Data analisten maken echt het verschil met het interpreteren van de data. Een analist is vaak de persoon die bruggen bouwt tussen de data en mensen zonder specialistische kennis. Hiervoor is naast kennis van data en statistiek ook kennis van minstens een derde vakgebied nodig zoals werktuigbouwkunde, financiën, economie, en/of bedrijfskunde om data om te kunnen zetten in echte inzichten. Verder moet een goede data analist dit verhaal ook kunnen overbrengen op zijn (interne) klanten. Hiermee bedoelen we dat een analist communicatief sterk moet zijn en ingewikkelde bevindingen in begrijpbare taal moet kunnen uitleggen. Hiervoor is het ook handig voor een data analist om een vlotte pen te hebben en goed te kunnen presenteren.

Een typisch functieprofiel van een data analist:

• Iemand met een relevante academische opleiding.
• Sterk in het vertellen van verhalen op basis van cijfers.
• Een Microsoft Excel power user: Iemand die vlot Excel functies (zoals bijvoorbeeld VLOOKUP(), MATCH(), en SUMIF() ) kan combineren om data op de juiste manier te transformeren, filteren en naast elkaar te zetten.
• Snel met Microsoft Power BI.
• Goede kennis van statistiek. Afhankelijk van het functieprofiel verschilt dit van basale statistische kennis, tot kennis van geavanceerde regressiemodellen.
• Kennis van statistische software zoals bijvoorbeeld R, STATA en de Scipy packages in Python.
• Het kunnen uitvoeren van data query's in relevante systemen zoals SQL of systemen van dataproviders zoals Bloomberg of Refinitiv.
• Kennis van Azure ML-tools.
• Beperkte kennis van data pijplijn architectuur.

SQL

SQL (Structured Query Language) is een programmeertaal die wordt gebruikt om databases te beheren en om data op te vragen. Bijna elke data-analist zal moeten weten hoe ze SQL kunnen gebruiken om data uit een database te halen.

Python en R

Python en R zijn beide programmeertalen die vaak worden gebruikt in data-analyse en datawetenschap. Beide talen hebben sterke ondersteuning voor verschillende statistische en machine learning technieken.

Excel

Hoewel het vaak wordt gezien als een basistool, is Microsoft Excel nog steeds zeer nuttig voor het doen van eenvoudige dataverwerking en analyse, en voor het maken van visuele datarepresentaties.

Tableau en Power BI

Deze tools zijn gericht op datavisualisatie. Ze stellen analisten in staat om complexe data te visualiseren op een manier die gemakkelijk te begrijpen en te interpreteren is.

Big Data-platforms

Tools zoals Hadoop en Spark worden gebruikt om grote hoeveelheden data te verwerken en te analyseren. Ze zijn essentieel voor bedrijven die op grote schaal met data werken.

SAS en SPSS

Dit zijn softwarepakketten voor geavanceerde statistische analyse. Ze worden vaak gebruikt in meer gespecialiseerde rollen, zoals statistische modellering of voorspellende analyse.

Google Analytics

Deze tool is vooral nuttig voor analisten die werken met website- of gebruikersgedragdata. Het stelt hen in staat om inzicht te krijgen in hoe gebruikers zich gedragen en om patronen te identificeren.

Jupyter Notebook

Dit is een open-source webapplicatie die het mogelijk maakt om documenten te creëren en te delen die live code bevatten, vergelijkingen, visualisaties en uitlegtekst. Het wordt vaak gebruikt voor datamining, datavisualisatie, en statistische modellering.

GitHub

Hoewel dit geen data-analysetool is, is GitHub een belangrijk platform voor het delen van code en samenwerken op projecten. Het begrijpen van hoe je GitHub moet gebruiken, is een cruciale vaardigheid voor data-analisten die in teams werken.

Een Data Analist brengt het merendeel van de dag door met het duiken in datasets, om patronen en trends te herkennen die zakelijke besluitvorming kunnen ondersteunen. Hij/zij stelt queries op in databases, zuivert en verwerkt gegevens en maakt gebruik van geavanceerde statistische tools en technieken. Naast het werken met cijfers, presenteert de analist de bevindingen aan stakeholders middels heldere visualisaties en rapportages. Overleggen met teamleden of andere afdelingen zijn ook gebruikelijk, om te waarborgen dat analyses aansluiten bij de bedrijfsbehoeften en -doelstellingen. Voortdurende professionalisering is essentieel. Daarom maken het volgen van de nieuwste trends in data-analyse en gerelateerde technologieën standaard deel uit van hun dagelijkse routine.

Een data analist met een paar jaar ervaring verdient tussen de € 4.000,- en € 6.000,- euro met maxima rond € 7.000,-.

Salarissen Data Analisten op DataJobs.nl

Bron: DataJobs.nl (2021) Salaris range per vacature voor data-analisten in bruto EUR per maand.

Naarmate een data-analist ervaring opdoet, zijn er diverse groeimogelijkheden beschikbaar. Hier zijn enkele van de mogelijke carrièrerichtingen die een data-analist kan nastreven:

Senior Data-analist

Met voldoende ervaring kan een data-analist doorgroeien naar een rol als senior data-analist. Hierbij zal de nadruk liggen op het begeleiden van junior teamleden en het nemen van verantwoordelijkheid voor complexere projecten.

Data Scientist

Een data-analist kan zich verder specialiseren en doorgroeien tot data scientist. Dit vereist meestal diepgaande kennis van geavanceerde statistische modellen, machine learning en kunstmatige intelligentie. Een master- of PhD-diploma in een relevant vakgebied kan nuttig zijn voor het betreden van deze rol.

Business Intelligence Analyst

Hier zal de focus liggen op het analyseren van data om bruikbare inzichten te genereren die bedrijfsbeslissingen kunnen sturen. Dit kan onder meer het ontwikkelen van dashboards, rapporten en KPI's (Key Performance Indicators) omvatten.

Data Engineer

Een data-analist kan zich richten op de technische aspecten van data-analyse, zoals het ontwerpen, bouwen en onderhouden van databronnen en pijplijnen. Kennis van big data-opslag, ETL-processen en cloud computing-platforms zoals AWS en Google Cloud zijn essentieel in deze rol.

Leidinggevende functies

Met voldoende ervaring en bewezen leiderschapsvaardigheden kan een data-analist doorgroeien naar managementposities zoals een teamleider, afdelingshoofd of zelfs Chief Data Officer (CDO) binnen een organisatie.

Voortdurende professionele ontwikkeling

Het is belangrijk voor een data-analist om voortdurend op de hoogte te blijven van de nieuwste technieken, tools en trends in de industrie. Het volgen van cursussen, certificeringen, workshops en het bijwonen van conferenties zijn enkele manieren om relevante vaardigheden te verwerven en bij te houden.

Er zijn verschillende brancheorganisaties die zich richten op data-analyse en aanverwante gebieden. Enkele voorbeelden van dergelijke organisaties zijn:

INFORMS (Institute for Operations Research and the Management Sciences)

INFORMS is een internationale vereniging die zich richt op de bevordering van onderzoek en toepassingen van operations research, managementwetenschappen en data-analyse.

IIBA (International Institute of Business Analysis)

IIBA is een non-profitorganisatie die zich inzet voor de ontwikkeling van business-analyse en de bevordering van de rol van business analisten en data-analisten binnen organisaties.

DAMA (Data Management Association)

DAMA is een internationale organisatie die zich richt op het bevorderen van de best practices en het delen van kennis op het gebied van data management.

TDWI (The Data Warehousing Institute)

TDWI is een professionele organisatie die zich richt op het bevorderen van de kennis en vaardigheden op het gebied van data warehousing, business intelligence en data-analyse.

Een Data Analist speelt een cruciale rol in het interpreteren van grote hoeveelheden data om betekenisvolle inzichten en patronen te ontdekken. De impact van deze functie reikt ver, omdat hun analyses organisaties in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen, efficiëntie te verbeteren, en innovatie te stimuleren. Maatschappelijk gezien draagt een Data Analist bij aan het oplossen van complexe vraagstukken, van gezondheidszorg en milieu tot stedelijke planning en financiële stabiliteit. Hun werk kan beleidsmakers ondersteunen bij het maken van datagedreven besluiten die de gemeenschap ten goede komen. Bovendien bevordert de functie transparantie en verantwoordelijkheid, aangezien organisaties steeds meer worden gevraagd om hun besluitvormingsprocessen en resultaten te onderbouwen. In een steeds meer datagedreven wereld is de rol van de Data Analist dus zowel van zakelijk als maatschappelijk belang.

Achtergrond

Bij HealthInnovate, een bedrijf gespecialiseerd in gezondheidstechnologie, werden grote hoeveelheden data gegenereerd uit diverse bronnen zoals klantfeedback, productgebruik en marktonderzoek. Het effectief analyseren en interpreteren van deze data was echter een uitdaging, gezien de omvang en complexiteit.

De Uitdaging

Het team van HealthInnovate worstelde met het vertalen van de verzamelde ruwe data naar bruikbare inzichten die konden bijdragen aan productontwikkeling en klanttevredenheid. Zonder de juiste analytische vaardigheden en tools werd waardevolle informatie over het hoofd gezien, waardoor strategische en productontwikkelingsbeslissingen suboptimaal waren.

Actie door de Data Analist

Johan, in dienst getreden als Data Analist, implementeerde een reeks van data-analysemethoden en -tools om de grote hoeveelheid informatie te structureren en analyseren. Hij werkte nauw samen met diverse afdelingen om te begrijpen waar de specifieke knelpunten en behoeften lagen. Johan ontwikkelde dashboards en rapporten die complexe data omzetten in begrijpelijke inzichten, die gemakkelijk konden worden gedeeld en begrepen door verschillende teams binnen het bedrijf.

Resultaat

Met de inzichten verkregen uit de data-analyse, kon HealthInnovate hun producten beter afstemmen op de behoeften van de klant en markttrends. Johan's rol en analyses leidden tot verbeteringen in zowel productdesign als klanttevredenheid en openden de deur naar nieuwe marktmogelijkheden, waarbij data-gedreven besluitvorming centraal stond in de voortdurende groei en innovatie van het bedrijf.

Kijk hier voor actuele vacatures voor data analisten op DataJobs.nl.