzących z różnych źródeł.

Hurtownie danych są często wykorzystywane do raportowania, analizy danych i Business Intelligence.

10. Data Cleaning

Data cleaning, czyli czyszczenie danych, polega na identyfikowaniu i poprawianiu problemów w danych.

Może obejmować usuwanie duplikatów, uzupełnianie brakujących wartości, poprawianie błędnych danych czy ujednolicanie formatów.

To ważny etap analizy, ponieważ błędne lub niespójne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków.

11. Data Quality

Data quality, czyli jakość danych, określa, na ile dane są dokładne, kompletne, spójne i odpowiednie do wykorzystania w konkretnym celu.

Problemy z jakością danych mogą wpływać na raporty, modele analityczne i decyzje biznesowe.

12. Data Visualization

Data visualization, czyli wizualizacja danych, polega na przedstawianiu danych w formie wykresów, tabel, map lub innych elementów graficznych.

Dobrze przygotowana wizualizacja pozwala szybciej zauważyć trendy, różnice i zależności.

Popularne narzędzia do wizualizacji danych to m.in. Power BI, Tableau i Looker Studio.

13. Dashboard

Dashboard to interaktywny panel, który prezentuje najważniejsze dane i KPI w jednym miejscu.

Dashboard może służyć np. do monitorowania sprzedaży, marketingu, finansów czy wyników produktu.

Przykład: Dashboard sprzedażowy może pokazywać przychód, liczbę zamówień, średnią wartość zamówienia i wyniki poszczególnych regionów.

14. Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) to proces wykorzystywania danych, raportów i narzędzi analitycznych do wspierania decyzji biznesowych.

Termin BI obejmuje zarówno technologie, jak i procesy związane z gromadzeniem, analizowaniem i prezentowaniem danych.

15. Data Visualization Tool

Data visualization tool to narzędzie służące do tworzenia wykresów, raportów i dashboardów na podstawie danych.

Do popularnych narzędzi należą:

• Power BI,
• Tableau,
• Looker Studio,
• Qlik.

Znajomość przynajmniej jednego narzędzia do wizualizacji danych jest często wymagana w ofertach pracy dla Data Analystów.

16. Data Pipeline

Data pipeline to proces, dzięki któremu dane są przenoszone i przetwarzane pomiędzy różnymi systemami.

Pipeline może obejmować pobieranie danych ze źródła, ich transformację, czyszczenie oraz zapisanie w docelowym systemie.

Przykład: Dane dotyczące zamówień są pobierane z systemu e-commerce, przetwarzane, a następnie przesyłane do hurtowni danych.

17. ETL

ETL oznacza Extract, Transform, Load.

Jest to proces składający się z trzech etapów:

• Extract – pobranie danych ze źródeł,
• Transform – przekształcenie i przygotowanie danych,
• Load – załadowanie danych do systemu docelowego.

ETL jest często wykorzystywany w procesach związanych z hurtowniami danych i Business Intelligence.

18. Data Source

Data source, czyli źródło danych, to miejsce, z którego pochodzą dane wykorzystywane w analizie.

Może nim być np. baza danych, CRM, plik Excel, Google Sheets, system ERP, platforma e-commerce czy narzędzie analityczne.

19. Data Point

Data point to pojedyncza obserwacja lub wartość w zbiorze danych.

Przykład: W raporcie dotyczącym dziennej sprzedaży każda wartość sprzedaży dla konkretnego dnia może być pojedynczym data point.

20. Dataset

Dataset to zbiór danych przygotowany do analizy.

Może być przechowywany np. w tabeli, pliku CSV, Excelu lub bazie danych.

Dataset może zawierać tysiące lub miliony rekordów, zależnie od rodzaju analizy.

21. Data Segmentation

Data segmentation, czyli segmentacja danych, polega na podzieleniu danych na grupy według określonych cech.

Przykład: Klientów można podzielić według kraju, wieku, wartości zakupów lub częstotliwości korzystania z produktu.

Segmentacja pomaga analizować różne grupy osobno i lepiej rozumieć ich zachowania.

22. Cohort Analysis

Cohort analysis, czyli analiza kohortowa, polega na analizowaniu grup użytkowników, którzy mają wspólną cechę lub rozpoczęli korzystanie z produktu w podobnym czasie.

Przykład: Firma może porównać retencję klientów, którzy założyli konto w styczniu, lutym i marcu.

Analiza kohortowa jest często wykorzystywana w SaaS, e-commerce i produktach cyfrowych.

23. Conversion Rate

Conversion rate, czyli współczynnik konwersji, pokazuje, jaki procent użytkowników wykonał określone działanie.

Może to być np. zakup produktu, rejestracja konta, wysłanie formularza lub zapisanie się do newslettera.

Przykład: Jeśli 1000 osób odwiedziło stronę, a 50 dokonało zakupu, conversion rate wynosi 5%.

24. A/B Testing

A/B testing, czyli testy A/B, polega na porównaniu dwóch wersji rozwiązania, aby sprawdzić, która osiąga lepsze wyniki.

Można testować np. dwie wersje strony internetowej, reklamy, newslettera czy funkcji produktu.

Przykład: 50% użytkowników widzi wersję A przycisku, a pozostałe 50% wersję B. Następnie firma porównuje współczynnik konwersji.

25. Correlation

Correlation, czyli korelacja, opisuje zależność pomiędzy dwiema zmiennymi.

Jeśli dwie zmienne często zmieniają się w podobny sposób, możemy mówić o korelacji.

Ważne: korelacja nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego. To, że dwie rzeczy występują jednocześnie, nie oznacza automatycznie, że jedna powoduje drugą.

26. Outlier

Outlier, czyli wartość odstająca, to obserwacja, która wyraźnie różni się od pozostałych danych.

Przykład: Jeśli większość zamówień ma wartość 100–300 zł, a jedno zamówienie wynosi 50 000 zł, może być ono outlierem.

Outliery mogą być wynikiem błędu w danych, ale czasami wskazują na rzeczywiste i ważne zjawisko.

27. Data Storytelling

Data storytelling polega na przedstawianiu wyników analizy danych w sposób zrozumiały dla odbiorcy biznesowego.

Nie chodzi tylko o pokazanie wykresów. Analityk powinien wyjaśnić:

• co pokazują dane,
• dlaczego jest to ważne,
• co się zmieniło,
• jakie mogą być tego przyczyny,
• jakie działania warto podjąć.

Dobre data storytelling pomaga zamienić dane w konkretne wnioski i rekomendacje.

28. Insight

Insight to istotny wniosek wynikający z analizy danych, który może pomóc w podjęciu decyzji.

Sam fakt, że sprzedaż spadła o 10%, jest informacją. Insight może natomiast wskazywać, że spadek wynika głównie z konkretnego kanału sprzedaży lub grupy klientów.

Dobry analityk nie tylko pokazuje dane, ale pomaga odpowiedzieć na pytanie: „Co z tego wynika dla biznesu?”

29. Forecasting

Forecasting, czyli prognozowanie, polega na wykorzystaniu dostępnych danych do przewidywania przyszłych wyników.

Może dotyczyć np. sprzedaży, popytu, przychodów, liczby klientów czy zapotrzebowania na produkty.

30. Root Cause Analysis

Root Cause Analysis (RCA) to analiza mająca na celu znalezienie głównej przyczyny problemu, a nie tylko jego objawu.

Przykład: Jeśli sprzedaż spadła, analityk nie kończy analizy na stwierdzeniu „sprzedaż spadła”. Próbuje ustalić, dlaczego tak się stało – np. czy przyczyną był spadek ruchu, niższa konwersja, zmiana cen czy problem z konkretnym kanałem.

Data & Business Analytics – szybka ściąga

Szukasz pracy w Data Analytics lub Business Analytics? Sprawdź najnowsze oferty pracy dla analityków danych i inne role biznesowe na naszej stronie.

Najczęściej zadawane pytania o analityce danych

Czym jest analityka danych?

Analityka danych to proces zbierania, porządkowania i analizowania danych w celu odkrywania zależności, odpowiadania na pytania i wspierania decyzji biznesowych. Analityk może na przykład przeanalizować dane sprzedażowe, by sprawdzić, które produkty przynoszą największe przychody.

Czym różni się analityka danych od analityki biznesowej?

Analityka danych skupia się na badaniu danych i przekształcaniu ich w raporty, wnioski oraz rekomendacje. Analityka biznesowa wykorzystuje dane do rozwiązywania problemów firmy i podejmowania decyzji. Zakresy tych obszarów często się pokrywają, a obowiązki zależą od firmy i stanowiska.

Czym zajmuje się analityk danych?

Analityk danych pobiera i porządkuje dane, przeprowadza analizy, tworzy raporty lub dashboardy oraz przedstawia wnioski osobom z innych zespołów. W pracy często korzysta z SQL, Excela, Pythona, Power BI lub Tableau.

Czym jest KPI i czym różni się od metryki?

KPI, czyli kluczowy wskaźnik efektywności, to mierzalna wartość pokazująca postępy w realizacji ważnego celu. Metryka mierzy określone działanie lub rezultat. Staje się KPI, gdy jest bezpośrednio powiązana z celem biznesowym. Przykładowo liczba odwiedzin strony może być metryką, a współczynnik konwersji - KPI.

Do czego służy SQL w analityce danych?

SQL (Structured Query Language) służy do pracy z relacyjnymi bazami danych. Analitycy używają go do pobierania, filtrowania, łączenia i podsumowywania danych. Przydatne pojęcia to między innymi SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, CTE i funkcje okna.

Na czym polega czyszczenie danych i dlaczego jest ważne?

Czyszczenie danych polega na wykrywaniu i poprawianiu problemów, takich jak duplikaty, braki, błędy czy niespójne formaty. Wiarygodne dane pomagają tworzyć dokładniejsze raporty i formułować trafniejsze rekomendacje.

Jakie umiejętności i narzędzia przydają się w pracy analityka danych?

Przydatne są SQL, Excel, umiejętność czyszczenia i wizualizacji danych oraz jasnego przedstawiania wniosków. Zależnie od stanowiska pracodawcy mogą oczekiwać także znajomości Pythona, metod statystycznych lub narzędzi BI, takich jak Power BI, Tableau, Looker Studio czy Qlik.