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

De World Economic Forum in Future of Jobs Report 2020 heeft data-analist als de tweede snelst groeiende baan genoemd. Volgens Glassdoor’s schatting is het mediane salaris van een data-analist $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 groeit, groeit ook de behoefte aan iemand die deze data kan analyseren.

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-analist leidt oorzaken af van specifieke gebeurtenissen en doet dat door het maken van rapporten, dashboards, datavisualisaties en presentaties. In de gezondheidszorg analyseren ze medische data om de bedrijfskant van ziekenhuizen en patiëntenzorg te verbeteren. In de financiële sector suggereren ze beleggingsplannen en bedrijfsstrategieën op basis van financiële data.

Functiebeschrijving Data Analyst

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

Gegevensverzameling: Het verzamelen van data is de eerste stap in de levenscyclus van de analyse. In grote bedrijven waar rollen en verantwoordelijkheden duidelijk zijn gedefinieerd, ontvangen data-analisten data 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 wordt uitgevoerd, wordt de data voorbewerkt in een geschikte formaat dat bedoeld is voor data-analyse.

Gegevensanalyse: In deze stap bestudeert de data-analist de data 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 bekijken de data vanuit verschillende perspectieven met behulp van verschillende statistische, visualisatie- en business-intelligence (BI)-tools en -grafieken om dieper inzicht te krijgen.

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 de inzichten: Ten slotte deelt de data-analist de belangrijkste bevindingen met het team, inclusief het management en de 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 redelijke kennis hebben van SQL (Sequence Query Language) om data in te voeren, uit te voeren en bij te werken in een relationele database. De kandidaat moet bekwaam zijn in Python of R.

Statistiek: Statistiek is vereist om data te bestuderen, te analyseren, te visualiseren en te interpreteren om goed geïnformeerde beslissingen te nemen. Veel datavisualisatietechnieken vereisen een solide begrip van statistiek. Bijvoorbeeld, het maken van een scatterplot vereist een begrip van regressie en correlatie, en een boxplot vereist een begrip van maatstaven van centrale neiging en spreiding.

Gegevensvisualisatievaardigheden: Een beeld zegt meer dan duizend woorden. 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 is noodzakelijk om de juiste stijl te kiezen om de boodschap over te brengen.

Soft Skills: Communicatie is de meest kritische soft skill voor data-analisten. Effectief communiceren van de belangrijkste inzichten aan het technische team en de stakeholders kan helpen om de bedrijfsstrategie te wijzigen. Een data-analist moet een goed presentatievermogen en aandacht voor detail hebben om zijn punt over te brengen. Ze moeten kritisch denken en creativiteit hebben om de data vanuit meerdere perspectieven te bekijken. Een data-analist moet probleemoplossende 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. Het volgen van 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 Analysts

Data-analyse is een divers veld en heeft meerdere functies in de analysetak, die als volgt zijn:

• Business Analyst
• Operations Analyst
• Financial Analyst
• Marketing Analyst
• Risico-Analist

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 managementfuncties.

Data-analisten realiseren het potentieel van ruwe data door het gebruik van statistische methoden en visualisatietools. Bovendien zullen veel functies onder de data-analyseparaplu in de komende decennia blijven groeien.

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