Zatrudnili analityków. Ci sprzątają dane.

Wyobraź sobie, że zatrudniasz architekta. Dobrego, drogiego, po studiach. I przez większość dnia siedzi on w magazynie i segreguje cegły.

Mniej więcej tak wygląda praca sporej części specjalistów od danych w polskich i europejskich firmach.

Według tegorocznego raportu dbt Labs State of Analytics Engineering, aż 57 procent analityków i inżynierów danych przyznaje, że największą część swojego czasu pracy pochłania im… organizowanie zbiorów informacji. Nie analiza. Nie wnioski. Nie raporty, na podstawie których ktoś podejmie decyzję. Sprzątanie, sortowanie, układanie — żeby w ogóle można było zacząć myśleć.

Kolejne 22 procent zajmuje się zarządzaniem infrastrukturą: bazami danych, serwerami, systemami. Do tworzenia raportów i dashboardów — czyli tego, po co te osoby de facto zatrudniono — dociera zaledwie 13 procent badanych.

Inwestycja, która się kręci w miejscu

Zatrudnienie rośnie. Z badania Deloitte Chief Data Officer Survey 2025 wynika, że w ubiegłym roku ponad połowa organizacji powiększyła swój zespół ds. danych. Redukcje przeprowadziło zaledwie 5 procent firm. W tym roku ma być podobnie — blisko 60 procent managerów deklaruje kolejne rekrutacje.

Firmy więc wydają. Na ludzi, na stanowiska, na pensje. Tylko że efekt tej inwestycji jest przyblokowany przez coś, co nie ma wiele wspólnego z brakiem talentu. Problem leży wcześniej — zanim ktokolwiek zdąży cokolwiek przeanalizować.

Problem zaczyna się przed pierwszym zapytaniem

Żeby dane dało się analizować, muszą najpierw być gotowe do analizy. To brzmi banalnie, ale w praktyce okazuje się pułapką, w którą wpada wiele organizacji.

Kontekst jest istotny: globalna ilość przetwarzanych danych wzrosła w ostatniej dekadzie dziesięciokrotnie — wynika z danych zebranych przez ResearchGate na podstawie raportów Statista. Firmy gromadzą informacje z dziesiątek źródeł jednocześnie: systemów CRM, ERP, sklepów internetowych, narzędzi marketingowych, zewnętrznych baz branżowych. Każde z nich mówi trochę innym językiem. Dane przychodzą w różnych formatach, z różną częstotliwością, z różną jakością. Zanim można je ze sobą zestawić i wyciągnąć wniosek, ktoś musi to wszystko uporządkować.

I to właśnie robi przez większość dnia twój analityk.

Maciej Wawrzyniak, dyrektor obszaru baz danych i inżynierii danych w Linux Polska, opisuje to tak: „Proces pobierania i ładowania danych do bazy powinien być w pełni zautomatyzowany i zoptymalizowany. Jeśli firma planuje analizować duże zbiory informacji zebranych w hurtowni danych, konieczne jest ich dodatkowe uporządkowanie i przekształcenie.”

Brzmi technicznie — i jest techniczne. Ale wniosek jest zupełnie niespecjalistyczny: jeśli firma nie zaplanowała architektury danych z głową, każdy nowy analityk staje się de facto pracownikiem porządkowym. Z wyższym wykształceniem i proporcjonalnym wynagrodzeniem.

Strategia? Co czwarta firma.

Jest jeszcze jeden szczegół, który warto odnotować — i który tłumaczy, dlaczego ten problem jest systemowy, a nie jednostkowy.

Badanie Deloitte pokazuje, że w 2025 roku tylko co czwarta firma miała wdrożoną realną strategię zarządzania danymi. Co ciekawe — rok wcześniej było ich więcej: 31 procent.

Czyli mimo rosnących zespołów, mimo kolejnych rekrutacji, mimo deklarowanego zwrotu w stronę decyzji opartych na liczbach — strategiczne myślenie o danych cofnęło się o krok. Więcej ludzi, mniej planu.

Badani wymieniają dwie główne przeszkody: kulturę organizacyjną (52 procent wskazań) oraz brak zaangażowania ze strony kierownictwa (46 procent). Wysokie koszty wdrożeń i luki kompetencyjne — owszem, też się pojawiają, ale dopiero na dalszych miejscach.

To wymowne. Bo sugeruje, że problem nie jest głównie finansowy ani technologiczny. Jest zarządczy. Firmy kupują narzędzia i zatrudniają ludzi, ale nie decydują, po co i w jaki sposób mają z tych danych korzystać. W efekcie każdy robi to jak potrafi — i większość czasu schodzi na logistykę, nie na myślenie.

Czy to twój problem?

Nie każda firma ma dział danych. Ale każda firma, która zaczyna zbierać informacje — o klientach, sprzedaży, procesach — prędzej czy później staje przed tym samym dylematem.

Można go rozwiązać drogo: zatrudnić więcej ludzi i liczyć, że jakoś się ułoży. Można też rozwiązać go wcześniej — zanim się zainwestuje w kolejne stanowisko — i zapytać, jak wygląda droga od surowych danych do decyzji. Ile kroków. Ile czasu. Kto to robi i kosztem czego.

Jeśli odpowiedź brzmi „nie wiem” albo „jakoś to działa” — to całkiem możliwe, że twoi najdrożsi pracownicy od danych właśnie segregują cegły.

A architekt czeka.

Źródła: Deloitte Chief Data Officer Survey 2025; dbt Labs, State of Analytics Eng