What does a data analist do?

Als data-analist verzamel en analyseer je grote hoeveelheden gegevens van bedrijven. Deze inzichten zet een data-analist in rapporten, die gebruikt worden om te adviseren in grote managementbeslissingen. Maar wat doet een data-analist precies? En wat is het doel van hun werk? Je leest er alles over in deze blog. 

Wat is de betekenis van data-analist?

Een data-analist analyseert allerlei data van bedrijven. Kort gezegd maakt een data-analist  uitdagingen en mogelijke valkuilen van de organisatie zichtbaar, door analyse van grote datasets. Welke uitdagingen dat zijn hangt af van de sector waar het geanalyseerde bedrijf in zit. Data van een bank geeft hele andere mogelijkheden dan data van een ziekenhuis of telecombedrijf, bijvoorbeeld. 

De functie van data-analist houdt in dat je data verzamelt, opschoont en presenteert aan alle stakeholders binnen of  buiten een organisatie. Deze grote hoeveelheden data, ook wel big data genoemd, zet een data-analist om in een onderbouwd advies. Dit advies is vervolgens belangrijk voor de besluitvorming van organisaties. 

Wat is het doel van data-analyse?

Het overkoepelende doel van een data-analist is om operationele processen van bedrijven te optimaliseren. Dat kan aan de hand van data-analyse. Data is de weerspiegeling van hoe goed of slecht het met een bedrijf gaat. Met een duidelijk data-overzicht zie je precies waar kansen, sterke punten en uitdagingen in de bedrijfsvoering liggen.

Welke taken en verantwoordelijkheden heeft een data-analist?

Als data-analist heb je grote verantwoordelijkheden. Een goede data-analist beheert data niet alleen, maar optimaliseert ook. Dat maakt dat er veel medior en senior doorgroeimogelijkheden zijn in het vak van data-analist. De analyses en optimalisaties moeten nauwkeurig en van goede kwaliteit zijn. Welke en hoe je data analyseert, hangt af van de organisatie, de doelen van het bedrijf en de mate waarin hun besluitvorming datadriven is. Toch komen veel taken van data-analisten in verschillende sectoren overeen, zoals:

Stellen van de juiste vragen en het bepalen van de doelstellingen

De juiste vraag stellen en je doel helder voor ogen hebben, is cruciaal in elk dataproject. Als organisatie moet je vooraf weten welke richting je op gaat, voordat je de route daarnaartoe kunt bepalen. Dit zijn vragen die een data-analist met stakeholders uitdiept:

• Wat zijn de bedrijfsprocessen, klantgedrag, markttrends van de organisatie waar we diepgaand inzicht in willen krijgen?

• Welke potentiële datarisico’s en errors in de code zijn er?

• Hoe kunnen we voorspellende modellen ontwikkelen voor strategische besluitvorming?

• Welke beleidsmaatregelen zetten we op de privacy en kwaliteit van data te waarborgen?

• Welke mogelijkheden zijn er om kosten te verlagen en efficiëntie te verbeteren?

Verzamelen van de benodigde data

Data-analisten verzamelen data uit verschillende bronnen. Deze bronnen zijn gestructureerd, zoals teksten, of ongestructureerd, zoals data uit databases. Data-analisten integreren deze verzamelde gegevens vervolgens tot overzichtelijke, nieuwe data. 

Opschonen van data

Big data bestaat uit digitale informatie, waarbij delen gestructureerd zijn en andere delen ongestructureerd. Cijfers en andere data verschijnen in allerlei groottes, formaten en vormen. Data-analisten identificeren inconsistenties, ontbrekende waarden en dubbelingen. Met programmeer- en databewerkingsvaardigheden verwijderen data-analisten irrelevante informatie. Of ze vervangen ontbrekende gegevens. Hierbij is nauwkeurigheid vereist, aangezien de data daarna nog steeds bruikbaar en betrouwbaar moet zijn.

Bouwen en automatiseren van rapporten en dashboards

Na opschoning moet al die complexe materie in begrijpelijke rapportages en dashboards worden gevoegd. Voorbeelden van datavisualisatie en rapportagetools zijn Tableau, Power BI en Excel. Om de data hierin te zetten, heb je programmeervaardigheden als Python of SQL nodig.

Data-analyse

Een data-analist gebruikt statistische toetsen om de data nog verder te bewerken en te analyseren. Denk hierbij aan algoritmen, die aan de hand van data trends voorspellingen uitvoeren. 

Interpreteren van de resultaten

Een data-analist spot trends, patronen en correlaties. Zo begrijpt hij of zij beter de bedrijfsprocessen, want de huidige data zegt iets over het klantgedrag en marktwerking in die branche. Daardoor zie je ook waar de kansen liggen voor het bedrijf en waar het bedrijf het al goed doet.

Beantwoorden van zakelijke vragen

Aan de hand van data geeft een data-analist antwoord op vragen van stakeholders. De analist geeft een onderbouwing van het antwoord en formuleert ook gelijk acties die bijdragen aan de doelstellingen.

Presenteren van de data

Nu moet niet alleen een data-analist de data helemaal begrijpen, maar ook de stakeholders en het management van een bedrijf. Zij nemen namelijk beslissingen op basis van wat een data-analist hen presenteert. Hierbij legt een data-analist aan de hand van datavisualisaties uit wat hij of zij heeft ontdekt. Het advies is logisch opgebouwd, en onderbouwd met voorbeelden uit de dataset.

Verschillen in taken van junior, medior en senior data-analist

Zoals je wel kunt verwachten, zijn er verschillen in verantwoordelijkheden tussen een junior, medior en senior data-analist. Een dag van een junior data-analist bestaat bijvoorbeeld uit basisanalyses en voorbereidingen van rapporten. Waar nodig helpen ze medior en senior collega’s.

Een medior data-analist heeft al meer verantwoordelijkheden en doet complexere analyses. Daarnaast horen de optimalisatie van data pipelines en opstellen van datavisualisaties tot hun taken. Een senior data-analist doet dat ook allemaal én houdt zich daarnaast ook bezig met identificeren van nieuwe kansen voor datagebruik binnen een organisatie.

Welke vormen van data-analyse zijn er?

Om tot goed advies te komen voor de organisatie, maakt een data-analist verschillende analyses:

• Exploratieve analyse: doe je in het begin, gericht op het ontdekken van patronen en trends in ruwe data

• Beschrijvende analyse: hier gebruik je geen getallen, maar geef je een verklaring over de data - dit gebruik je vooral bij de basiskenmerken van de data

• Diagnostische analyse: met toetsen reken je uit hoe de huidige situatie nu is, bijvoorbeeld gemiddelden en verbanden tussen variabelen

• Voorspellende analyse: dit doe je aan het eind, op basis van bestaande data reken je voorspel je hoe trends zich in de toekomst verder ontwikkelen, vaak met machine learning

Met welke tools werkt een medior of senior data-analist

De tools die een data-analist gebruikt, hangen af van wat het team voor tools gebruikt, waar de data-analist in getraind is en wat past bij de vragen van het bedrijf. Dit zijn een paar voorbeelden:

• Python en R om de analyses uit te voeren

• Tableau en Power BI om gegevens mooi te presenteren

• SQL om de data te beheren

• Excel en Jupyter Notebook om de data te rapporteren

Met wie werkt een data-analist samen?

Een data-analist werkt bijvoorbeeld samen met data scientists, data engineers, software-ontwikkelaars en databasebeheerders. Daarnaast werken ze samen met managers en besluitvormers om inzichten te presenteren en datagestuurde beslissingen te ondersteunen.

Hoeveel werkervaring moet een data-analist hebben?

Het aantal jaar nodige werkervaring hangt af van een junior-, medior-, of seniorfunctie. Bij een juniorfunctie wordt geen uitgebreide werkervaring verwacht. Vaak wordt om een relevant bachelor- of masterdiploma gevraagd.

In vacatures voor medior data-analisten staat meestal dat er minstens 2 jaar werkervaring vereist is. Voor een senior rol ligt het aantal jaar nog iets hoger. Afhankelijk van de vacature, staat er in de ene vacature minstens 3 jaar of soms zelfs minimaal 5 jaar gevraagde werkervaring.Je wordt pas echt een goede data-analist door veel verschillende dataprojecten uit te voeren. Je hebt dus een mooi carrièreperspectief voor je als data-analist, juist ook als medior of senior. Want je wordt als data-analist alleen maar waardevoller naarmate je meer werkervaring hebt. 

Welke opleiding heb je nodig om een data-analist te worden?

Je hebt keuze uit losse opleidingen en trainingen tot data-analist. Ook met een bachelor- of masterdiploma in statistiek, informatietechnologie of bedrijfskunde kun je gaan voor een baan als data-analist.

Wat heb je nodig om data-analist te worden?

Het is belangrijk dat je een analytische blik en goed cijfermatig inzicht hebt. Daarnaast moet je niet alleen operationeel, maar ook strategisch kunnen opereren. Ook is het handig als je al bepaalde soft skills hebt, zoals goede presentatievaardigheden. Je kunt je door een goede detacheerder laten coachen op deze vaardigheden. 

Wat zijn de baankansen en doorgroeimogelijkheden voor een data-analist?

De baankansen voor een data-analist zijn zeer goed. Steeds meer bedrijven zien namelijk het belang van datagestuurde besluitvorming. Daarvoor zijn data-analisten hard nodig. Ook over doorgroeimogelijkheden hoef je je geen zorgen te maken. 

Begin je als junior? Dan groei je door tot medior en senior of specialiseer je je in een onderdeel, zoals datavisualisatie. Ben je al medior of senior, dan zorgt afwisseling van branches voor meer ervaring en kennis. Zo word je steeds vaardiger in het consultancy-onderdeel en leiderschap.

Wat verdien je als data-analist?

De hoogte van het salaris hangt natuurlijk af van je niveau. Het gemiddelde salaris van een junior data-analist is lager (€3000,- - €3500,- ) dan van een medior (€3500,- - €4500,-) en senior (€5000,- +).

Is data-analyse iets voor mij?

Het beroep van data-analist past bij jou, als je… 

• Houdt van cijfers

• Goed kunt analyseren en onderzoeken

• Het leuk vindt ruwe big data op te schonen

• Nauwkeurig en gedetailleerd werkt

• Duidelijke datadriven conclusies kunt trekken

• Goed kunt communiceren, presenteren en adviseren

Veelgestelde vragen over de functie data-analist

Wil je data-analist worden en zit je nog met vragen? We hebben de antwoorden op de meest gestelde vragen voor je verzameld.

Hoe groot is de kans dat het beroep van data-analist verdwijnt?

Het is onwaarschijnlijk dat het beroep gaat verdwijnen, aangezien hoeveelheden data steeds groter worden. Daardoor blijft de vraag naar mensen die deze data om weten te zetten in duidelijke actiepunten, hoog.

Wat is het verschil tussen een data-analist en een data-scientist?

Zowel een data-analist als een data-scientist is analytisch ingesteld en werkt veel met data die ze moeten opschonen, transformeren en voorbereiden voordat ze het analyseren. Daarentegen is een data-analist meer gefocust op het trekken van conclusies uit de data en dit te beschrijven, terwijl een data-scientist nog verder gaat met modellering en opdoen van voorspellende inzichten

Word data-analist bij Kayak

Waar datagedreven besluitvorming steeds belangrijker wordt, zijn data-analisten van onschatbare waarde. Zeker weten dat je de allerbeste baan als data-analist hebt, juist ook als medior of senior data analist? Kies dan voor Kayak. Bij Kayak blijf je ontwikkelen via ons Live your potential-programma en kun je altijd sparren met andere ervaren data-anlisten. Ook krijg je gunstige baanvoordelen zoals opleidingsbudget en reiskostenvergoeding.