Een voorbeeld van een analytische functie is een data analist die adviseert over het assortiment van een winkelketen op basis van verkoopcijfers. De IT-intensieve functies zijn meer gericht op het verbinden van datasystemen. Een voorbeeld hiervan is een data engineer die een systeem programmeert dat de database van kassasystemen synchroniseert met een grote centrale database die het bedrijf gebruikt om verkoopvoorspellingen te doen.

De grote complicerende factor in de datawereld is schaal. Een klassieke data analist houdt zich bezig met het hele data proces van datacollectie tot het opleveren van het eindproduct. Dit kan gaan om datasets van enkele honderden datapunten, maar ook datasets van duizenden datapunten of enkele miljoenen.

We spreken van big data wanneer we te maken hebben met datasets van vele miljoenen datapunten, eventueel op doorlopende basis aangevuld met meer data. Wanneer we te maken hebben met zulke enorme hoeveelheden data, groeit ook de omvang van de verschillende stappen in het proces van datacollectie naar inzichten uit de klauwen. Daarom zijn we bij dergelijke hoeveelheden data genoodzaakt dit proces op te splitsen en verschillende specialisten hierbij te betrekken. Ook kunnen met dergelijke hoeveelheden data de berekeningen vaak niet meer worden uitgevoerd op een normale computer en hebben we de brute rekenkracht van een supercomputer of clouddienst nodig.

De rollen die we in deze carrièregids behandelen zijn natuurlijk erg gegeneraliseerd. In het bedrijfsleven vind je veel verschillende combinaties van rollen die aan elkaar grenzen. Voorbeelden hiervan zijn data scientists die ook een stukje data engineering voor hun rekening nemen, of data analisten die ook geavanceerde AI-tools gebruiken voor tekstanalyse of andere geavanceerde regressie modellen.