מסלולי קריירה בתחום הדאטה

אם אתם מרגישים לפעמים מבולבלים מכל הטייטלים בעולם הדאטה, אתם ממש לא לבד.

אפילו בין אנשי מקצוע ותיקים לא תמצאו תמיד הסכמה על ההבדלים בין תפקיד לתפקיד, וכל ארגון משתמש במונחים קצת אחרת. בפוסט הזה נעשה סדר: נבין מה באמת עושה כל אחד מהתפקידים בעולם הדאטה, איפה הם נפגשים, ואיך תדעו איזה מהם הכי מתאים לכם.

למה זה כל כך מבלבל?

עולם הדאטה צעיר ומתפתח במהירות, נוצרים תפקידים חדשים, ולפעמים הגבולות בין תפקידים קיימים מטשטשים. מה שנקרא “Data Analyst” במקום אחד, יכול להיות “BI Developer” במקום אחר, ולהיפך וכו'.

ההמלצה שאני נותן תמיד לסטודנטים שלי היא לא להיתפס לשם של המשרה, אלא לקרוא לעומק את מה שמסתתר מאחוריו. תעברו על תיאור התפקיד - אילו משימות מופיעות שם? באילו כלים ושפות מצפים שתעבדו?

הפרטים האלה בדרך כלל ילמדו אתכם הרבה יותר על מהות התפקיד מאשר הכותרת עצמה.

Data Analyst | אנליסט נתונים

ה־Data Analyst הוא בעצם הגשר בין הנתונים לבין קבלת ההחלטות בארגון. הוא לא רק מציג נתונים, אלא משתמש בהם כדי לספר סיפור עסקי ברור - להבין למה משהו קרה, ומה אפשר לעשות אחרת. אנליסטים מנתחים מגמות, מזהים דפוסים, ובונים דוחות שמתרגמים מספרים להמלצות אופרטיביות.

לדוגמה, אם חנות אונליין רואה ירידה במכירות, האנליסט יצלול לנתונים, יבדוק לפי אזור, ערוץ שיווק או סוג מוצר, וינסה להבין מה השתנה. במקרים רבים, התשובות שמגיעות מהאנליסט הן אלו שמעצבות את ההחלטות הבאות של הנהלת החברה. זה תפקיד שדורש חשיבה אנליטית, סקרנות ויכולת לראות את התמונה הגדולה - וגם לדעת להסביר אותה לאחרים בצורה ברורה.

BI Developer | מפתח בינה עסקית

מפתחי BI נמצאים בדיוק באמצע בין הצד העסקי לצד הטכנולוגי. הם אחראים על בניית התשתית שמאפשרת לארגון בכלל לראות את הנתונים שלו בצורה נגישה. הם יוצרים דשבורדים, בונים מודלים של נתונים, כותבים שאילתות ומחברים בין מערכות שונות כדי שכל אחד בארגון יוכל לראות את מה שחשוב לו בלחיצה אחת.

אם נחשוב על זה במונחים פשוטים: האנליסט שואל את השאלות, ומפתח ה־BI בונה את הכלים שיענו עליהן. בארגונים קטנים זו לעיתים אותה פונקציה, אבל ככל שהארגון גדל, כך נדרשת מומחיות גבוהה יותר בבניית מודלים ותהליכים שמזינים נתונים באופן רציף ואמין.

Data Engineer | מהנדס נתונים

ה־Data Engineer הוא מי שמוודא שכל הנתונים בכלל מגיעים למקום הנכון. הוא אחראי על הצינורות שמעבירים נתונים ממערכות שונות - החל מאיסוף, דרך ניקוי וטרנספורמציה, ועד אחסון במחסן נתונים מרכזי. במילים אחרות, הוא זה שבונה את התשתית שמאפשרת לכל השאר לעבוד.

לדוגמה, אם לחברה יש עשרות סניפים שכל אחד שומר את נתוני המכירות שלו במערכת אחרת, מהנדס הדאטה ידאג שכל הנתונים האלה יתנקזו לתוך מקור אחד, בפורמט אחיד ונקי. זה תפקיד טכני מאוד, שדורש ידע עמוק בשפות תכנות, עבודה עם ענן ותהליכי אוטומציה. אבל גם בו, בסופו של דבר, המטרה דומה - לאפשר לארגון להשתמש בנתונים שלו בצורה יעילה וחכמה.

Data Scientist | מדען נתונים

מדען הנתונים לוקח את כל זה צעד קדימה.אם האנליסט שואל “מה קרה?”, מדען הנתונים שואל “מה יקרה?”.הוא משתמש בשיטות סטטיסטיות, מודלים מתמטיים ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות תוצאות, לזהות מגמות, ולהבין את ההתנהגות שמסתתרת מאחורי המספרים.

העבודה שלו כוללת בניית מודלים של חיזוי, ניתוח טקסטים או תמונות, וזיהוי אנומליות - כלומר מצבים חריגים שהמערכת צריכה לשים לב אליהם. מדעני נתונים כותבים קוד על בסיס יומיומי, אבל נדרשים גם להבנה עמוקה במתמטיקה וסטטיסטיקה כדי להעריך את אמינות התוצאות.זהו תפקיד שמתאים לאנשים עם סקרנות מחקרית ורצון להשתמש בדאטה כדי לגלות תובנות שאף אחד לא רואה במבט ראשון.

Data Architect | ארכיטקט דאטה

ה-Data Architect הוא האדריכל של עולם הדאטה. הוא מתכנן את המבנה הכולל של מערכות הנתונים בארגון: איך המידע זורם ממערכת למערכת, איך הוא נשמר, ואיך מבטיחים שהוא יהיה גם נגיש וגם מאובטח. במובן מסוים, זה התפקיד שמסתכל על כל התמונה מלמעלה - הוא לא מתעסק בגרפים או בשאילתות, אלא בתכנון התשתית שמאפשרת לכל זה לקרות.

למשל, בארגון גדול שיש בו עשרות מערכות שונות = ERP, CRM, אפליקציות ואתרים = הארכיטקט הוא זה שמגדיר איך כל הנתונים האלה ידברו זה עם זה. זה דורש ראייה מערכתית, הבנה עמוקה גם בטכנולוגיה וגם בעולמות העסקיים, ויכולת לתכנן לטווח ארוך.

Machine Learning Engineer | מהנדס למידת מכונה

מהנדסי Machine Learning אחראים על החלק שבו מדע הנתונים הופך למוצר אמיתי. הם לוקחים את המודלים שמדעני הנתונים פיתחו ומטמיעים אותם במערכות אמיתיות - כאלה שרצות ביום־יום ומשפיעות על המשתמשים. זה יכול להיות מנוע המלצות באתר מסחר, מערכת חיזוי ביקושים, או צ’אטבוט מבוסס בינה מלאכותית.

בעוד מדען הנתונים עוסק בעיקר במחקר ובניסויים, ה-ML Engineer הוא מי שהופך את הרעיונות האלה למציאות טכנית. זה תפקיד שנמצא בדיוק על התפר בין עולמות הדאטה והפיתוח, ודורש הבנה עמוקה בקוד וגם גישה הנדסית.

Data Visualization Specialist | מומחה ויזואליזציית נתונים

מומחה הוויזואליזציה אחראי על השלב שבו הנתונים הופכים לסיפור ברור. הוא יודע לבחור את סוג הגרף הנכון, את הצבעים שיעבירו את המסר, ואת הדרך להציג מידע מורכב בצורה פשוטה ואינטואיטיבית. כל אחד יכול ליצור גרף עמודות - אבל לדעת איך לגרום לדשבורד “לדבר” זו כבר אמנות בפני עצמה.

מומחי ויזואליזציה משלבים הבנה עסקית, עין עיצובית וחשיבה אנליטית. הם הופכים מספרים יבשים לדשבורדים שמאפשרים לאנשי הארגון להבין, להסיק מסקנות ולפעול לפיהן. בישראל פחות רואים את הטייטל הזה כשלעצמו, אבל ברוב הארגונים מדובר באחריות שנמצאת אצל מפתחי BI או אנליסטים בכירים.

לסיכום

אלה שבעת התפקידים המרכזיים שמרכיבים את עולם הדאטה של היום. בחברות שונות הם עשויים להיראות אחרת, להתמזג זה בזה או להיקרא בשם שונה, אבל כולם חלק מאותה שרשרת אחת שמטרתה להפוך נתונים לתובנות, ותובנות לפעולות.

ומה שמשותף לכולם הוא הבסיס: SQL. זו השפה שמאפשרת לדבר עם הנתונים, לשאול שאלות, ולשלוף תשובות ישירות ממסדי הנתונים עצמם.

אם אתם רוצים להיכנס לעולם הדאטה, או להבין אותו לעומק - זו הנקודה הנכונה להתחיל ממנה.

📘 מדריך SQL חינמי למדו את יסודות השפה בצורה פשוטה וברורה – ב־20 דקות בלבד. לחצו כאן כדי להתחיל ›