Wat is een Data Analyst? Salaris, Verantwoordelijkheden, Vaardigheden, & Carrièrepad

Het World Economic Forum in Future of Jobs Report 2020 heeft de data-analist als de tweede snelst groeiende baan genoemd. Volgens Glassdoor’s schatting is het mediane salaris van een Data Analyst $71.228 per jaar in de VS. Data is de nieuwe olie. W. Edwards Deming, een Amerikaanse statisticus en auteur, zei dat “In God we trust. All others must bring data.”

Data heeft een enorm potentieel dat gebruikt kan worden voor bedrijfsontwikkeling en besluitvorming. Data-analyse houdt in het manipuleren van data om actiegerichte inzichten te verkrijgen. Naarmate de data exponentieel blijft groeien, neemt de behoefte aan iemand die deze data kan analyseren ook toe.

Wat is een Data Analyst?

Een data-analist observeert patronen en trends in data en beschrijft ze. Ze helpen organisaties bij het identificeren van kansen en het nemen van gegevensgestuurde beslissingen. Een Data Analyst achterhaalt de oorzaken achter specifieke gebeurtenissen en doet dit door middel van rapporten, dashboards, gegevensvisualisaties en presentaties. In de gezondheidszorg analyseren ze medische gegevens om de bedrijfskant van ziekenhuizen en patiëntenzorg te verbeteren. In de financiële sector stellen ze beleggingsplannen en bedrijfsstrategieën voor op basis van financiële gegevens.

Functiebeschrijving Data Analyst

Data-analisten hebben veel te doen, van het verzamelen van gegevens tot het communiceren van de resultaten. De gedetailleerde functiebeschrijving van een data-analist is als volgt:

Gegevensverzameling: Het verzamelen van gegevens is de eerste stap in de analytics-levenscyclus. In grote bedrijven waar rollen en verantwoordelijkheden duidelijk zijn gedefinieerd, ontvangen data-analisten gegevens van data-engineers. Anders wordt de data verkregen uit interne databases of externe bronnen.

Gegevensschoonmaak: In de meeste gevallen is de data niet schoon. Het bevat ontbrekende waarden, gedupliceerde records en inconsistenties in de opmaak. Voordat de analyse plaatsvindt, wordt de data voorbewerkt in een geschikte indeling die bedoeld is voor gegevensanalyse.

Gegevensanalyse: In deze stap bestudeert de data-analist de gegevens om inzichten te verkrijgen die nuttig kunnen zijn. Ze voeren statistische tests uit en visualiseren de verdeling van enkele variabelen en de relaties tussen meerdere variabelen. Ze kijken naar de gegevens vanuit verschillende perspectieven met behulp van verschillende statistische, visualisatie- en business intelligence (BI)-tools en grafieken om diepere inzichten te verkrijgen.

Gegevensinterpretatie: Gegevensinterpretatie houdt in het documenteren van de bevindingen en resultaten in de context van het bedrijfsprobleem. In deze stap beantwoordt de data-analist kritische vragen en komt tot relevante conclusies.

Communiceren van inzichten: Ten slotte deelt de data-analist de belangrijkste bevindingen met het team, waaronder management en stakeholders. Op basis van de resultaten stelt de data-analist strategieën voor, waaronder het identificeren van nieuwe kansen, het verbeteren van de operationele efficiëntie, het verbeteren van marketingcampagnes, enz. Inzichten worden gedeeld via rapporten, presentaties, dashboards en visualisaties.

Hoe word je een Data Analyst?

Programmeervaardigheden: Programmeren is de belangrijkste technische vaardigheid voor data-analisten. Een data-analist moet een behoorlijke kennis hebben van SQL (Sequence Query Language) om gegevens in te voeren, te extraheren en bij te werken in een relationele database. De kandidaat moet bekwaam zijn in Python of R.

Statistiek: Statistiek is vereist om gegevens te bestuderen, te analyseren, te visualiseren en te interpreteren om goed geïnformeerde beslissingen te nemen. Veel gegevensvisualisatietechnieken vereisen een solide begrip van statistiek. Bijvoorbeeld, het maken van een scatterplot vereist een begrip van regressie & correlatie, en een boxplot vereist een begrip van maatregelen van centrale neiging & dispersie.

Gegevensvisualisatievaardigheden: Een afbeelding is duizend woorden waard. Data-analisten gebruiken visualisaties om informatie te presenteren aan hun team en niet-technische stakeholders. Ze gebruiken tools zoals PowerBI, Tableau, Excel en python-bibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn om visualisaties te maken. Er bestaan verschillende soorten grafieken, maar het kiezen van de juiste stijl is noodzakelijk om de boodschap over te brengen.

Soft skills: Communicatie is de meest kritieke soft skill voor data-analisten. Effectief communiceren van de belangrijkste inzichten naar het technische team en stakeholders kan helpen om de bedrijfsstrategie te wijzigen. Een data-analist moet een goede presentatie en aandacht voor detail hebben om zijn punt over te brengen. Ze moeten kritisch denken en creativiteit hebben om de gegevens vanuit meerdere perspectieven te bekijken. Een data-analist moet problemen oplossen en projectmanagementvaardigheden hebben om effectief te antwoorden op vragen van stakeholders en werkgevers en om het project te voltooien.

Veel Edtech-platforms onderwijzen de vaardigheden die nodig zijn om een data-analist te worden. Inschrijven voor de juiste certificaten zal helpen om de vaardigheden te leren en uw geloofwaardigheid als expert te vergroten. U kunt uw expertise verder ontwikkelen door uw verworven vaardigheden toe te passen op echte datasets. Effectieve presentatie en documentatie van deze projecten zal helpen om uw eerste data-analysebaan te krijgen.

Carrièrepaden voor Data-analisten

Data-analyse is een divers veld en heeft meerdere jobrollen in de analytics-industrie, die als volgt zijn:

• Business Analyst
• Operations Analyst
• Financial Analyst
• Marketing Analyst
• Risk Analyst

Afhankelijk van uw vaardigheden, interesses en ervaring, kunt u een carrière nastreven in een van de bovengenoemde rollen. Carrièrepaden voor Data-analisten omvatten ook het worden van senior-analisten, het overstappen naar datawetenschappers of het doorstromen naar managementrollen.

Data-analisten verwezenlijken het potentieel van ruwe gegevens door statistische methoden en visualisatietools te gebruiken. Bovendien zullen veel jobrollen onder de data-analyseparaplu tot het volgende decennium blijven groeien.

Wilt u meer AI-gerelateerde content? Bezoek unite.ai.