Werken als Analytics Engineer

Een dag uit het leven van een Analytics Engineer

Een dag in het leven van een Analytics Engineer

De rol van een Analytics Engineer is dynamisch, afwisselend en cruciaal in het ontsluiten van betrouwbare data voor analyse en besluitvorming. Van technische checks tot creatieve oplossingen bouwen: geen dag is hetzelfde. Hieronder krijg je een inkijkje in een typische werkdag.

08:30 – Dagstart en pipeline monitoring

De dag begint met een kop koffie en het openen van de monitoring dashboards. Zijn alle automatische data pipelines vannacht succesvol doorgelopen? Zijn er foutmeldingen of vertraagde taken? De Analytics Engineer controleert de logs en grijpt direct in als er iets misgaat. Soms is een kleine wijziging in een SQL-query voldoende, maar het kan ook betekenen dat een bronconnector hersteld moet worden.

09:30 – Daily stand-up met het team

Tijdens de dagelijkse stand-up met het data team worden lopende projecten besproken. De Analytics Engineer stemt af met data-analisten, data scientists en data engineers over prioriteiten, nieuwe dataverzoeken en mogelijke knelpunten. Dit overleg zorgt voor duidelijke samenwerking en voorkomt dubbel werk.

10:00 – Nieuwe datastructuren modelleren

Na het overleg duikt de Analytics Engineer in de code. Er is een nieuw rapport aangevraagd dat klantgedrag per regio inzichtelijk maakt. Dat vereist het modelleren van een nieuwe tabel in de data warehouse layer met behulp van dbt (data build tool). Hierbij moet rekening gehouden worden met performance, schaalbaarheid en logische structuur.

12:30 – Lunchpauze

Tijd voor ontspanning. Sommige collega's gaan een wandeling maken, anderen lunchen samen in de bedrijfskantine. Even de benen strekken en het hoofd leegmaken voordat de middag begint.

13:15 – Data valideren en testen

De nieuwe datastructuren zijn gebouwd, maar nog niet live gezet. Eerst volgt een grondige validatie. Kloppen de uitkomsten met eerdere rapportages? Zijn er null-waardes waar die niet horen? Door slimme testcases en checks in te bouwen, zorgt de Analytics Engineer voor betrouwbare output.

14:30 – Documentatie en kennisdeling

Geen goede dataomgeving zonder duidelijke documentatie. De Analytics Engineer werkt de projectwiki bij, beschrijft hoe de nieuwe modellen zijn opgebouwd, welke bronnen zijn gebruikt, en welke businesslogica is toegepast. Zo blijft de kennis toegankelijk voor collega’s en toekomstige gebruikers.

15:30 – Ad-hoc verzoeken oppakken

In de middag komen vaak ook ad-hoc verzoeken binnen. Bijvoorbeeld een data-analist die voor een directiemeeting snel inzicht nodig heeft in KPI’s over de afgelopen weken. De Analytics Engineer levert een snelle dataset aan of past een bestaande view tijdelijk aan.

16:30 – Reflectie en planning

Tegen het einde van de dag kijkt de Analytics Engineer vooruit: welke features kunnen morgen opgepakt worden? Zijn er blokkades die opgelost moeten worden? Alles wordt bijgewerkt in het ticketsysteem en, indien nodig, besproken met collega's voor de volgende sprint.

17:00 – Einde werkdag

Met een voldaan gevoel sluit de Analytics Engineer de laptop af. De data-infrastructuur staat weer stevig, gebruikers kunnen rekenen op betrouwbare inzichten, en de backlog is weer iets korter. Op naar een nieuwe dag vol uitdagingen!

Welke hulpmiddelen gebruikt een Analytics Engineer?

Naast het werken met programmeertalen zoals SQL en Python, gebruiken Analytics Engineers een breed scaa aan gespecialiseerde tools en platforms om data te verwerken, beheren en automatiseren. Deze professionals combineren technische kennis met een scherp analytisch inzicht om schaalbare, betrouwbare data-oplossingen te bouwen. In dit artikel bespreken we de belangrijkste technologieën en vaardigheden die anno nu essentieel zijn voor Analytics Engineers.

1. Stream Processing en Real-time Data Verwerking

De verwerking van real-time gegevens is cruciaal voor organisaties die snel willen reageren op veranderende omstandigheden. Analytics Engineers maken hiervoor gebruik van tools zoals Apache Kafka, een krachtig platform voor event streaming dat extreem goed presteert in omgevingen waar snelheid en schaalbaarheid vereist zijn.

Naast Kafka zijn ook Apache Flink en Spark Structured Streaming veelgebruikte tools voor real-time data-analyse. Deze frameworks maken het mogelijk om grote hoeveelheden data direct te verwerken en bieden ondersteuning voor complexe event-verwerking, windowing-logica en integratie met andere dataplatforms.

2. Data Orkestratie en Workflowbeheer

Een goede orkestratie van data pipelines is essentieel voor stabiele en herhaalbare data-verwerking. Tools zoals Apache Airflow helpen Analytics Engineers bij het plannen, monitoren en beheren van workflows, waarbij afhankelijkheden tussen taken automatisch worden afgehandeld.

Nieuwere tools zoals Prefect en Dagster winnen aan populariteit vanwege hun gebruiksvriendelijke interfaces, geavanceerde foutafhandeling en betere ondersteuning voor moderne cloud-architecturen. Deze orkestratietools helpen bij het automatiseren van terugkerende processen, het voorkomen van fouten en het verbeteren van de schaalbaarheid.

3. ETL, ELT en Data Integratie

Het extraheren, transformeren en laden (ETL) van data blijft een kernactiviteit. Moderne Analytics Engineers maken daarnaast steeds vaker gebruik van ELT-processen, waarbij de transformaties plaatsvinden binnen het datawarehouse zelf. Tools zoals dbt (data build tool) zijn hierin toonaangevend, doordat ze versioneerbare, testbare en goed gedocumenteerde data-modellen mogelijk maken.

Naast traditionele ETL-tools zoals Talend en Informatica, zijn er moderne alternatieven zoals Airbyte, Fivetran en Stitch. Deze platforms bieden kant-en-klare connectors voor tientallen databronnen, en reduceren zo de ontwikkeltijd voor data-integraties.

4. Cloud Platformen en Data Warehouses

De meeste data-oplossingen draaien tegenwoordig in de cloud. Analytics Engineers moeten dan ook vertrouwd zijn met cloudplatformen zoals AWS, Google Cloud en Azure.

Binnen deze platformen zijn datawarehouses zoals Amazon Redshift, Google BigQuery en Azure Synapse populair voor snelle en schaalbare analytics. Steeds vaker worden deze gecombineerd met lakehouse-architecturen, zoals die van Databricks, waarbij de flexibiliteit van een datalake wordt gecombineerd met de structuur van een datawarehouse.

Cloudplatformen bieden daarnaast native machine learning- en AI-diensten, waardoor Analytics Engineers eenvoudig modellen kunnen bouwen, trainen en inzetten zonder de infrastructuur zelf te hoeven beheren.

5. Containerisatie en Schaalbaar Beheer met Kubernetes

Voor het bouwen van robuuste en overdraagbare data-oplossingen maken veel Analytics Engineers gebruik van containertechnologie. Docker maakt het eenvoudig om data pipelines en applicaties te verpakken in containers die in elke omgeving consistent draaien.

Kubernetes wordt gebruikt om deze containers te beheren op schaal. Hiermee kunnen engineers automatisch applicaties deployen, schalen en beheren in gedistribueerde omgevingen, wat met name belangrijk is bij productieomgevingen en CI/CD-processen.

6. Versiebeheer, Testing en Documentatie

Net als softwareontwikkelaars maken Analytics Engineers gebruik van versiebeheersystemen zoals Git om hun werk te beheren. Met tools als GitHub en GitLab kunnen zij samenwerken aan data-modellen, code reviews uitvoeren en automatisch testen.

Goede documentatie is cruciaal voor overdraagbaarheid en onderhoud. Tools als dbt Docs, Sphinx en Notion helpen bij het vastleggen van datastructuren, workflows en definities zodat het hele team begrijpt hoe de data stroomt en wordt getransformeerd.

7. Onmisbare Vaardigheden voor de Moderne Analytics Engineer

Naast technische kennis zijn er ook een aantal vaardigheden die onmisbaar zijn voor succes in deze rol:

• Analytisch vermogen: Het kunnen interpreteren van complexe datasets en verbanden leggen.
• Probleemoplossend denken: Creatieve en technische oplossingen bedenken voor datavraagstukken.
• Samenwerken met stakeholders: Begrijpen wat business stakeholders nodig hebben en vertalen naar technische oplossingen.
• Security awareness: Data beveiligen volgens de laatste standaarden en regelgeving zoals GDPR.
• Continuous learning: Het bijhouden van ontwikkelingen in cloud, AI, tooling en datamodellen.

De rol van Analytics Engineer blijft zich ontwikkelen. Door het juiste gereedschap te combineren met een solide skillset, bouwen deze professionals de brug tussen ruwe data en waardevolle inzichten. Ze vormen het fundament voor datagedreven besluitvorming binnen moderne organisaties.

Wat is het salaris van een Analytics Engineer?

Het salaris van een Analytics Engineer kan sterk variëren afhankelijk van factoren zoals ervaring, locatie, het type organisatie (corporate, scale-up of overheid) en het gebruik van specifieke data-tools en programmeertalen. Analytics Engineers vervullen een sleutelrol in het bouwen van schaalbare en betrouwbare datamodellen en -infrastructuren, waarmee organisaties data kunnen transformeren tot bruikbare inzichten. Ze slaan een brug tussen data-engineering en data-analyse. Hieronder volgt een overzicht van de salarisverwachtingen op basis van verschillende ervaringsniveaus.

Startniveau (Junior Analytics Engineer)

Een Junior Analytics Engineer, met een afgeronde opleiding (bijvoorbeeld HBO-ICT, Data Science of Technische Informatica) en enige ervaring met SQL, Python en dbt, verdient doorgaans €3.000 tot €3.800 per maand. In deze fase werkt men vooral onder begeleiding aan het opzetten van data pipelines, het modelleren van datasets en het verbeteren van bestaande databronnen voor analytisch gebruik.

Mid-level (Analytics Engineer)

Een Analytics Engineer met 3 tot 6 jaar ervaring verdient gemiddeld tussen de €3.800 en €4.800 per maand. Op dit niveau werkt men zelfstandig aan het ontwikkelen van datamodellen in bijvoorbeeld dbt of Apache Airflow, het optimaliseren van SQL-query’s en het ontsluiten van data voor BI-tools. Er is nauwe samenwerking met data-analisten, data scientists en business stakeholders. Kennis van moderne datawarehouses zoals Snowflake, BigQuery of Redshift is vaak vereist.

Senior niveau (Senior Analytics Engineer)

Een Senior Analytics Engineer met meer dan 6 jaar ervaring kan rekenen op een salaris tussen de €4.800 en €6.200 per maand. Deze professionals hebben diepgaande kennis van datamodellering, data orchestration, CI/CD voor data pipelines en vaak ook ervaring met het coachen van collega's. Ze zijn betrokken bij het ontwerpen van schaalbare data-architecturen en dragen bij aan de strategische datastructuur van de organisatie.

Lead Analytics Engineer / Data Architect

Een Lead Analytics Engineer of Data Architect vervult een sturende en strategische rol binnen een datateam en verdient vaak tussen de €6.200 en €7.500 per maand. Deze functies vind je vooral bij grote corporates, techbedrijven of gespecialiseerde data consultancybureaus. Naast het leiden van teams en projecten, zijn zij verantwoordelijk voor keuzes in dataplatforms, governance en het borgen van datakwaliteit en schaalbaarheid van de infrastructuur.

Locatie en Sector

De regio waarin je werkt beïnvloedt het salaris. In de Randstad, bij multinationals en in de technologiesector liggen de salarissen gemiddeld hoger. Overheidsorganisaties en non-profits bieden vaak stabielere arbeidsvoorwaarden, maar met een iets lager loon. Ook consultancybureaus en start-ups kunnen aantrekkelijk zijn, mede door doorgroeimogelijkheden of innovatieve projecten.

Opleiding en Vaardigheden

De achtergrond van een Analytics Engineer bepaalt mede het salaris. Veelvoorkomende opleidingen zijn HBO of WO in Data Science, Technische Informatica, Kunstmatige Intelligentie of Econometrie. Kennis van tools als SQL, Python, dbt, Airflow en datawarehouses is essentieel. Daarnaast zijn vaardigheden in version control (zoals Git), CI/CD-principes, en kennis van BI-tools (Power BI, Looker, Tableau) een pré. Soft skills zoals analytisch denken, communiceren met stakeholders en documenteren zijn eveneens belangrijk.

Carrièretraject en groeimogelijkheden

Carrièrepad en groeimogelijkheden van een Analytics Engineer

De rol van een Analytics Engineer vormt vaak het middelpunt van data-infrastructuren en business intelligence. Maar voor wie ambitie heeft, stopt de reis daar zeker niet. Integendeel: het werk als Analytics Engineer opent de deur naar diverse specialisaties en doorgroeimogelijkheden binnen het bredere data- en technologiedomein.

Stap voor stap doorgroeien binnen engineering

Na enkele jaren ervaring kunnen Analytics Engineers doorgroeien naar Senior Analytics Engineer, waarbij ze verantwoordelijk zijn voor het ontwerpen van complexe data-architecturen, het optimaliseren van dataflows en het coachen van junior collega’s. Ook is er ruimte om zich verder te verdiepen in moderne data-stack tools zoals dbt, Airflow en cloud-native technologieën.

Specialiseren in data science of machine learning

Analytics Engineers met een sterke technische en analytische basis kiezen er regelmatig voor om zich te specialiseren in Machine Learning Engineering of Big Data Engineering. In deze rollen ontwerpen ze schaalbare oplossingen voor het verwerken van grote hoeveelheden data, en werken ze nauw samen met data scientists om modellen te implementeren in productieomgevingen.

De overstap naar architectuur of leidinggevende rollen

Een ander logisch vervolg is de overstap naar rollen zoals Data Architect, waarin men de datavisie en infrastructuur van de organisatie als geheel vormgeeft. Ook het pad naar teamlead, engineering manager of hoofd data engineering is mogelijk. In deze functies ligt de nadruk op strategisch denken, people management en het opzetten van efficiënte ontwikkelprocessen.

Brede inzetbaarheid en waarde op de arbeidsmarkt

Door hun unieke combinatie van technische vaardigheden en begrip van de bedrijfscontext zijn Analytics Engineers ook interessant voor rollen als Data Product Owner of Analytics Translator. Hun inzicht in zowel datamodellering als de behoeften van stakeholders maakt hen breed inzetbaar in data-gedreven organisaties.

Opleiding en certificering

Opleiding en Certificering voor Analytics Engineers

De route naar een carrière als Analytics Engineer begint vaak met een bacheloropleiding in richtingen zoals informatica, datawetenschap, wiskunde of econometrie. Deze opleidingen bieden een stevige basis in programmeertalen, statistiek en databewerking. Steeds meer professionals kiezen er vervolgens voor om zich verder te verdiepen via gespecialiseerde masterprogramma's of postdoctorale opleidingen in data-engineering, machine learning of business intelligence.

Technische Certificeringen

In de praktijk is het behalen van relevante technische certificeringen een belangrijke manier om je kennis en vaardigheden aan te tonen. Denk aan certificeringen van toonaangevende cloudplatforms zoals:

• AWS Certified Data Analytics – voor het ontwerpen en onderhouden van analytics-oplossingen in de AWS-cloud.
• Google Cloud Professional Data Engineer – gericht op het bouwen van data pipelines, dashboards en machine learning-modellen op het Google Cloud Platform.
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate – voor professionals die data-oplossingen bouwen en implementeren op het Azure-platform.

Deze certificeringen zijn sterk gericht op de praktijk en vereisen up-to-date kennis van data-architectuur, ETL-processen en platform-specifieke tools. Ze worden vaak erkend door werkgevers als bewijs van technische bekwaamheid en professionele groei.

Voortdurende Ontwikkeling en Specialisatie

Omdat het werkveld van de Analytics Engineer voortdurend in beweging is, is het belangrijk om te blijven investeren in bijscholing. Naast cloudcertificeringen kiezen veel professionals voor aanvullende cursussen in SQL, Python, dbt, Airflow of data visualisatietools zoals Looker en Tableau. Ook onderwerpen als data governance, data security en privacywetgeving (zoals de AVG) worden steeds belangrijker.

Praktijkervaring en Netwerken

Certificering is waardevol, maar praktijkervaring blijft essentieel. Veel Analytics Engineers combineren hun opleiding met stages of werkervaring in de IT- of datasector. Daarnaast biedt deelname aan (online) communities, meetups of conferenties waardevolle kansen om kennis uit te wisselen, actuele trends te volgen en je netwerk te versterken.

Samengevat

Voor een succesvolle carrière als Analytics Engineer is een combinatie van formele opleiding, technische certificering, praktijkervaring en voortdurende bijscholing de sleutel. Zo blijf je relevant in een snel veranderende markt en ben je goed voorbereid om organisaties te ondersteunen met betrouwbare en schaalbare data-oplossingen.

Netwerken en brancheorganisaties

Waarom netwerken essentieel is voor data- en analyticsprofessionals

In een vakgebied dat continu in beweging is, zoals data-engineering en analytics, is actief netwerken geen luxe maar een noodzaak. Het lidmaatschap van vakgerichte gemeenschappen zoals de DataOps Community of de International Association for Data Engineers biedt professionals directe toegang tot waardevolle kennis, praktische inzichten en relevante carrièremogelijkheden. Door actief deel te nemen aan deze netwerken blijf je niet alleen op de hoogte van de nieuwste technologieën, maar bouw je ook een sterk professioneel profiel op.

Voordelen van branche-evenementen en netwerksessies

Deelname aan conferenties, meetups, webinars en workshops biedt veel meer dan alleen inhoudelijke kennis. Deze evenementen brengen je in contact met gelijkgestemde professionals, thought leaders en recruiters die op zoek zijn naar talent. Het zijn ideale gelegenheden om jezelf zichtbaar te maken binnen de sector, je expertise te delen en nieuwe kansen te ontdekken. Of je nu zoekt naar een nieuwe baan, een mentor, of inspiratie voor een project — netwerken opent deuren.

Blijf leren én zichtbaar

Netwerkorganisaties stimuleren continue ontwikkeling door middel van kennissessies, certificeringen en projectgroepen. Door regelmatig bij te dragen aan discussies, panels of werkgroepen vergroot je niet alleen je kennis, maar ook je zichtbaarheid in het vakgebied. Steeds vaker worden data engineers, analytics engineers en data scientists benaderd voor interessante posities dankzij hun actieve aanwezigheid in relevante communities.

Van contacten naar kansen

Het opbouwen van een relevant netwerk kan je carrière versnellen. Een spontane ontmoeting tijdens een dataconferentie, of een gedeelde interesse in een online community, kan uitmonden in een nieuwe baan, een freelance opdracht of zelfs een gezamenlijk project. Bedrijven hechten steeds meer waarde aan mensen die niet alleen technisch vaardig zijn, maar ook verbonden zijn met het bredere ecosysteem van data en technologie.

Impact en maatschappelijke relevantie

De impact van Analytics Engineers op onze samenleving

Analytics Engineers spelen een stille, maar steeds belangrijker wordende rol in de datagedreven samenleving van vandaag. In een wereld waarin data wordt gezien als de nieuwe olie, zorgen deze specialisten ervoor dat ruwe data wordt omgezet in betrouwbare, toegankelijke en bruikbare informatie. Hierdoor kunnen bedrijven, overheden en maatschappelijke instellingen sneller en beter onderbouwde beslissingen nemen.

Maatschappelijke relevantie in elke sector

De invloed van Analytics Engineers is merkbaar in tal van sectoren. In de gezondheidszorg dragen zij bij aan efficiëntere patiëntenzorg door datastromen uit elektronische dossiers te structureren. In de publieke sector helpen ze gemeenten en overheidsinstanties met datagedreven beleidsvorming. Ook in de industrie, het onderwijs en de logistiek zorgen zij voor optimalisatie van processen op basis van betrouwbare inzichten. Hun werk raakt direct aan maatschappelijke thema’s als duurzaamheid, inclusie en veiligheid.

De brug tussen data en besluitvorming

Wat de rol van een Analytics Engineer uniek maakt, is de combinatie van technische expertise en praktisch inzicht. Zij bouwen schaalbare datamodellen, optimaliseren data pipelines en zorgen ervoor dat data toegankelijk wordt via goed gestructureerde datasets. Daardoor kunnen data-analisten en andere stakeholders inzichten genereren die strategische keuzes mogelijk maken. Zonder hun werk zou veel waardevolle data ongebruikt blijven of verkeerd worden geïnterpreteerd.

Essentieel voor innovatie en groei

Of het nu gaat om het ontwikkelen van nieuwe producten, het verbeteren van klanttevredenheid of het behalen van duurzaamheidsdoelstellingen: Analytics Engineers zijn een essentiële schakel in innovatieprocessen. Ze maken het mogelijk om snel in te spelen op trends, risico’s en kansen door betrouwbare datagrondslagen te creëren. Hiermee dragen ze bij aan zowel de economische als maatschappelijke vooruitgang.

Hoe word je een Analytics Engineer?

Hoe word je een succesvolle Analytics Engineer?

De rol van een Analytics Engineer bevindt zich op het snijvlak van data-analyse en software-engineering. Deze functie vraagt om technische expertise, analytisch inzicht en een sterke focus op datakwaliteit. Wil je starten in dit vakgebied? Dan is het belangrijk om een stevig fundament te leggen én jezelf voortdurend te blijven ontwikkelen.

1. Kies een passende opleiding

De meeste Analytics Engineers hebben een achtergrond in informatica, data science, wiskunde, statistiek of software engineering. Een bachelor- of masterdiploma in een van deze richtingen biedt een solide basis. Steeds vaker zie je ook mensen met een economische of natuurwetenschappelijke studie, aangevuld met technische cursussen.

2. Leer programmeren en data modelleren

Programmeertalen zoals SQL, Python en dbt (data build tool) zijn onmisbaar in het werk van een Analytics Engineer. Daarnaast is kennis van versiebeheer (Git), datawarehouse-architecturen (zoals Snowflake, BigQuery of Redshift) en ETL/ELT-processen cruciaal. Online cursussen, bootcamps of praktijkprojecten kunnen je helpen om deze vaardigheden te ontwikkelen en direct toe te passen.

3. Doe praktijkervaring op

Naast theoretische kennis is praktijkervaring essentieel. Stageplekken, werkstudentfuncties of juniorrollen bieden waardevolle inzichten in hoe datateams functioneren en welke tools en processen worden gebruikt. Ook het bijdragen aan open source-projecten of het opzetten van je eigen data pipeline zijn waardevolle ervaringen.

4. Begrijp de zakelijke context

Een goede Analytics Engineer begrijpt niet alleen de techniek, maar weet ook wat er nodig is om data inzichtelijk en bruikbaar te maken voor analisten en beslissers. Kennis van KPI’s, datavisualisatie, datakwaliteit en stakeholdermanagement maken het verschil. Deze brugfunctie tussen techniek en business is wat de rol zo waardevol maakt.

5. Blijf continu leren en ontwikkelen

De wereld van data engineering verandert snel. Nieuwe tools, frameworks en best practices volgen elkaar in hoog tempo op. Volg daarom regelmatig trainingen, webinars en conferenties. Sluit je aan bij communities, lees vakliteratuur en blijf oefenen met nieuwe technologieën.

6. Bouw een sterk portfolio

Laat zien wat je kunt. Publiceer je projecten op GitHub, schrijf technische blogs of presenteer je werk via een online portfolio. Dit helpt niet alleen bij het vinden van een baan, maar dwingt je ook om gestructureerd en professioneel te werken.

Case Study: De Cruciale Impact van de Analytics Engineer

Achtergrond

Bij eTech, een middelgroot en snelgroeiend e-commercebedrijf, stroomden dagelijks grote hoeveelheden data binnen. Denk aan klantinteracties via de webshop en app, orderhistorie, betaalgegevens, retourinformatie en gedragsdata van websitebezoekers. Hoewel deze gegevens goud waard waren voor het optimaliseren van klantbeleving en het verbeteren van interne processen, werden ze in de praktijk amper benut. De reden? De data was verspreid over verschillende systemen en in veel gevallen ongestructureerd, verouderd of incompleet.

De Uitdaging

Het management van eTech besefte dat hun concurrentievoordeel afhing van het vermogen om snel en slim te kunnen schakelen op basis van data. Maar om dat mogelijk te maken, moest er eerst een robuuste datastructuur komen. De uitdaging lag in het centraliseren, opschonen en standaardiseren van de beschikbare data. Het uiteindelijke doel was om betrouwbare, actuele inzichten beschikbaar te maken voor analisten, marketeers en besluitvormers binnen de organisatie.

De Inzet van de Analytics Engineer

Tom, aangesteld als Analytics Engineer, nam het voortouw. Hij begon met een grondige analyse van de bestaande datastromen en systemen. Vervolgens ontwierp en implementeerde hij een modern cloud-based datawarehouse dat fungeert als centrale datahub. Hierin worden gegevens uit uiteenlopende bronnen automatisch verzameld, getransformeerd en opgeslagen in een gestructureerd en schaalbaar formaat.

Tom gebruikte geavanceerde ETL-processen (Extract, Transform, Load) om ruwe data om te zetten in betrouwbare datasets. Met behulp van tools zoals dbt, Airflow en Snowflake automatiseerde hij het volledige dataverwerkingsproces. Daarbij hield hij rekening met dataschoonmaak, validatieregels, versiebeheer en performance-optimalisatie. Ook werd er documentatie toegevoegd, zodat het platform makkelijk te gebruiken én te onderhouden was door andere teams.

Impact en Resultaat

Binnen enkele maanden had eTech de beschikking over een stabiele, veilige en goed gedocumenteerde dataomgeving. Analisten konden nu zelfstandig betrouwbare dashboards en rapportages bouwen zonder afhankelijk te zijn van IT-support. Marketingcampagnes werden beter getarget, voorraadbeheer werd nauwkeuriger voorspeld, en de klantsegmentatie werd verfijnd.

Eén concreet resultaat: de retentie van klanten in het eerste kwartaal na implementatie steeg met 18%, mede dankzij verbeterde personalisatie en gerichte communicatie. Ook nam de snelheid waarmee managementrapportages beschikbaar kwamen af van meerdere dagen naar enkele uren.

Conclusie

De inzet van een Analytics Engineer bleek voor eTech een doorslaggevende factor in de digitale transformatie van het bedrijf. Dankzij de inzet van Tom werden niet alleen technische obstakels opgelost, maar ontstond er een datacultuur waarin afdelingen sneller en slimmer kunnen werken. De fundering voor data-gedreven groei is gelegd — schaalbaar, toekomstbestendig en volledig afgestemd op de strategische doelen van het bedrijf.

Vacatures voor Analytics Engineers

Bekijk hier alle actuele vacatures op DataJobs.nl

Op zoek naar een Analytics Engineer?

Voor een kleine vergoeding plaats je eenvoudig je vacatures op ons platform en bereik je ons grote, relevante netwerk van data- en analytics-specialisten. Sollicitanten reageren direct bij jou, zonder tussenkomst van derden.

Op DataJobs.nl brengen we vraag en aanbod in de data- en analytics-arbeidsmarkt direct bij elkaar—zonder tussenpersonen. Je vindt bij ons geen vacatures van recruitmentorganisaties. Bezoekers kunnen alle vacatures gratis en zonder account bekijken en direct solliciteren.

Bekijk de mogelijkheden voor het plaatsen van vacatures hier. Vragen? Neem contact met ons op!