Η αγορά των data analytics μεγαλώνει, τα εργαλεία πληθαίνουν και τα courses είναι παντού.
Κι όμως, ένα μεγάλο ποσοστό analysts παραμένει στο junior επίπεδο για χρόνια.
Όχι επειδή δεν προσπαθούν.
Όχι επειδή δεν μαθαίνουν.
Αλλά επειδή μαθαίνουν τα λάθος πράγματα, με τον λάθος τρόπο.
Ας δούμε τι πραγματικά κρατάει πίσω έναν data analyst — και τι κάνει τη διαφορά.
1. Η ψευδαίσθηση ότι τα εργαλεία φέρνουν εξέλιξη
SQL, Power BI, Python, dashboards, visualizations.
Οι περισσότεροι junior analysts επενδύουν όλη τους την ενέργεια εδώ.
Το πρόβλημα δεν είναι ότι τα εργαλεία δεν είναι σημαντικά.
Είναι ότι δεν είναι αρκετά.
Η αγορά δεν προάγει όποιον:
- ξέρει περισσότερα εργαλεία
- έχει δει περισσότερα tutorials
- έχει φτιάξει περισσότερα demo dashboards
Προάγει όποιον μπορεί να χρησιμοποιήσει τα εργαλεία για να:
- απαντήσει σε πραγματικά επιχειρηματικά ερωτήματα
- εξηγήσει τι σημαίνει ένα insight
- υποστηρίξει μια απόφαση με δεδομένα
Τα εργαλεία είναι το μέσο.
Η σκέψη είναι το skill.
2. Παραμονή σε ρόλο εκτελεστή
Ένα από τα πιο συχνά μοτίβα που κρατούν έναν analyst στο junior επίπεδο είναι η παθητική στάση.
Junior παραμένει όποιος:
- περιμένει πάντα requirements
- εκτελεί χωρίς να αμφισβητεί
- παραδίδει χωρίς να ρωτά «και μετά τι;»
Στην αρχή αυτό είναι απολύτως φυσιολογικό.
Αν όμως συνεχίζεται για χρόνια, γίνεται παγίδα.
Η μετάβαση σε mid και senior επίπεδο ξεκινά όταν:
- αρχίζεις να αμφισβητείς το ερώτημα
- προτείνεις metrics αντί να σου τα δίνουν
- σκέφτεσαι το impact πριν το αποτέλεσμα
Η ευθύνη είναι αυτό που διαφοροποιεί τα επίπεδα.
Όχι τα χρόνια εμπειρίας.
3. Έλλειψη business context
Πολλοί analysts δουλεύουν με δεδομένα χωρίς να καταλαβαίνουν πραγματικά:
- το προϊόν
- το business model
- τους στόχους της ομάδας
- τις αποφάσεις που βασίζονται στα reports
Αποτέλεσμα;
Dashboards που είναι τεχνικά σωστά αλλά επιχειρηματικά άχρηστα.
Η κατανόηση του business context:
- αλλάζει τον τρόπο που γράφεις queries
- επηρεάζει ποια metrics επιλέγεις
- καθορίζει πώς επικοινωνείς τα insights
Ένας analyst που καταλαβαίνει το “γιατί” της δουλειάς του
ξεχωρίζει αμέσως.
4. Projects χωρίς ουσία
Πολλοί analysts έχουν portfolio.
Λίγοι έχουν portfolio με νόημα.
Projects που:
- βασίζονται σε καθαρά datasets
- δεν έχουν πραγματικό πρόβλημα
- δεν απαιτούν αποφάσεις
- δεν έχουν stakeholders
δεν σε προετοιμάζουν για senior ρόλο.
Η εξέλιξη έρχεται μέσα από projects που:
- ξεκινούν από ασαφές πρόβλημα
- απαιτούν επιλογές και trade-offs
- έχουν feedback και διορθώσεις
- προσομοιώνουν πραγματικές συνθήκες
Χωρίς αυτό το επίπεδο δυσκολίας, η εμπειρία μένει επιφανειακή.
5. Καμία ουσιαστική ανατροφοδότηση
Ένας από τους πιο υποτιμημένους λόγους στασιμότητας είναι η απουσία feedback.
Όταν:
- κανείς δεν σχολιάζει τη σκέψη σου
- κανείς δεν διορθώνει το approach σου
- κανείς δεν σου λέει τι θα περίμενε ως senior
τότε είναι εύκολο να πιστεύεις ότι “είσαι εντάξει”.
Η αλήθεια όμως είναι σκληρή:
χωρίς feedback, επαναλαμβάνεις τα ίδια λάθη — απλώς πιο γρήγορα.
Πώς σταματάς να μένεις junior
Η μετάβαση δεν γίνεται με ένα ακόμα course.
Γίνεται με αλλαγή νοοτροπίας.
Συγκεκριμένα:
- εστίασε στη σκέψη, όχι μόνο στο output
- μάθε να συνδέεις δεδομένα με αποφάσεις
- δούλεψε σε projects με πραγματικό βάθος
- ζήτα feedback από ανθρώπους που ξέρουν τι κοιτάνε
- πάρε ownership, ακόμα κι όταν δεν σου ζητείται
Η καριέρα στα data analytics δεν είναι αγώνας ταχύτητας.
Είναι θέμα κατεύθυνσης.
Και όταν η κατεύθυνση αλλάζει,
αλλάζει και το επίπεδο.
