Data is het nieuwe goud. Het herbergt veel waardevolle informatie voor nagenoeg elke organisatie. Bijvoorbeeld over het energieverbruik van een fabriek, de efficiency van marketinguitingen of de bestellingen in een horecabedrijf. Hoe filter je nuttige inzichten uit deze berg aan data? Een data analist komt dan goed van pas.

De vraag naar data analisten is gigantisch. Momenteel staan er alleen al op LinkedIn ruim 17 duizend vacatures voor data analist open. En dat aantal blijft groeien. Een mooie aanleiding om eens dieper in deze functie te duiken, aan de hand van vier vragen.

Waarom is data analyse zo belangrijk?
Data is er in overvloed. Dat geldt voor interne data zoals klantgegevens uit CRM-systemen en externe data zoals informatie over energieprijzen en de weersverwachting. Door deze data te verzamelen, analyseren en combineren, kunnen data analisten allerlei nuttige informatie uit grote hoeveelheden gegevens halen. Dat is de reden dat veel bedrijven digitaliseren en data gedreven willen gaan werken. Want inzichten uit data geven een beslissende voorsprong op de concurrentie: als bedrijf kan je bijvoorbeeld net eerder een nieuw product op de markt brengen, wat perfect voldoet aan de klantwensen, van een betere kwaliteit is en minder kost.

Wat doet een data analist?
De eerste taak van een data analist is om data vindbaar, toegankelijk, deelbaar en herbruikbaar te maken. Ofwel, om structuur aan te brengen en zo de datakwaliteit te optimaliseren. Want hoe beter de datakwaliteit, hoe nauwkeuriger de inzichten die daaruit voortkomen. Datakwaliteit is dus een voorwaarde om snel, nuttige inzichten uit data te kunnen filteren – de tweede taak van de data analist. De belangrijkste tools die een data analist daarbij gebruikt zijn Microsoft Excel, Power BI en SQL. Hiermee kan hij niet alleen bruikbare inzichten opdoen, maar deze ook visualiseren in grafieken, tabellen en diagrammen.

Welke skills heb je nodig?
Ervaring met tools als Excel, Power BI en SQL komt goed van pas. Maar je hebt meer nodig dan technische skills. Zo moet je als data analist ook het overzicht kunnen bewaren en kritisch kunnen nadenken over cijfers: wat wil ik weten en welke data heb ik daarvoor nodig? Aan de andere kant moet je ook de cijfermatige kant in de vingers hebben. Ben je goed in wiskunde en statistiek? Dat helpt je om de juiste methodes te vinden om data te vertalen naar informatie. Tot slot moet je als data analist helder kunnen presenteren en communiceren. Dat is belangrijk om jouw data analyse-inzichten over te brengen op collega’s.

Wat is het verschil met een data scientist?
De rol van data scientist is nauw verwant aan die van data analist. Wat is het verschil tussen deze twee functies? Simpel gezegd: een data analist kijkt terug op basis van cijfers, een data scientist kijkt vooruit. Een data analist berekent bijvoorbeeld hoeveel bitterballen, bier en ijsjes een strandtent heeft verkocht op een zomerse dag. Een data scientist kan op basis van dergelijke historische gegevens voorspellen hoeveel bier, bitterballen en ijsjes een strandtent voor de volgend zomermaand moet inkopen.

Meer weten over de functie van data scientist? Lees het artikel: Hoe word ik een data scientist.

Data analist worden? Zet de eerste stap op dit vakgebied met deze trainingen.