Data Analist of Data Scientist: Wanneer heb je welke rol nodig binnen jouw organisatie?

In deze uitgebreide blog bespreken we de verschillen tussen data analisten en data scientists. Dit zal je helpen om de juiste keuze te maken, zodat je precies weet wanneer je welke rol nodig hebt voor jouw organisatie.

Rol van data in bedrijfsvoering

In de afgelopen jaren is data uitgegroeid tot een essentieel onderdeel van de bedrijfsvoering. Bedrijven zetten data in om hun prestaties te verbeteren, beslissingen te onderbouwen en nieuwe kansen te ontdekken. Dit heeft geleid tot een toenemende vraag naar professionals die deze data kunnen omzetten in waardevolle inzichten en daarbij komen twee prominente rollen naar voren: de data analist en de data scientist. Hoewel de termen soms door elkaar worden gebruikt, hebben beide functies specifieke kenmerken en toegevoegde waarden.

In deze uitgebreide blog bespreken we de verschillen tussen data analisten en data scientists. We leggen uit welke vaardigheden ze nodig hebben, welke tools ze gebruiken, en in welke situaties je welke rol moet overwegen. Dit zal je helpen om de juiste keuze te maken, zodat je precies weet wanneer je welke rol nodig hebt voor jouw organisatie.

Wat doet een Data Analist?

Een data analist richt zich op het analyseren van bestaande data om concrete businessvragen te beantwoorden. Hun werk is meestal gericht op het verwerken van gestructureerde data uit verschillende databronnen, zoals databases en spreadsheets. Data analisten gebruiken vaak tools zoals SQL en Excel voor het ophalen en opschonen van data. Visualisatie- en rapportagetools zoals Power BI en Tableau helpen hen om hun bevindingen te presenteren aan stakeholders binnen de organisatie​.

Taken van een Data Analist:

  1. Data verzamelen en opschonen: Data analisten beginnen vaak met het extraheren en opschonen van data om deze daarna klaar te maken voor analyse.
  2. Data analyse en visualisatie: Ze passen statistische technieken toe om data te interpreteren en trends te identificeren en maken gebruik van visualisatietools om hun bevindingen te communiceren.
  3. Rapporteren en adviseren: Data analisten vertalen hun analyses naar praktische inzichten en aanbevelingen die organisaties helpen om weloverwogen beslissingen te nemen.

Data analisten werken vraaggestuurd, wat betekent dat ze vaak specifieke businessvragen beantwoorden, zoals: “Wat zijn de meest winstgevende producten?” of “Welke trends zijn er zichtbaar in de verkoopdata?”.

Wat doet een Data Scientist?

Data Scientists gaan een stap verder dan het beantwoorden van (specifieke) vragen; door middel van exploratieve data analyse zoeken ze proactief naar nieuwe vragen die nog niet zijn gesteld. Ze duiken diep in de data en zoeken naar onontdekte verbanden. Daarbij gebruiken ze AI en geavanceerde technieken zoals machine learning en statistische modellering om voorspellende analyses uit te voeren. Data Scientists werken met grote complexe datasets, zowel gestructureerd als ongestructureerd, en zetten hun bevindingen om in strategische bedrijfsoplossingen.

 

Taken van een Data Scientist:

  1. Data opschonen en feature engineering: Net als data analisten beginnen data scientists met het verzamelen en opschonen van data. Daarnaast verrijken ze de data door nieuwe variabelen of ‘features’ te creëren die de voorspellende kracht van hun modellen verbeteren.
  2. Modelleren en voorspellen: Ze ontwikkelen voorspellende modellen met behulp van machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow, Scikit-Learn en PyTorch. Deze modellen worden getest, getraind en geoptimaliseerd om nauwkeurige voorspellingen te doen.
  3. Implementatie van modellen: Na het ontwikkelen van een model werkt een data scientist vaak samen met data engineers om het model te implementeren in de bedrijfsprocessen.
    Data Scientists hebben doorgaans een sterke achtergrond in statistiek en programmeren en gebruiken talen zoals Python en R. Ze gebruiken ook big data-tools zoals Hadoop en Spark om met enorme datasets te werken.

De belangrijkste verschillen tussen data analisten en data scientists

Vaardigheden en opleiding

Data analisten hebben vaak een achtergrond in statistiek, bedrijfskunde, of bedrijfseconomie en beheersen tools zoals SQL, Excel, en visualisatiesoftware. Data scientists hebben daarentegen meestal een achtergrond in wiskunde, computerscience of engineering. Ze hebben diepgaande kennis van programmeertalen zoals Python, R en machine learning-algoritmen.

Data AnalistData Scientist
Sterk in statistiek, SQL, Excel, Tableau/Power BIGeavanceerde statistiek, Python/R, TensorFlow, big data tools zoals Hadoop
Vraag gestuurde analysesExploratieve analyses en voorspellingen
Focus op bestaande vragen beantwoordenRicht zich op innovatie en nieuwe inzichten en verbanden ontdekken

Wanneer heb je een data analist nodig?

Een data analist is een goede keuze als je behoefte hebt aan het beantwoorden van specifieke businessvragen en het creëren van duidelijke rapporten en dashboards. Als je bijvoorbeeld historische verkoopgegevens wilt analyseren om marketingcampagnes te verbeteren, is een data analist de juiste keuze. Ze helpen bedrijven met het interpreteren van data en het maken van data-gedreven beslissingen zonder dat hiervoor geavanceerde machine learning nodig is.

 

Wanneer heb je een data scientist nodig?

Een data scientist is ideaal voor organisaties die grote hoeveelheden data willen inzetten voor data exploratie, voorspellende analyses en innovatieve toepassingen van AI. Heb je bijvoorbeeld behoefte aan het voorspellen van klantgedrag of het ontwikkelen van nieuwe productaanbevelingen op basis van machine learning, dan is een Data Scientist onmisbaar. Data Scientists kunnen waarde toevoegen door ongebruikte patronen in data te ontdekken en met geavanceerde modellen bedrijfsstrategieën te ondersteunen.

Veel overeenkomsten, maar toch verschillend

Hoewel data analisten en data scientists veel gemeen hebben, verschillen ze duidelijk in focus en toegevoegde waarde voor organisaties. Data analisten zijn ideaal voor bedrijven die data willen gebruiken voor operationele beslissingen en rapportages.

Data scientists zijn daarentegen van waarde wanneer een organisatie op zoek is naar innovatie en het benutten van AI om strategische inzichten te ontwikkelen. Afhankelijk van jouw specifieke behoeften en doelen kan de ene rol geschikter zijn dan de andere. Door de juiste data-expert op het juiste moment in te schakelen, kun je jouw data-ambities realiseren en de concurrentie voor blijven.

Met deze inzichten kun je de juiste beslissing nemen over wanneer welke data professional jouw organisatie kan helpen bij het benutten van de mogelijkheden van data.

Meer weten over dit onderwerp?

 

Walter Visser

Managing Partner

T: +31 6 3934 1622

E: w.visser@dataconsultinggroup.nl

Kun je wel wat hulp gebruiken? Onze specialisten staan voor je klaar!

Vind jouw Data Specialist

Ben je benieuwd hoe we jouw organisatie kunnen helpen met de tijdelijke inzet van een Data Analist of Data Scientist? Neem vandaag nog contact met ons op, we helpen je graag.

Ik wil meer informatie

Kies een datum en tijd die jou het beste uitkomt.

Heb je een specifieke vraag?

Neem gerust contact met ons op.

Bel ons

+31639341622

Op werkdagen bereikbaar van 8:30 uur tot 17:30 uur

Mail ons

info@dataconsultinggroup.nl

Doorgaans kan je binnen 24 uur een reactie verwachten

WhatsApp ons

+31639341622

Op werkdagen bereikbaar van 8:30 uur tot 17:30 uur

Bel of mail ons