Laatst bijgewerkt: 22-09-2021

De voortschrijdende digitalisering verandert op grote schaal een groot aantal processen. Het dagelijks leven, maar ook de beroepswereld, wordt voortdurend op allerlei manieren veranderd, en in sommige gevallen zelfs geherdefinieerd. Naast nieuwe netwerkmethoden en krachtigere eindtoestellen worden ook gegevens en informatie steeds belangrijker.

Gegevensreeksen zijn tegenwoordig gemakkelijker te verkrijgen en zijn ook in veel grotere verscheidenheid beschikbaar. Vooral uit het oogpunt van een onderneming zijn deze voorwaarden meer dan voordelig. De grote uitdaging die hiermee samenhangt is de uitvoering van een zorgvuldige analyse met inbegrip van bruikbare conclusies. Maar om in dit opzicht het best toegerust te zijn, kan het inhuren van een gegevensanalist het gewenste succes brengen.




Belangrijk om te weten

  • Een gegevensanalist is een onmisbare werknemer voor een hedendaagse onderneming. Door verzamelde gegevens te verzamelen en te analyseren, worden de grondslagen gelegd voor toekomstige bedrijfsstrategieën.
  • Het beroep van een gegevensanalist maakt veelzijdigheid mogelijk. Zulke werkgelegenheid is gunstig in vrijwel elke bedrijfstak.
  • Om als gegevensanalist te werken is een universitaire opleiding de beste voorwaarde. Als alternatief kan de nodige deskundigheid ook met behulp van externe opleiding worden verworven.

Definitie: Wat is een gegevensanalist?

De zogenaamde data-analist is een van die beroepen die gezien kunnen worden als een gevolg van de toenemende digitalisering. In wezen gaat het erom verzamelde informatie te evalueren en er voor de onderneming een passende toegevoegde waarde uit af te leiden. De gegevensreeksen zijn afkomstig van een grote verscheidenheid aan gebieden.

Vanwege deze voorwaarden kan een gegevensanalist op veel verschillende manieren gebruikt worden. Marketing, informatietechnologie, maar ook bedrijven uit de milieusector kunnen baat hebben bij een deskundige op dit gebied. Ook in andere sectoren zijn bedrijven meer en meer afhankelijk van een duidelijke evaluatie van gegevens. Door de grote hoeveelheid gegevens is dit echter steeds minder mogelijk om op eigen houtje te doen.

Een gegevensanalist kan op vele manieren gebruikt worden. (Image source: 123rf.com / Yuliya Tsyhun)

Gids: Vragen die je jezelf moet stellen in verband met de functiebeschrijving van een gegevensanalist

Om de functiebeschrijving van een gegevensanalist beter te begrijpen, moeten we een paar deelgebieden nader bekijken. Daartoe hebben we je een duidelijke presentatie gegeven.

Wat zijn precies de taken van een gegevensanalist?

Zoals reeds gezegd, is een gegevensanalist vooral verantwoordelijk voor de evaluatie van verzamelde informatie. Maar om hieruit strategische wegwijzers te kunnen halen, moet daarna een zorgvuldige maar duidelijke samenvatting gemaakt worden. Daarbij kun je in principe onderscheid maken tussen verschillende deelgebieden:

Samenvatting van de werkresultaten

Niet alleen extern verzamelde gegevens zijn van groot belang. Als gegevensanalist is het ook je taak om het bedrijf waarvoor je werkt nauwkeurig te onderzoeken. Hier moeten belangrijke vragen beantwoord worden op basis van de beschikbare resultaten:

  • Was de gespecificeerde output juist?
  • Werden de termijnen gehaald?
  • Zijn er ongebruikte potentiëlen?
  • Welke voorspellingen kunnen gedaan worden om de werkprestaties te verbeteren?

In die gevallen moeten de resultaten van de analyse je sluitende antwoorden geven. Dit wordt meestal gevolgd door een presentatie voor de hele ploeg of een interne bespreking met de oversten.

Kwaliteitscontrole

Als je als gegevensanalist werkt, kun je ook verantwoordelijk zijn voor het handhaven van de interne productkwaliteit van de onderneming. Gegevensreeksen die voortdurend verzameld worden, moeten tijdig aangeven of er dips te vinden zijn. De toestand van het eindproduct is niet de enige beslissende factor. Ook de deelprocessen tijdens de produktie en de gebruikte grondstoffen zijn van groot belang. Net als bij de analyse van de werkprestaties moet je ervoor zorgen dat de taal die in het verslag gebruikt wordt zo begrijpelijk mogelijk is.

Een van de taken van de gegevensanalist is kwaliteitscontrole. (Beeldbron: 123rf.com / kantver)

Implementatie en onderhoud

Om je gegevensreeksen niet alleen te verzamelen, maar ze ook op de juiste manier te analyseren, is conventionele software meestal niet voldoende. In dit verband moet je pro-actief zijn. Omdat je de expert op dit gebied zult zijn, moet je je eisen op een begrijpelijke manier aan je superieuren overbrengen. Omdat er tegenstrijdigheden van financiële aard kunnen zijn, zul je bij twijfel ook je overredingskracht moeten aanscherpen.

Als je eenmaal de juiste hulpmiddelen hebt gevonden, is het aan jou om ervoor te zorgen dat ze soepel werken.

Je bent er verantwoordelijk voor dat de systemen goed in de algemene operationele structuur worden geïntegreerd en dat de functionaliteit ervan gegarandeerd is. Voortbouwend op het bovengenoemde initiatief, moet vooruitdenken ook een van je sterke punten zijn. Als het huidige systeem verouderd of onherstelbaar beschadigd is, moet je je leidinggevende op de hoogte brengen. Verwaarlozing van dit aspect kan ernstige gevolgen hebben voor de bedrijfsstructuur.

Maak een klantenprofiel

Als gegevensanalist moet je de gegevens die je verzameld hebt gebruiken om een beter inzicht in je klanten te krijgen. Dit vereist analyse van informatie over alle klanten en hun transacties voor toekomstige strategieën. Dit doorlopende proces kan de activiteiten van je werkgever op vele manieren beïnvloeden:

  • Campagnekosten verlagen: Een grondige analyse kan de uitgaven voor toekomstige reclamecampagnes aanzienlijk beperken. Met het exact in kaart brengen van het gemiddelde klantenprofiel, worden die potentiële nieuwe klanten uitgekozen die zo goed mogelijk met deze doelgroep overeenkomen.
  • Verhoog herhaalaankopen: Zelfs de mensen die al tot je clientèle behoren bieden een hoog potentieel voor herhalingstransacties. Als je beter op hun koopgedrag let, krijgen deze mensen individueel aangepaste reclame en aanbiedingen. Dit verhoogt het potentieel voor langdurige klantenbinding aanzienlijk.
  • Voordelen ten opzichte van de concurrentie: Als de meting van het klantenprofiel zo nauwkeurig mogelijk is, zal het woord zich hoogstwaarschijnlijk verspreiden over de hoogwaardige klantenzorg. Zo kun je gemakkelijker klanten afsnoepen, zelfs van uitdagende concurrenten.

Analyse van de markt

Om aan de behoeften van de klant te voldoen, zijn ondernemingen ook aangewezen op kennis van geschikte doelmarkten. Als gegevensanalist ben je ook verantwoordelijk voor het evalueren van relevante informatie in deze context. Marktafwijkingen, zowel negatieve als positieve, moeten tijdig geregistreerd worden en de basis vormen voor verdere strategieën.

Je verantwoordelijkheden beperken zich niet tot het stabiliseren van posities op de belangrijkste markten. Als data-analist moet je ook in staat zijn nieuwe markten te vinden en er voldoende informatie over te verzamelen. Omdat bijna elk bedrijf zo snel mogelijk groei wil genereren, hoort gericht onderzoek ook bij je werk.

Wat voor opleiding is nodig om gegevensanalist te worden?

Om een succesvolle carrière in dit beroep te hebben, moet je een voldoende opleiding op dit gebied hebben. Normaal gesproken wordt je de nodige kennis bijgebracht in het kader van studieprogramma’s met het accent op wiskunde of computerwetenschappen. Maar als je een graad in statistiek hebt, is het ook mogelijk dit vak in de praktijk uit te oefenen of te leren.

Er zijn aparte graadprogramma’s over het onderwerp “data analytics”, maar de keuze is in directe vergelijking nogal beperkt.

Onder bepaalde omstandigheden is een universitair diploma echter niet per se vereist. Hoewel je kansen om aan een carrière te beginnen daardoor kleiner zijn, kun je als alternatief ook andere opleidingstrajecten kiezen. Het belangrijkste hier is dat je de nodige specialistische kennis verwerft met een praktische oriëntatie. Als je besluit het pad van de verschillende certificaten te bewandelen, moeten de volgende gebieden voldoende beheerst worden:

  • Grondbeginselen van analyse en evaluatie: Hoe gegevens verzameld worden, welke waarde ze hebben of hoe ze gebruikt worden om gemiddelde waarden te berekenen – als succesvol data analist moet je al deze vragen in je slaap kunnen beantwoorden. In dit verband moet je ook deskundige kennis hebben over verschillende soorten gegevens.
  • Grondbeginselen van statistisch werk: Hoe je aan de gegevens komt is één ding. Hoe je het uiteindelijk verwerkt is een tweede. Het proces van het berekenen van een gemiddelde waarde, bijvoorbeeld, heeft weinig waarde als je niet weet welke meetvariabelen je moet gebruiken. Bovendien leer je hoe je de verzamelde resultaten kunt omzetten in beoordelingen en bevindingen.
  • Juridische factoren van gegevensanalyse: Dit onderwerp is bijzonder belangrijk geworden sinds de goedkeuring van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR) in 2018. Voordat je je verzamelde info in je software invoert, moet je ook denken aan de toegestane randvoorwaarden. Speciale gegevens, vooral gevoelige gegevens van privépersonen, mogen nu nog slechts onder zeer beperkte parameters worden beoordeeld of zelfs verzameld. Als je werkgever internationaal opereert, moet je altijd de principes uit andere landen in de gaten houden.
  • Technologie voor gegevensanalyse: Over dit punt hebben we je al wat informatie gegeven. Bovendien moet je de nodige technische kennis hebben over de vereiste hardware en software. Als de capaciteiten van het bedrijf in termen van RAM of soortgelijke componenten niet up to date zijn, zul je deze parameters extra moeten aanpakken. Bovendien moet je je basiskennis op dit gebied zien als een wegwijzer voor de toekomst. Als je op lange termijn met succes als gegevensanalist wilt werken, moet je de voortdurende veranderingen steeds in het oog houden en je kennis dienovereenkomstig uitbreiden.

Welke andere vaardigheden heeft een gegevensanalist nodig?

Zoals je nu ziet, spelen technische kwalificaties een essentiële rol in de functiebeschrijving van een gegevensanalist. Deze zullen je echter niet van veel nut zijn als je geen essentiële zachte vaardigheden meebrengt. Dit beroep is niet alleen veeleisend op wetenschappelijk vlak, maar stelt ook je persoonlijkheid op de proef.

Hetconcentratievermogen, bijvoorbeeld, is een bijzonder belangrijk sleutelwoord. Als je gemakkelijk afgeleid bent, kan dat snel tot fatale fouten leiden. Omdat je op dit werkterrein vaak moet multitasken, moet je je bij twijfel concentreren op het verbeteren van dit gebied.

Hoewel je als Big Data Analist op veel gebieden op technologie kunt vertrouwen, spelen je mentale vaardigheden hier nog steeds een zekere rol. Analytisch denken is een van de hoekstenen die niet verwaarloosd mogen worden bij het beoefenen van professionele gegevensanalyse. Software kan veel problemen oplossen – maar de basiscommando’s moeten nog steeds van jou komen. Voor een productief dagelijks leven is het dus belangrijk deze twee gebieden zo goed mogelijk te combineren.

Om je werk als gegevensanalist soepel te laten verlopen, moet je jezelf niet toestaan in de war te raken. Als je niet voldoende geduld hebt, zul je in je dagelijkse werk voor extra uitdagingen komen te staan. Je zult vaak geconfronteerd worden met processen die ofwel langer duren, niet meteen werken of onvoldoende resultaat opleveren. Maar om deze tekorten te kunnen gladstrijken, moet je op het juiste moment met voldoende kalmte handelen. Net als bij gebrek aan concentratie kunnen slordig gedrag en ernstige fouten het gevolg zijn.

Een andere niet onbelangrijke zachte vaardigheid is presentatievaardigheid . In de regel ben jij de enige die onmiddellijk na de evaluatie inzicht heeft in de ruwe cijfers. Opdat je collega’s en superieuren de waarden ook kunnen begrijpen, zijn ze meestal afhankelijk van inzichtelijke presentaties. Om de verzamelde informatie op een geldige manier over te brengen, is een solide voorkomen van jouw kant onontbeerlijk. Zo zijn je gegevensanalyses niet alleen begrijpelijk, maar neemt mogelijk ook het zelfvertrouwen in je werk van de kant van de firma toe.

Een gegevensanalist moet onder andere goed kunnen presenteren. (Image source: 123rf.com / Cathy Yeulet)

Wat is het salaris van een gegevensanalist?

Als het concept van de functiebeschrijving Data Analist je opwindt, is er kans op een zeer lonende carrière. Zowel het aanvangssalaris als het gemiddelde salaris voor deze baan kunnen als zeer lucratief beschouwd worden. Hoeveel je uiteindelijk verdient hangt af van de bijzondere positie die je in je loopbaan inneemt.

Behalve je opleiding en je beroepservaring zijn er nog andere factoren die je salaris kunnen beïnvloeden. Relevante factoren zijn onder meer:

  • Industrie: Zoals we in het begin al zeiden, kun je als gegevensanalist op verschillende terreinen werken. De marktwaarde van de betreffende bedrijfstak weerspiegelt echter ook je salarisniveau. Terwijl telecommunicatie- en IT-bedrijven royaal betalen, kun je verwachten ongeveer de helft zoveel te verdienen bij mediabureaus of verzekeringsmaatschappijen.
  • Grootte van het bedrijf: Werk in een groot bedrijf wordt over het algemeen beter beloond dan in kleinere bedrijven. Hier hangt een familiale sfeer niet samen met grote salarissen.
  • Regio: De ligging van je werkgever kan ook invloed hebben op het bedrag dat je verdient. Bondsstaten zoals Baden-Württemberg, Beieren of Berlijn zijn bijzonder winstgevend.

Wat is de toekomstprognose voor het beroep van gegevensanalist?

Omdat “Big Data” een modewoord is dat een blijvende invloed heeft op het huidige digitale tijdperk, zal dit relatief nieuwe beroep in de toekomst nog belangrijker worden. Vooral omdat een even grote vraag naar gegevensvolumes vroeger niet bestond, is dit een opleiding met een toekomstig karakter.

Hoewel de belangstelling voor zulke specialisten zal toenemen, is het geen gemakkelijke onderneming op weg daarheen. Digitalisering betekent dat processen sneller veranderen dan ooit tevoren. Als je als gegevensanalist wilt werken, zul je je moeten voorbereiden op een carrière met veel leren. Omdat de functiebeschrijving nieuwe facetten zal krijgen en dus extra belangstelling zal wekken, kunnen we ook aannemen dat de concurrentie in de nabije toekomst veel intenser zal worden.

Conclusie

Als gegevensanalist ligt de diversiteit van de beroepswereld binnen handbereik. De vaardigheden die je leert kun je in vrijwel elke bedrijfstak toepassen en bieden de beroepsbeoefenaar dus veel mogelijkheden voor afwisseling. Om dit beroep te leren, moeten echter speciale vaardigheden beschikbaar zijn of geleerd worden. De juiste mix van opleiding en persoonlijke kwaliteiten vormen de enige basis waarop het beroep van gegevensanalist optimaal kan worden uitgeoefend.

Beeldbron: 123rf.com / adiruch

Waarom kun je me vertrouwen?

Recensies