In een wereld waarin data de drijvende kracht is achter beslissingen en strategieën, staat de data analist in de schijnwerpers. Maar wat houdt deze functie eigenlijk in? Welke taken vallen onder hun verantwoordelijkheid en met welke tools brengen zij hun analyses tot leven? Duik met ons mee in deze blog en ontdek het belang en de expertise van de data analist.

1. Definitie van een Data Analist

Wanneer we het hebben over een data analist, wie bedoelen we dan precies? Op zijn kern is een data analist een professional die zich toelegt op het nauwkeurig interpreteren, analyseren en vertalen van gegevens en cijfers. Hun primaire doel is om organisaties inzicht te bieden dat hen in staat stelt weloverwogen beslissingen te nemen. Dit kunnen beslissingen zijn over bedrijfsstrategieën, marketingcampagnes, klantgedrag, of zelfs productontwikkeling. Hoewel de termen vaak door elkaar worden gebruikt, is het belangrijk om te begrijpen dat een data analist aanzienlijk verschilt van andere rollen binnen het datawerkveld zoals de data scientist of data engineer. Neem bijvoorbeeld data scientists: terwijl een data analist zich vaak concentreert op het vinden van duidelijke patronen en inzichten in bestaande gegevens, richten data scientists zich op het ontwikkelen van complexere algoritmen en voorspellende modellen, of data engineers, die zich meer richten op de data infrastructuur en hoe data van A naar B komt.

In de afbeelding hieronder zie je waar de data analist zich doorgaans positioneert binnen het datalandschap van een organisatie. De data analist fungeert als een schakel tussen business stakeholders en de gegevens in het data warehouse. Door het gebruik van dashboards en rapporten wordt aan de informatiebehoeften van de organisatie voldaan.

(Voorbeeld van data architectuur en waar de Data Analist zich hierin bevindt)

2. Kernverantwoordelijkheden van een Data Analist

Een data analist draagt diverse verantwoordelijkheden om diepgaande inzichten te verschaffen in de informatiebehoeften van een organisatie. Hier zijn enkele van deze taken:

1. Data verzamelen: Elke analyse begint met gegevens. De data analist identificeert relevante databronnen, of dit nu interne databases, klantfeedback of externe datasets zijn.
2. Data schoonmaken en voorbereiden: Ruwe data is zelden klaar voor analyse. Data analisten besteden veel tijd aan het controleren en opschonen van data, zodat het consistent en betrouwbaar is (in grotere organisaties worden de eerste 2 taken vaak door data engineers opgepakt, de data analist kan in dat geval de verzamelde en schoongemaakte data uit het data warehouse ophalen).
3. Exploratieve analyses: Dit is het proces van het verkennen en visualiseren van datasets om patronen, trends of afwijkingen te identificeren.
4. Statistische analyses: Met behulp van verschillende visualisaties halen data analisten waardevolle statistische inzichten uit de data, denk aan de normale verdeling, box plots of correlaties tussen 2 variabelen.
5. Rapportage en visualisatie: Na analyse communiceren data analisten hun bevindingen op een begrijpelijke manier aan belanghebbenden, met behulp van data visualisatie op dashboards en rapporten.

3. Vaardigheden en Tools

Een competente data analist beschikt over zowel technische vaardigheden als soft skills. Technisch gezien zijn expertise in SQL, Python en tools zoals Power BI en Excel cruciaal. Stel je voor dat een bedrijf salesgegevens uit verschillende bronnen wil analyseren. Een data analist kan SQL gebruiken om gegevens uit verschillende databases op te halen, Python om de gegevens te bewerken en te analyseren, en vervolgens Power BI om een interactief dashboard te creëren dat de verkoopprestaties visualiseert. Dit dashboard kan dan worden gepresenteerd aan de stakeholders. Maar zonder soft skills zoals communicatie en kritisch denken, zou het moeilijk zijn voor de analist om de inzichten effectief te communiceren en de juiste vragen te stellen tijdens de analysefase. Het verkrijgen van inzichten is slechts de helft van de taak; ze overtuigend overbrengen is net zo cruciaal.

(Voorbeeld van tools voor een data analist: Python – SQL – Power BI – Excel – Celonis)

4. Toepassingen van Data Analisten

Data-analyse heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven werken en is een integraal onderdeel geworden van diverse afdelingen binnen een organisatie. Hier zijn vijf voorbeelden van afdelingen die aanzienlijk profiteren van de inzichten verkregen door het werk van data analisten:

1. Marketing: Via data-analyse kunnen marketeers klantgedrag ontcijferen, gerichte campagnes maken en de effectiviteit van hun strategieën meten.
2. Financiën: Data helpt financiële teams bij het voorspellen van markttrends, het inschatten van risico’s en het optimaliseren van budgetten en investeringen.
3. Operations & Supply Chain: Data-analyse verbetert operationele efficiëntie, vermindert verspilling en stroomlijnt de supply chain.
4. Human Resources (HR): HR gebruikt data om talentwerving te verfijnen, retentie te verbeteren en werknemerstevredenheid te meten.
5. Klantenservice: Door klantfeedback en -interacties te analyseren, kunnen klantenservice teams de kwaliteit van hun dienstverlening verhogen en sneller oplossingen bieden.

Met de juiste inzichten uit data kunnen afdelingen hun strategieën aanscherpen en betere beslissingen nemen. Hieronder presenteren we een voorbeeld van een Marketing Dashboard dat een Marketing Manager kan inzetten voor het bewaken van de marketingprestaties. Na het opzetten van dergelijke dashboards ontdekken data analisten vaak nieuwe behoeften aan informatie.

(Voorbeeld Marketing Dashboard in Power BI met data uit verschillende databronnen)

5. Carrièrepad en Opleiding

Het traject naar een carrière als data analist is divers. Veel professionals starten met een bachelordiploma in vakgebieden als statistiek, wiskunde of informatica. Specialiserende cursussen in bepaalde analysetools of methodes kunnen hen verder onderscheiden. Naarmate ze ervaring opdoen, kunnen deze analisten zich verder ontwikkelen. Met de juiste scholing en ervaring kunnen ze evolueren naar rollen zoals data scientist, data manager, of uiteindelijk Chief Data Officer, waarbij ze de datagerichte visie van een organisatie leiden.

6. Conclusie

In de hedendaagse, door data gedreven wereld, is de rol van een data analist van onschatbare waarde. Deze professionals duiken diep in de groeiende zee van informatie, ontcijferen patronen en leveren cruciale inzichten die bedrijven in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen. Door de gegevens te interpreteren en bruikbare inzichten te bieden, helpen data analisten organisaties om hun bedrijfsstrategieën te verfijnen, hun operationele efficiëntie te verhogen en een solide concurrentievoordeel op te bouwen. In een wereld waar informatie koning is, fungeren data analisten als de brug tussen ruwe gegevens en strategische zakelijke acties, waardoor bedrijven kunnen floreren in een steeds competitievere markt.

Huur een Data Analist in van TADA

Als je de kracht van data-analyse volledig wilt benutten en je bedrijf naar nieuwe hoogten wilt tillen, dan is het tijd om met de experts van TADA te praten. Onze hoogopgeleide data analisten combineren technische expertise met bedrijfsinzicht om u te voorzien van de meest relevante en impactvolle inzichten. Vertrouw niet zomaar op gegevens; vertrouw op de professionals die weten hoe ze die gegevens moeten interpreteren en toepassen. Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe een data analist van TADA het verschil kan maken voor jouw organisatie.

Lees hoe TADA je kan helpen