Wat doet een data analyst?

Data analist. Je hoort dit titel de laatste tijd mogelijk wat vaker voorbij komen. Maar wat doet een data analyst nou eigenlijk de hele dag? Als werken met data en technologie je nieuwsgierigheid wekt en data analist worden jou een intrigerende carrière lijkt, lees dan verder. Je ontdekt hieronder alles wat je wilt weten over deze baan om er wel of niet voor te gaan.

Het is één ding om over een baan als data analist te dagdromen, maar het is natuurlijk iets heel anders om deze elke dag uit te voeren. Voordat je voor een nieuwe carrière kiest, is het daarom verstandig om wat vooronderzoek te doen. We beschrijven hieronder de dagelijkse taken die deel kunnen uitmaken van je toekomstige carrière, wat je verdient als data analyst, wat je baanperspectief is en welke vaardigheden en opleidingen je nodig hebt.

Taken van een data analyst 

Een data analist verzamelt, ordent en gebruikt gegevens om tot zinvolle conclusies te komen. Het werk van data analisten varieert afhankelijk van het soort data waarmee ze werken, zoals verkoopdata, sociale media- of inventarisgegevens, en het specifieke project van de klant.

In vrijwel elke bedrijfstak kunnen bedrijven profiteren van het werk van data analysten, van zorginstellingen tot detailhandelszaken en fastfoodketens. Voor werkgevers die meer willen weten over de behoeften van hun consument of eindgebruiker zijn de inzichten die data analisten inbrengen vaak erg waardevol.

Ongeacht in welke sector ze werken, kunnen data analisten verwachten dat ze hun tijd besteden aan het ontwikkelen van systemen voor het verzamelen van gegevens en het compileren van hun bevindingen in rapporten die bestemd zijn om hun bedrijf te helpen verbeteren.

Analisten kunnen betrokken zijn bij elk deel van het analyseproces; van het opzetten van een analysesysteem tot het verschaffen van inzichten op basis van verzamelde gegevens. Je kunt zelfs gevraagd worden om anderen te trainen in het gebruik van jouw systeem voor gegevensverzameling.

Voorbeelden van veelvoorkomende taken van een data analyst zijn:

1. Rapporten maken

Als analist besteed je doorgaans veel tijd aan het produceren en onderhouden van zowel interne als klantgerichte rapporten. Die rapporten geven het management inzicht in nieuwe trends en in gebieden die het bedrijf misschien moet verbeteren. Succesvolle data analysten begrijpen hoe ze met data verhalen creëren, omdat hun rapporten begrepen moeten worden door beslissers, en dat zijn meestal geen analisten.

2. Patronen opsporen

De meest effectieve data analisten zijn in staat om data te gebruiken om een verhaal te vertellen. Daarvoor dienen zij in staat te zijn om belangrijke patronen in de data te zien. Regelmatige rapportage, zoals wekelijks, maandelijks of per kwartaal, is belangrijk, omdat het een analist helpt om relevante patronen op te merken. 

3. Samenwerken & communiceren

Het woord ‘analist’ doet je misschien denken aan iemand die los van de rest van het bedrijf werkt, maar dat is verre van waar. De grote verscheidenheid aan rollen en verantwoordelijkheden van data analisten zorgt ervoor dat zij samenwerken met diverse afdelingen in organisaties, waaronder marketeers, leidinggevenden en verkopers. Je werkt waarschijnlijk ook nauw samen met data-wetenschappers zoals data-architecten en database-ontwikkelaars.

4. Gegevens verzamelen en een infrastructuur opzetten

Misschien wel het meest technische aspect van het werk van een analist is het verzamelen van de gegevens zelf. Dit betekent vaak samenwerken met webontwikkelaars om de gegevensverzameling te optimaliseren. Omdat data analysten vaak het beste weten waarom de cijfers zijn zoals ze zijn, worden zij vaak gevraagd om projectmanagers en afdelingshoofden te adviseren over bepaalde datapunten en hoe die in een bepaalde periode kunnen worden veranderd of verbeterd.

Data analysten hebben vaak de volgende verantwoordelijkheden:

• Samenwerken met IT teams, management en/of data scientists om doelen te stellen;

• Verzamelen van gegevens uit primaire en secundaire bronnen;

• Opschonen en uitpluizen van gegevens om irrelevante informatie te verwijderen;

• Analyseren en interpreteren van resultaten met behulp van statistische hulpmiddelen en technieken;

• Opsporen van trends en patronen in datasets;

• Identificeren van nieuwe mogelijkheden voor procesverbetering;

• Aanleveren van rapporten aan het management;

• Ontwerpen, creëren en onderhouden van databases en datasystemen;

• Oplossen van codeproblemen en data-gerelateerde problemen.

Het stroomlijnen van gegevensverzameling is essentieel voor een data analyst. Zij werken aan de ontwikkeling van processen die kunnen worden geautomatiseerd en gemakkelijk kunnen worden aangepast voor hergebruik in andere situaties. data analysten hebben diverse gespecialiseerde software en tools in hun arsenaal om hen te helpen dit te bereiken.

Soorten data-analyse

In de kern gaat het bij data-analyse of data analytics om het beantwoorden van vragen en het nemen van beslissingen. Afhankelijk van wat je hoopt te bereiken, zijn er verschillende soorten data analyse die je kunt toepassen. Hoewel er geen eenduidige lijst van de mogelijke soorten data analytics bestaat, kun je het werk globaal indelen in vier aandachtsgebieden:

1. Beschrijvende analyse geeft antwoord op de vraag: “Wat is er gebeurd?”

2. Diagnostische analyse beantwoordt de vraag: “Waarom is iets gebeurd?”

3. Voorspellende analyse geeft antwoord op de vraag: “Wat zal waarschijnlijk gebeuren?

4. Prescriptive analyse geeft antwoord op de vraag: “Welke actie moet er worden ondernomen?

Data analysten kunnen hun aanpak afstemmen op het scenario. Als een fabrikant bijvoorbeeld geplaagd wordt door vertragingen en ongeplande stopzettingen, kan een diagnostische analytische aanpak helpen vaststellen wat precies de oorzaak is van deze vertragingen. Van daaruit kunnen andere vormen van analyse worden gebruikt om deze problemen op te lossen.

Data analyst salaris

Een data analyst verdient in Nederland gemiddeld bruto €3.763,- per maand. Voor de periode 2010-2019 gold een salarisstijging van een krappe 6 procents (€ 205,-). Universitair opleidingsniveau levert je gemiddeld 5 procent meer op dan hbo-niveau. Voor WO-geschoolden is een brutoloon van € 3.887,- marktconform. In Amsterdam verdienen data analysten gemiddeld het meest met €3.918,- per maand. 

Baankansen data analyst

De spanningsindicator van het UWV geeft momenteel aan dat de baankansen als data analyst op dit moment goed te noemen zijn. Je kunt meer dan 100 openstaande vacatures vinden. Aangezien er relatief weinig goed opgeleide data analysten beschikbaar zijn, is het baanperspectief gunstiger dan in veel andere (gerelateerde) beroepen met dit aantal vacatures. 

Vaardigheden data analyst

Naast analytische en wiskundige vaardigheden, en vaardigheid met talen als SQL, zijn communicatieve vaardigheden essentieel. data analysten moeten vaak in contact treden met de business om de bedrijfsdoelstellingen te begrijpen en vereisten te verzamelen. Volgens een analyse van vacaturegegevens zijn de volgende vaardigheden de meest gevraagde voor data analisten:

• Programmeertalen (R/SAS): data analisten gebruiken programmeertalen zoals R en SAS voor het verzamelen, opschonen, analyseren en visualiseren van gegevens. data analysten moeten doorgaans bedreven zijn in één programmeertaal en enige kennis hebben van een paar andere talen. 

• Creatief en analytisch denken: Het is belangrijk om een goede basis te hebben in statistische methoden, maar het is nog belangrijker om problemen met een creatieve en analytische bril te bekijken. Dit zal de analist helpen om interessante onderzoeksvragen te bedenken die het inzicht van een bedrijf in de betreffende kwestie zullen vergroten.

• Sterke en doeltreffende communicatie: data analisten moeten hun bevindingen duidelijk overbrengen, zowel aan lezers van hun rapporten als aan een klein team van leidinggevenden die beslissingen dienen te nemen. Sterke communicatie is de sleutel tot succes.

• Data-visualisatie: Effectieve data-visualisatie leer je vaak door vallen en opstaan. Een succesvolle data analist weet welke soorten grafieken hij moet gebruiken voor welk publiek en hoe hij visualisaties moet schalen.

• Data Warehousing: Sommige data analysten werken aan de back-end. Zij verbinden databases uit meerdere bronnen om een data warehouse te creëren en gebruiken querytalen om gegevens te vinden en te beheren.

• SQL Databases: SQL-databases zijn relationele databases met gestructureerde gegevens. Gegevens worden opgeslagen in tabellen en een data analist haalt informatie uit verschillende tabellen om analyses uit te voeren.

• Database querytalen: De meest gebruikte querytaal voor data analysten is SQL en er bestaan vele variaties van deze taal, waaronder PostreSQL, T-SQL, PL/SQL (Procedural Language/SQL).

• Data Mining, Opschonen en Munging: Wanneer gegevens niet netjes in een database zijn opgeslagen, moeten data analysten andere hulpmiddelen gebruiken om ongestructureerde gegevens te verzamelen. Zodra zij voldoende gegevens hebben, schonen zij deze op en verwerken zij deze door middel van programmering.

• Microsoft Excel: data analisten moeten excel goed onder de knie hebben en geavanceerde technieken voor modellering en analyse begrijpen.

• Machine Learning: data analisten met machine learning-vaardigheden zijn ongelooflijk waardevol, hoewel machine learning niet wordt verwacht als je solliciteert naar een typische baan als data analyst.

Opleiding tot data analyst

Voor de meeste banen als data analyst is een bachelor-diploma vereist, maar het is mogelijk om je vaardigheden op het gebied van data-analyse te ontwikkelen – en een baan te vinden – zonder een diploma. Met een bachelor of master kun je echter op een gestructureerde manier vaardigheden opbouwen en netwerken met professionals in het vakgebied. Je kunt ook meer kansen op een baan vinden met een diploma dan zonder.   

Ben je na al het bovenstaande inderdaad geïnteresseerd in een carrière als data analyst? Onderstaande vijf stappen kun je volgen om jezelf goed op te leiden en klaar te stomen voor deze baan:

1. Behaal een bachelordiploma in een vakgebied met de nadruk op statistische en analytische vaardigheden, zoals wiskunde of informatica.

2. Leer belangrijke vaardigheden op het gebied van data-analyse (zoals te vinden in de vorige paragraaf).

3. Overweeg certificering met behulp van specifieke trainingen en cursussen.

4. Vind je eerste baan als data analyst op instapniveau.

5. Behaal een masterdiploma in data analytics,

Enkele voorbeelden van relevante opleidingen en trainingen voor data analisten zijn: 

• Data-Analyse

• Tableau

• SQL

• Power BI

• Datavisualisatie

Ontdek meer op Springest Beroepen

Op Springest Beroepen vind je duizenden beroepen, ingedeeld in dertien verschillende beroepsklassen, zoals ICT, onderwijs en vervoer en transport. In samenwerking met Textkernel, specialist in machine-intelligentie op het gebied van arbeidsmarktinformatie, heeft Springest de benodigde vaardigheden voor elk van deze beroepen verzameld en deze aan de bijpassende opleidingen, trainingen en cursussen gekoppeld. Zo ontdek je in een paar klikken welke skills je nodig hebt voor welk beroep en hoe je deze zo snel mogelijk aanleert.