W dniach 23-24 marca 2022 r. wzięliśmy udział w Festiwalu Pracy Jobicon, podczas którego nasze webinarium poświęcone ścieżkom kariery w Data Intelligence cieszyło się dużym zainteresowaniem uczestników.

Okazuje się, że wciąż niewiele wiadomo o dziedzinie, która według prognoz Harvard Business Review będzie najbardziej atrakcyjnym zawodem stulecia. Zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie danych rośnie o prawie 300% rok do roku, co potwierdza raport Devskiller. Nic dziwnego, że głód wiedzy jest ogromny, ale towarzyszy mu również niepewność co do tego, czy jest to tylko tymczasowy trend rynkowy, czy też faktycznie możemy mówić o wyłanianiu się prawdziwych zawodów przyszłości.

Od pisania na glinianych tabliczkach do przedsiębiorstw opartych na danych

Data intelligence to wciąż technologiczna nisza i jeden z bardziej egzotycznych obszarów polskiego rynku IT, zdominowanego obecnie przez usługi serwisowe i rozwój oprogramowania. Historia data intelligence sięga pisma sumeryjskiego, które było pierwszym analogowym zbiorem ustrukturyzowanych danych. Późniejsze kamienie milowe w rozwoju ludzkiej cywilizacji, takie jak wynalezienie druku, excela, digitalizacji i datowania, doprowadziły do masowego gromadzenia i przechowywania danych. Naturalna potrzeba gromadzenia i organizowania danych, przy stosunkowo niewielkiej świadomości ich znaczenia dla rozwoju technologii, okazała się bardzo przydatna. Do dziś wiele firm zajmuje się głównie gromadzeniem i przechowywaniem danych, a nieliczne, takie jak Google, Netflix czy Airbnb, pokazują, że są w stanie z powodzeniem generować zyski dzięki zasobom niematerialnym, takim jak dane i oprogramowanie. W ten sposób narodził się nowy model biznesowy oparty na wiedzy lub danych. Paradoksalnie, Facebook sam nie tworzy treści, ale je sprzedaje, Airbnb nie posiada ani jednego mieszkania, ale jest gigantem wynajmu, Uber nie posiada ani jednego samochodu, ale organizuje przejazdy taksówkami na całym świecie, Flixbus formalnie posiada tylko jeden autobus, a oferuje przejazdy autobusami w całej Europie. Jest to jedna z głównych cech czwartej rewolucji technologicznej opartej na danych. W tym kontekście często wykorzystuje się metaforę paliwa lub ropy transformacji cyfrowej jako waluty przyszłości.

Odblokowanie sztucznej inteligencji

Dzięki nagromadzeniu dużych zbiorów danych na przełomie XX i XXI wieku, koncepcja sztucznej inteligencji, która powstała jeszcze w latach 50. poprzedniego stulecia, ale została zamrożona na kolejne 20 lat z powodu jej nieskuteczności, po 20 latach eksperymentów (tzw. „zima sztucznej inteligencji”), odrodziła się. Dziś wiemy, że powodem tego była niewystarczająca ilość referencyjnych materiałów szkoleniowych dostępnych w tamtym czasie.

Wielki wybuch (danych)

Znaczący przełom nastąpił w 2015 roku, kiedy IBM ogłosił, że w latach 2013-2015 ludzkość wytworzyła ponad 90% danych, jakie kiedykolwiek wygenerowano. Od tego czasu ich ilość rośnie wykładniczo, podwajając się co 3 lata. Choć polski rynek tworzenia oprogramowania wciąż kwitnie, skomplikowane algorytmy są stopniowo wypierane przez rozwiązania low-code lub nawet no-code, a naukowcy biorący udział w międzynarodowych konferencjach IT twierdzą, że pisanie kodu zostanie w dużej mierze przejęte przez sztuczną inteligencję już za kilka lat, najprawdopodobniej około 2030 roku. Co nam wtedy pozostanie? Dane. Ciągły głód danych i zapotrzebowanie na ludzi, którzy potrafią je wykorzystać i przekuć w pieniądze.

Kto pracuje w obszarze data intelligence?

Odpowiedź wydaje się prosta: wizjonerzy, którzy odważnie patrzą w przyszłość. Na poziomie profilu zawodowego, w dziedzinie analizy danych pojawiają się obecnie następujące stanowiska:

• SQL Developer (dla danych ustrukturyzowanych)
• Python Developer (dla Big Data)
• ETL Developer
• Data Engineer
• Data Scientist
• Analityk danych
• BI Developer

Eksperci przewidują ogromny wzrost liczby zawodów związanych z danymi. Większość z nich to zawody przyszłości, o których dziś nawet nam się nie śni, a pracować w nich będą nie tylko nasze dzieci, ale i my sami.

Wszystko wskazuje na to, że będzie to dziedzina bardzo interdyscyplinarna, oparta na metodzie empirycznej, która jest obecnie szeroko wykorzystywana w data science, a najbardziej poszukiwaną umiejętnością będzie zdolność rozwiązywania złożonych problemów, a nie posługiwanie się konkretnym narzędziem czy technologią.

Rozwiązywanie złożonych problemów to kompetencja przyszłości

Odpowiadając na początkowe pytanie, zawody związane z Data Intelligence z pewnością nie są tylko tymczasowym trendem. Wielka eksplozja (danych) na początku XXI wieku i szybki rozwój podstawowych technologii, takich jak komputery PC, Internet i smartfony, umożliwiły nam wejście w czwartą rewolucję technologiczną i utorowały drogę do rozwoju technologii chmury, IoT, sztucznej inteligencji, robotyki i blockchain, a wszystko to napędzane paliwem przyszłości – danymi.