Rollerna i datateamet 2027: så förändras kraven

Tre nyckelroller i analysteamet och varför AI gör dem viktigare

Snabbversion

AI förändrar arbetsfördelningen i datateamet. Dataanalytiker, data engineers och analytics engineers får tydligare och mer specialiserade uppdrag.

Rekryterar du fel kompetens kan konsekvensen bli opålitliga data och bristande insikter som förstärker AI-fel.

Avgör först var det skaver, i dataflödet, datakvalitén eller analysen. Rekrytera sen den kompetens som löser problemet.

AI- och big data-specialister hör till de snabbast växande yrkesrollerna fram till 2030, enligt World Economic Forum. Ändå säger titlarna allt mindre om vad personen faktiskt gör. När AI automatiserar rutinuppgifter flyttas ansvaret i datateamet. Det räcker inte längre att bara rekrytera den traditionella analytikerprofilen. Här är rollerna som gäller inför 2027 och vad som krävs av dem.

Ada Digital där vi arbetar med rekrytering och konsultuthyrning med fokus på data och analys ser vi att allt fler arbetsgivare efterfrågar analytiskt tänkande när de ser över teamet. Och det finns goda skäl till det. Utan tillförlitliga data riskerar AI att leverera missvisande insikter som leder till felaktiga och kostsamma beslut. En oro många IT-ledare delar enligt en ny undersökning från oss på Ada Digital.

Vilka roller behövs i ett analysteam framåt?

När AI automatiserar datarensning, rutinrapporter och delar av analysarbetet förändras analytikerns roll. Mindre tid går åt till att ta fram siffror, mer till att granska och ifrågasätta AI-verktygens slutsatser.

Läs mer Vad är egentligen AI-kompetens inom IT och Tech?

– Tidigare kunde arbetsgivare söka en bred analytikerprofil. Nu behöver de bli mycket tydligare med vad personen faktiskt ska lösa. Är problemet datakvaliteten, infrastrukturen eller att verksamheten inte får fram rätt insikter? Det avgör vilken kompetens som behövs, säger Mathias Jonsson, VD på Ada Digital. Han fortsätter: Framför allt ser vi att tre roller blir allt viktigare i moderna datateam: dataanalytiker, Data engineer och en dedikerad Analytics engineer.

AI minskar alltså inte behovet av analytisk kompetens. Snarare förändrar den vad kompetensen ska användas till. Beroende på verksamheten kan analysteamet också behöva data scientists som utvecklar och validerar prediktiva modeller, exempelvis för att förutse efterfrågan eller kundavhopp.

Dataanalytiker: från siffror till affärsbeslut

När AI automatiserar rutinrapporter, datarensning och den första analysen av stora datamängder förändras dataanalytikerns uppdrag. Att ta fram siffror räcker inte längre. Det viktiga blir att förstå vad de betyder, ställa rätt frågor och omsätta resultaten i beslut som driver verksamheten framåt.

Dataanalytikern arbetar nära marknad, ekonomi, HR och andra affärsfunktioner. Hen omvandlar verksamhetens frågor till konkreta analyser, identifierar mönster och visualiserar resultat som andra kan agera på. När AI gör analysarbetet snabbare blir statistisk förståelse och kritiskt tänkande ännu viktigare. Analytikern måste kunna granska antaganden, upptäcka felaktiga slutsatser och identifiera bias. För även om AI kan leverera övertygande analyser betyder det inte att resultaten är korrekta.

Krav på rollen:

Hard skills: SQL, BI och datavisualisering, statistik, datavalidering, AI-stödd analys

Soft skills: Affärsförståelse, kritiskt tänkande, kommunikation, problemlösning

Data engineer: grunden som AI står och faller med

AI kan redan hjälpa till att skriva och felsöka kod. Men det är människans ansvar att se till att företagets data är korrekt, säker och tillgänglig. Därför får data engineern en allt viktigare roll inom arkitektur, datakvalitet och spårbarhet.

Data engineer bygger och underhåller infrastrukturen som organisationens data flödar genom, exempelvis pipelines, datalager och API:er. När information kommer från flera system ser hen till att den går att samla, bearbeta och använda på ett tillförlitligt sätt. Utan fungerande dataflöden har varken analytiker eller AI-modeller något pålitligt underlag att arbeta med.

AI ställer dessutom nya krav. Data engineern behöver kunna förbereda organisationens information för exempelvis RAG-lösningar, säkerställa rätt behörigheter och skapa spårbarhet genom hela dataflödet. Önskvärt är också om rollen förstår hur GDPR och AI-förordningen påverkar hanteringen av data.

Viktigaste krav på rollen

Hard skills: Python, SQL, ETL/ELT, molnplattformar, dataarkitektur, datakvalitet och säkerhet

Soft skills: Systemtänkande, noggrannhet, ansvarstagande, samarbete

Analytics engineer ser till att alla räknar lika

När AI gör det möjligt för fler medarbetare att ställa frågor direkt till företagets data uppstår ett nytt problem. Vad händer om ekonomi, marknad och ledning får olika svar på samma fråga? Det är här analytics engineern kommer in.

Rollen fungerar som länken mellan data engineern och dataanalytikern. Analytics engineern bygger, testar och förvaltar datamodeller som omvandlar rådata till tillförlitliga analysunderlag. Hen ansvarar också för att dokumentera modellerna och skapa gemensamma definitioner av affärsbegrepp som intäkt, kundvärde och aktiv kund. På så sätt blir datan både användbar och jämförbar, oavsett vem i organisationen som analyserar den.

Utan gemensamma definitioner riskerar AI att ge olika svar beroende på vilken datakälla, behörighet och hur frågorna tolkas. Exempelvis kan marknad och ekonomi får olika siffror på hur många aktiva kunder företaget har, eftersom de använder olika definitioner. Analytics engineern skapar därför en stabil grund för både traditionell analys och AI-driven beslutsinformation.

Krav på rollen:

Hard skills: Avancerad SQL, dbt, datamodellering, Git, datatester, semantiska modeller

Soft skills: Affärsförståelse, struktur, pedagogik, samarbete mellan teknik och verksamhet

Vilken roll ska du anställa först?

Det beror på var det skaver. Om dataflödena är opålitliga eller informationen ligger utspridd i olika system behövs en data engineer. Finns rådatan men ingen litar på siffrorna i rapporterna kan det vara dags att rekrytera en analytics engineer. Saknas insikterna som ledningen behöver för att kunna fatta beslut så behövs en dataanalytiker.

Läs mer Chefsguide: Intervjufrågor inom data, analys och AI

Mindre organisationer behöver inte nödvändigtvis tre separata personer. En erfaren specialist kan täcka flera kompetensområden och vissa behov kan lösas med konsulter.

– Tre roller, tre olika ansvar, men samma mål. Vi ser att fler arbetsgivare behöver kompetensen, samtidigt som många är osäkra på vilken roll de faktiskt ska rekrytera. Ibland är lösningen en nyanställning, ibland att utveckla den kompetens som redan finns. Och ibland är en konsult det snabbaste sättet att komma vidare, avslutar Mathias Jonsson.

Behöver du bygga upp eller förstärka ditt existerande datateam med AI-kompetens? Kontakta Ada Digital så hjälper vi dig bygga ett tekniknära analysteam som vill mer!

Mer om Data & Analytics

Bilden i artikeln är AI-genererad.

Skribent

Charlotte Ulvros

Charlotte är marknadschef på Ada Digital och ansvarar för marknadsföring, varumärke och digitala utveckling. Med bakgrund inom media och e-handel leder hon ett specialistteam inom digital marknadsföring, webb, content och analys. Hon följer utvecklingen på den svenska och internationella arbetsmarknaden och analyserar hur AI, digitalisering och nya kompetenskrav påverkar Tech- och IT-branschen på både kort och lång sikt. Insikter och trender hon delar hon med sig av på Ada Digitals insiktsblogg.

Källor