בעשור האחרון חל שינוי עמוק באופן שבו ארגונים מקבלים החלטות. אם בעבר מנהלים הסתמכו על ניסיון אישי, תחושת בטן או תהליכים מסורתיים, היום כמעט כל החלטה משמעותית מבוססת על דאטה. לא משנה אם מדובר בחברת הייטק, רשת קמעונאות, מוסד רפואי, בנק, משרד ממשלתי או סטארטאפ בתחילת דרכו, כולם מפיקים כמויות עצומות של מידע.

אבל דאטה בפני עצמו הוא חסר שימוש. הוא מפוזר בין מערכות, מבולגן, ולרוב גם מטעה אם לא יודעים לפרש אותו. בדיוק כאן נכנס לתמונה Data Analyst או בעברית דאטה אנליסט שהוא אחד התפקידים החשובים והמשפיעים ביותר בעידן הדיגיטלי.

דאטה אנליסט: המקצוע שמתרגם נתונים לתובנות עסקיות אמיתיות

דאטה אנליסט הוא מי שמקבל כמויות גדולות של נתונים ממקורות שונים כמו אתרי אינטרנט, אפליקציות, מערכות ,CRM מערכות פיננסיות, מערכות תפעול, BI, נתוני שיווק ועוד והופך אותם למסקנות שמנהלים יכולים לעבוד לפיהן.

במילים פשוטות: הוא האדם שמחבר בין מה שקורה בפועל לבין מה שהארגון צריך לעשות עכשיו.

זו אינה עבודה טכנית בלבד. כדי להיות אנליסט טוב צריך שילוב של יכולות: חשיבה אנליטית, הבנה עסקית, ידע טכנולוגי, ראייה מערכתית ויכולת "לספר סיפור" מתוך נתונים. האנליסט אינו מסתפק בהצגת מספרים — הוא מסביר מה הם אומרים, למה זה קורה ומה כדאי לעשות.

למה המקצוע הפך לכל כך חיוני?

כיוון שארגונים מבינים שהיתרון התחרותי האמיתי טמון ביכולת להבין את הדאטה שלהם.

לדוגמה:

אתר אי־קומרס שמזהה אילו מוצרים נמכרים פחות ומבין למה.
בית חולים שמנתח עומסים ומייעל עבודת מחלקות.
חברת פינטק שמזהה עסקאות חשודות בזמן אמת.
אפליקציה שמנתחת התנהגות משתמשים כדי לשפר פיצ'רים.
רשת קמעונאות שמבצעת תחזיות ביקושים ומונעת מחסור במלאי.

כל אלה מסתמכים על עבודה מדויקת של דאטה אנליסט.

העומק של המקצוע: מתרגום נתונים להבנת בני אדם

דבר מעניין על תפקיד הדאטה אנליסט הוא שהוא אינו מסתכם בסטטיסטיקה.
מאחורי כל נקודת דאטה מסתתרת התנהגות אנושית: החלטה, רצון, בעיה, תסכול, הצלחה או כישלון.

אנליסט טוב יודע לראות מעבר למספרים. הוא יודע להבין מה משתמשים עושים, למה הם עושים זאת ומה הארגון צריך ללמוד מזה.

תפקיד שהפך לנכס אסטרטגי

בשנים האחרונות יותר ויותר ארגונים מבינים שדאטה אנליסט אינו “תומך החלטה”, אלא אחד הכוחות המרכזיים שמובילים אותה . מנהלים רוצים לקבל תמונה ברורה על מה שקורה והאנליסט הוא מי שמספק את התמונה הזו.

זו אחת הסיבות לכך שהמקצוע מבוקש כל כך, ושכר האנליסטים ממשיך לעלות מדי שנה.

מה עושה דאטה אנליסט ביום־יום? מסע מלא מהנתונים הגולמיים עד לקבלת החלטות

אחד הדברים המרתקים במקצוע הדאטה אנליסט הוא שהוא משלב טכנולוגיה, חשיבה אנליטית והבנה עסקית בתוך יום עבודה אחד. בניגוד לחלק מתפקידים אחרים בהייטק, שבהם משימת היום דומה למשימת אתמול, העבודה של Data Analyst משתנה כל הזמן: השאלות שונות, הנתונים מתפתחים, האתגרים משתנים וצריך כל הזמן לחקור, להבין וללמוד.

להלן פירוט של היום־יום של דאטה אנליסט — בצורה שתתן תמונה אמיתית של איך נראה המקצוע מבפנים.

איסוף נתונים ממערכות ופלטפורמות שונות

הצעד הראשון בכל ניתוח הוא איסוף המידע. המידע מגיע ממקורות מגוונים:
אתרי אינטרנט, אפליקציות, מערכות CRM, פלטפורמות פרסום, מערכות שירות לקוחות, מערכות תפעוליות, דוחות כספיים, BI ועוד.

לרוב מדובר בעשרות טבלאות שונות שמגיעות ממערכות שלא “מדברות” אחת עם השנייה. האנליסט מאחד אותן בעזרת SQL ומייצר בסיס מידע אחיד שממנו אפשר להתחיל לעבוד.

ניקוי, טיוב והכנת המידע לניתוח

לפני שמבצעים כל ניתוח, צריך לוודא שהדאטה נקי ואמין. זה שלב שקובע במידה רבה את איכות העבודה כולה.
בפועל זה כולל:

טיפול בכפילויות
השלמת נתונים חסרים
תיקון ערכים שגויים
המרת פורמטים
סידור טבלאות
שילוב מקורות מידע שונים

זו עבודה שדורשת דיוק והבנה עמוקה של המערכות העסקיות, משום שכל טעות קטנה עלולה להוביל למסקנות שגויות.

חקר הנתונים והסקת מסקנות — הליבה של המקצוע

אחרי שהמידע מוכן, מתחיל השלב המעניין ביותר: להבין מה הנתונים מספרים.

כאן האנליסט משתמש בסטטיסטיקה, ניתוח התנהגות, זיהוי מגמות, בדיקות A/B , ניתוח משפכי המרה וכלים אנליטיים נוספים.
הוא מחפש קווי מגמה, נקודות שבירה, אנומליות, קשרים בין משתנים ודפוסים שחוזרים על עצמם.

לדוגמה:

מדוע מספר ההמרות ירד בשבוע האחרון?
האם העלאת מחיר גרמה ללקוח לקנות פחות?
האם קמפיין פרסום הביא לקוחות איכותיים או רק תנועה?
באיזה שלב משתמשים נוטשים את היישום?

כאן דרושה לא רק יכולת טכנית — אלא חשיבה ביקורתית, סקרנות ויכולת “לשאול את השאלה הנכונה”.

בניית ויזואליזציות ברורות לכלל הארגון

לא כל מנהל יודע לקרוא SQL או לנתח גרף סטטיסטי. ולכן אחד התפקידים החשובים ביותר של דאטה אנליסט הוא הפיכת המידע למשהו שכל אחד יכול להבין.

באמצעות כלים כמו Power BI, Tableau או Looker Studio האנליסט בונה דשבורדים (Dashboards) גרפים, טבלאות דינמיות והצגות ויזואליות שמסבירות את הסיפור מאחורי המספרים.

זהו החלק שבו דאטה “מקבל פנים”.

תמיכה בהחלטות עסקיות והובלת תהליכים בארגון

העבודה של דאטה אנליסט אינה מסתכמת ב“להציג נתונים”.
הוא משתתף בישיבות החלטה, מסייע לצוותי מוצר, מלווה מנהלי שיווק, עובד יחד עם ההנהלה ומייעץ כיצד להשפיע על התוצאה העסקית.

במילים אחרות: הדאטה אנליסט הוא לא רק מנתח הוא שותף אמיתי בקבלת החלטות.

תפקידי דאטה נוספים, אפשרויות תעסוקה, שכר ומסלולי קידום

אחד הדברים שהופכים את תחום הדאטה לאטרקטיבי במיוחד הוא הגיוון העצום בתפקידים ובהזדמנויות התעסוקה. לא מדובר רק בתפקיד אחד, אלא במשפחה שלמה של מקצועות שנמצאים בצמיחה מתמדת. רבים מתחילים כ־Data Analyst אך עם הזמן יכולים להתפתח לתפקידים מתקדמים הרבה יותר.

מהן האפשרויות של אנליסט, איפה אפשר לעבוד ומה שכר מחכה לאנשים שנכנסים לתחום.

סוגי תפקידים בעולם הדאטה

Data Analys - הדלת הראשית לעולם הדאטה

זהו התפקיד הבסיסי אך החשוב ביותר. האנליסט מתמקד באיסוף מידע, ניתוח מגמות, חקר נתונים, בניית דוחות ומתן תובנות למנהלים.
זהו תפקיד שמשלב חשיבה עסקית וטכנית גם יחד, וממנו ניתן להתפתח כמעט לכל כיוון נוסף באקוסיסטם של הדאטה.

Product Data Analyst - אנליסט מוצר

מתמקד בהתנהגות משתמשים בתוך אפליקציות ואתרים. תפקיד זה כולל:

ניתוח משפכי המרה
בדיקות A/B
הבנת שימוש בפיצ'רים
ניתוח נטישת משתמשים
איתור הזדמנויות לשיפור חוויית המשתמש

חברות כמו Wolt, Fiverr, Meta ו-Amazon מעסיקות עשרות אנליסטי מוצר שמסייעים לשפר כל פעולה במוצר.

Marketing Analyst - אנליסט שיווק

מתמקד בנתוני פרסום וקמפיינים:

עלות רכישת לקוח
מודלים של ייחוס (Attribution)
פילוח קהלים
חיזוי ביצועים
ניתוח ROI של תקציבי פרסום

זהו תפקיד קריטי בחברות דיגיטל, מותגים קמעונאיים וחברות פרסום.

BI Developer - מפתח BI

כאן התפקיד הופך טכני יותר: בניית תשתיות דאטה, דשבורדים מורכבים, אוטומציות וזרימות מידע מארגזים שלמים של נתונים.
מפתח BI עובד יד ביד עם אנליסטים כדי להפוך נתונים גולמיים לכלי עבודה חזקים.

Data Scientist - מדען נתונים

זהו שלב מתקדם יותר, ולרוב דורש ניסיון מקדים כאנליסט.
מדעני נתונים בונים מודלים מתמטיים לחיזוי, סיווג, המלצה ואופטימיזציה.
התפקיד דורש כישורי Machine Learning וסטטיסטיקה מתקדמת.

איפה Data Analysts עובדים?

חברות הייטק וסטארטאפים
תפקיד מרכזי בצוות המוצר, השיווק והדאטה.

חברות פינטק ובנקים
ניתוח סיכונים, זיהוי הונאות, תחזיות פיננסיות וניהול תיקי לקוחות.

בתי חולים ומערכות בריאות
ניתוח עומסים, שיפור שירות רפואי, מודלים של ניתוב מטופלים.

רשתות קמעונאות ומסחר
תחזיות ביקושים, ניהול מלאי, אופטימיזציה של מדפים, תמחור ומבצעים.

משרדי ממשלה ורשויות מגוונות
התייעלות מערכתית, פרויקטי תכנון, תחבורה וניתוח שירותים.

חברות פרסום ושיווק דיגיטלי
שיפור קמפיינים, פילוח קהלים, מדידת אפקטיביות.

בקיצור: כל ארגון שמקבל החלטות — צריך דאטה אנליסט.

כיצד AI משנה את עולם הדאטה? עתיד המקצוע, שילוב כלים חכמים והקורס של HackerU שמכין לעידן החדש

בשנים האחרונות עולם הדאטה עבר מהפכה משמעותית: בינה מלאכותית הפכה מחידוש טכנולוגי לכלי עבודה יום־יומי. ארגונים מבינים שהשילוב בין מומחיות אנושית לבין AI מייצר את היתרון התחרותי האמיתי. אחד המקצועות שהושפעו מהשינוי בצורה העמוקה ביותר הוא Data Analyst.

האם ה-AI מחליף אנליסטים?
ממש לא.
הוא דווקא מגדיל את הערך שלהם בתנאי שהם יודעים להשתמש בו נכון.

ה-AI כתוספת כוח ולא כתחליף: מה באמת משתנה?

האצה משמעותית של עבודה טכנית

פעולות שבעבר לקחו שעות כמו ניקוי דאטה, כתיבת שאילתות SQL מורכבות, המרת פורמטים, בניית פונקציות Python ועוד , מתבצעות היום בחלקן באמצעות כלים כמו ChatGPT, Copilot ותוספי AI בתוך Power BI.

במקום לכתוב שאילתה מאפס, האנליסט יכול לבקש מה-AI לבנות אותה ולשפר אותה.
זה מאפשר להתמקד בעבודה החשובה: פרשנות, חשיבה אסטרטגית והסקת מסקנות.

AI כחיישן חכם: זיהוי בעיות בזמן אמת

מערכות AI יכולות לזהות מגמות חריגות (Anomaly Detection):
למשל, ירידה לא צפויה בהמרות, Spike תנועות חשוד, שינוי בדפוסי גלישה או חריגה במכירות.

ההתרעות האלו הופכות את האנליסט למהיר ואפקטיבי יותר הוא מקבל “אורות אדומים” בזמן אמת, ויכול לחקור את הסיבה לפני שנגרם נזק.

BI מונע שפה טבעית — עידן חדש של ויזואליזציה

פלטפורמות BI חדשות מאפשרות ליצור דוחות באמצעות משפטים פשוטים:

“תציג את השינוי במספר המשתמשים הפעילים לפי שבוע.”
“הצג לי את הביצועים של הקמפיינים לפי ערוץ פרסום.”

כך האנליסט יכול להפיק דוחות במהירות, להעשיר אותם בתובנות, ולהתפנות לחשיבה עסקית עמוקה.

אבל AI לא מבין הקשר עסקי — וזה תפקידו הבלעדי של האנליסט

AI יודע לנתח, אבל לא יודע לפרש.

הוא לא מבין:

למה לקוחות נוטשים
מהו הרקע לשינוי מגמה
מהי ההשפעה האמיתית על הרווחיות
איך קהל מתנהג במציאות ולא רק במספרים
אילו מגבלות יש לעסק, לתקציב או למוצר

ופה נכנסת המומחיות האנושית:
האנליסט מחבר בין נתונים לבין מציאות עסקית – מה שה-AI פשוט לא מסוגל לעשות.

מה צופן העתיד למקצוע?

הביקוש רק הולך וגדל

חברות מבינות שהשילוב בין אנליסטים חזקים לכלי AI מייצר תפוקה גבוהה יותר.
תפקיד הדאטה אנליסט הופך ל־Strategic Data Partner — שותף עסקי, לא רק טכני.

הגבול בין אנליסט למקצועות אחרים מיטשטש

דאטה אנליסטים לומדים יותר ויותר יכולות של BI מעט Data Engineering ומעט Data Science וזה יוצר אנשי מקצוע “היברידיים” עם ערך גבוה במיוחד.

AI מעלה את רף ההיכולות – אבל גם פותח דלתות למתחילים

מצד אחד, אנליסטים מתקדמים נדרשים לעומק מקצועי גבוה.
מצד שני AI מוריד את חסמי הכניסה: אפשר להגיע לתוצאות טובות יותר גם עם פחות ניסיון טכני בתחילת הדרך.

איך לומדים Data Analysis בצורה שמותאמת לעידן ה-AI?

כאן נכנס לתמונה מסלול Data Master עם התמחות ב־Data Analyst & BI של האקריו.
זהו מסלול שנבנה מראש להתאים לעולם שבו AI הוא חלק בלתי נפרד מהמקצוע.

בקורס לומדים כלים טכניים שמרכיבים את המקצוע

המסלול כולל:

SQL ברמה מעמיקה
Python לניתוח נתונים
Power BI ופתרונות BI של Microsoft
עבודה עם בסיסי נתונים מורכבים
שיטות ניקוי וטיוב דאטה
בניית דוחות וניתוח התנהגות משתמשים

שילוב מלא של AI במהלך הלימודים

כיוון שהעבודה המודרנית דורשת זאת, כל התהליך כולל שימוש בכלים מבוססי AI:

כתיבת שאילתות SQL באמצעות AI
עיצוב ויזואליזציות עם Generative BI
אוטומציה של ניקוי נתונים
עזרה בכתיבת קוד Python
סקירה של מגמות באמצעות AI
ובעיקר חשיבה ביקורתית מול תובנות שה-AI מציע

פרויקט גמר שמדמה תפקיד אמיתי

הסטודנטים בונים פרויקט מקיף:
החל משאיבת דאטה, דרך ניקוי וטיוב, ועד בניית דשבורד והפקת מסקנות עסקיות.

למידע נוסף על הקורס ניתן להיכנס לדף התוכנית המלא: קורס Data Analyst בהאקריו

לסיכום:

Data Analyst הוא אחד המקצועות הבולטים של המאה ה־21.
הוא משלב חשיבה אנליטית, הבנת מערכות, התנהגות משתמשים, יכולת לספר סיפור עסקי ועבודה לצד כלים חכמים מבוססי AI.

התחום רק הולך וגדל, השכר יציב וגבוה, ואפשרויות הקידום רבות.
מי שנכנס אליו היום נמצא בדיוק בזמן.