Hoe schrijf je een vacaturetekst voor een data-analist

De verschillende typen analisten

Een data-analist speelt een cruciale rol in elke organisatie door grote datasets te verzamelen, te organiseren en te analyseren om strategische bedrijfsbeslissingen te ondersteunen. Het analytics-vakgebied is echter steeds specialistischer geworden, en afhankelijk van het type werk waarbij je hulp nodig hebt, is het verstandig na te denken over het type analist dat je aanneemt.

• Data-analist. Een traditionele data-analist bouwt rapportages en voert analyses uit om strategische bedrijfsbeslissingen te onderbouwen. Een solide basis in statistiek, SQL en visualisatieconcepten is belangrijk in deze rol.
• Business-analist. Een business-analist benut datatools om interne bedrijfsprocessen te verbeteren. In deze rol zijn een goede kennis van SQL en projectmanagementtools belangrijk.
• Business intelligence-analist. Een business intelligence-analist richt zich eveneens sterk op de gezondheid van het bedrijf, maar deelt veel taken met een data-analist. Ook hier zijn diepgaande kennis van SQL, projectmanagement en visualisatietools noodzakelijk.
• Data-engineer. Data-engineers richten zich op het bouwen van de datainfrastructuur om data te verzamelen, op te slaan en te transformeren, zodat deze klaar is voor analyse. Kennis van data-orchestratiehulpmiddelen, zoals Airflow, en sterke programmeervaardigheden zijn nuttig in deze rol.
• Analytics engineer. De rol van analytics engineer is een hybride tussen een data-engineer en een data-analist. De engineer bouwt datapijplijnen en voert analyses uit om onderbouwde bedrijfsbeslissingen te nemen. Met de opkomst van tools als dbt is datamodellering eenvoudiger dan ooit. Beheersing van een data-orchestratiehulpmiddel en een sterke kennis van SQL zijn fundamenteel voor deze rol.
• Data scientist. Een data scientist heeft een vergelijkbare functie als een data-analist; een data scientist bereidt analyses voor die het bedrijf vooruit helpen. Een groot onderdeel van deze rol steunt echter op het inzetten van voorspellende analytics en forecasting-methoden. Diepgaande kennis van inferentiële statistiek, machine learning en programmeren is essentieel om te slagen.

Los van het type analist moet je ook nadenken over je eigen businessmodel voordat je de tekst schrijft. Hoewel veel vaardigheden van data-analisten overdraagbaar zijn en verantwoordelijkheden meeverhuizen van de ene baan naar de andere, kunnen er verschillen zijn afhankelijk van de sector waarin je actief bent (zorg, overheid, fintech, enz.).

Verantwoordelijkheden van een data-analist

Hieronder lichten we enkele van de kerntaken en -verantwoordelijkheden van een typische data-analist uit. Deze verschillen opnieuw per bedrijf, sector en teamstructuur. 

Kernverantwoordelijkheden van een data-analist

In de kern rusten de verantwoordelijkheden van een data-analist op drie pijlers: automatisering, rapportage en datagovernance. Laten we elk onderdeel nader bekijken. 

• Automatisering. Een data-analist zou vaak moeten werken aan het automatiseren van taken die repetitief zijn. Tijdwinst op individueel niveau betekent meer tijd voor andere projecten. Op bedrijfsniveau betekent dit minder verspild geld en de mogelijkheid om meer inkomstenstromen op te bouwen.
• Rapportage. Dit is de kern van het werk van een data-analist: analyse en visualisatie. Rapportage omvat alles, van het rapporteren over key performance indicators (KPI’s) van het bedrijf tot het visualiseren van inzichten en deze communiceren naar een publiek.
• Datagovernance. Zoals het gezegde luidt: "garbage in, garbage out." Een data-analist kan maar beperkt goede analyses doen op slechte data, voordat rapportages stuklopen en inzichten gebrekkig worden, met slechte bedrijfsbeslissingen tot gevolg. Een essentiële taak van een data-analist is het identificeren en oplossen van datakwaliteitsproblemen. Andere aspecten van een datagovernanceprogramma zijn het verbeteren van documentatie, het taggen en classificeren van data-assets en het ontwikkelen van goed metadata-management.

Overige verantwoordelijkheden

Andere verantwoordelijkheden die een data-analist kan hebben, zijn onder meer:

• Ad-hoc datavragen beantwoorden;
• Enablement-sessies verzorgen voor datagebruikers; en
• Tech debt opruimen (oftewel: alles wat geen waarde toevoegt en alleen maar de analytics-omgeving vervuilt)

Verschillen per sector

Naast de kernverantwoordelijkheden kunnen data-analisten specialisaties ontwikkelen op basis van de sector(en) waarin ze hebben gewerkt of werken. Zakelijke context opbouwen heeft veel voordelen, zoals het verkorten van de inwerktijd en dieper kunnen ingaan op relevante sector-specifieke onderwerpen. De intrinsieke functie-eisen van een data-analist verschillen echter niet drastisch van de ene sector tot de andere.

In sommige sectoren, zoals financiën of gezondheidszorg, richt een data-analist zich mogelijk op specifiekere soorten data, zoals financiële gegevens of patiëntendossiers. In marketing of e-commerce kan een data-analist verantwoordelijk zijn voor het analyseren van klantgedrag en -trends. In sales is een data-analist mogelijk meer geïnteresseerd in conversieratio’s tussen verschillende fasen van de salesfunnel.

Kwalificaties voor data-analisten

Een data-analist heeft een reeks verschillende vaardigheden, kennis en opleiding nodig. Hoe je data-analist wordt lees je in een apart artikel. Hoewel ervaring ook een grote rol kan spelen bij het vinden van de juiste kandidaat, vereisen veel functies een combinatie van het volgende:

Opleiding

Een veelvoorkomende vereiste voor een rol als data-analist is een bacheloropleiding in een kwantitatief vakgebied (computerwetenschappen, wiskunde of economie). Maar zelfstudie met online bronnen is nog nooit zo eenvoudig geweest. Zo biedt DataCamp een volledig geïntegreerde Data Analyst Certification online. Die geeft iedereen die wil overstappen naar data-analyse de kans om essentiële analytische vaardigheden vanuit huis te leren. Voor kandidaten met een niet-traditionele achtergrond zijn ervaring, projecten, portfolio’s en online certificeringen allemaal goede manieren om het ervaringsniveau in te schatten.

Kennis en tools

Gecertificeerd raken is een mooie eerste stap. Maar daar stopt het niet. Een data-analist moet ook kunnen aantonen dat hij of zij de verantwoordelijkheden van de functie kan uitvoeren. Hoe pas je voorwaardelijke opmaak toe in een spreadsheet? Wat is het verschil tussen een LEFT JOIN en een RIGHT JOIN in SQL? Hoe wordt de lijn van de kleinste kwadraten in een lineair regressiemodel bepaald? Dit zijn de sollicitatievragen voor data-analisten waarop je voorbereid moet zijn. In deze sectie bekijken we wat er in de toolkit van een data-analist zit.

Statistiek en kansrekening

Een solide basis in statistiek en kansrekening is een must voor een analytische rol, met name kennis van centrum- en spreidingsmaten, lineaire regressie, niet-lineaire regressie, steekproevenverdelingen, hypothesetoetsing, enz. 

Spreadsheet (Excel/Google Sheets)

Hoewel chatGPT ooit misschien de wereld verovert, wordt er nog steeds veel werk in spreadsheets gedaan. Als het alomtegenwoordige hulpmiddel in de zakenwereld is een degelijke kennis van Excel of Google Sheets nuttig. Bekijk onze skill track Spreadsheet Fundamentals om een spreadsheetpro te worden.

SQL

SQL is de ruggengraat van analytics. Het is een taal om met een database te communiceren, data op te halen en er analyses op uit te voeren. Technische interviews bestaan voornamelijk uit één of meerdere SQL-vragen. Als je een introductie of opfrisser zoekt, bekijk dan onze cursus Introduction to SQL.

Programmeren

Voor meer geavanceerde analyses kan een scripttaal handig zijn om de gaten te vullen die andere analytische tools laten. Python en R worden vaak gebruikt door data-analisten om statistische analyses op schaal uit te voeren. Voor Python, bekijk de career track Data Analyst with Python op DataCamp. Voor R, bekijk de career track Data Analyst with R.

Visualisatietools

Als het analyseren van data belangrijk is, dan is het communiceren van de inzichten essentieel. Een data-analist gebruikt de beschikbare visualisatietools op de markt, zoals Microsoft Power BI, Tableau, Looker, enz., hoewel de mate van bekendheid per analist kan verschillen.

Engineeringtools

Data build tool (dbt) – hoewel analytics engineering een relatief nieuw concept is, heeft dbt de analytics-wereld stormenderhand veroverd. dbt is een tool gebaseerd op het concept van ELT (Extract-Load-Transform) in plaats van ETL (Extract-Transform-Load), wat het transformatieproces vergemakkelijkt op basis van data die al in een datawarehouse is geladen. L

Git/Github – versiebeheertool die wordt gebruikt om wijzigingen in sql-scripts, datamodellen, werkbladen, enz. bij te houden. Alle info is gecentraliseerd in repositories op Github, het platform dat Git ondersteunt, en maakt betere samenwerking binnen een analytics-team mogelijk.

Soft skills

Hoewel het ontwikkelen van sterke kwantitatieve vaardigheden belangrijk is, valt alles op zijn plek door ook de volgende vaardigheden te ontwikkelen, die essentiële eigenschappen zijn om te zoeken in een data-analist.

• Cross-functionele samenwerking
• Projectmanagement
• Werken aan onduidelijke/complexe problemen
• Oog voor detail

Sjabloon vacaturetekst data-analist

Hieronder staat een sjabloon voor een vacaturetekst voor een data-analist. Je kunt de tekst als uitgangspunt gebruiken, maar personaliseer zoveel mogelijk op basis van de behoeften van je bedrijf, de sector, de specifieke projecten waarbij je hulp nodig hebt, enz. Personalisatie is de sleutel om betere, beter geïnformeerde kandidaten te vinden.

Functietitel: Data-analist

Locatie: [Plaats, Provincie] /  [Volledig remote] / [Hybride]

Functieomschrijving:

We zoeken een zeer vaardige en nauwkeurige data-analist om ons team te versterken. In deze rol ben je verantwoordelijk voor het verzamelen, organiseren en analyseren van grote datasets om inzichten te leveren en besluitvorming binnen de organisatie te ondersteunen. Je bent ook verantwoordelijk voor het maken van rapportages en visualisaties om je bevindingen te communiceren aan diverse stakeholders.

Verantwoordelijkheden:

• Data verzamelen, opschonen en organiseren uit verschillende bronnen
• Statistische analyses uitvoeren en rapportages en visualisaties ontwikkelen om bevindingen te communiceren
• Samenwerken met cross-functionele teams om trends en patronen in data te identificeren
• Dashboards en geautomatiseerde rapportages creëren om key performance indicators te monitoren
• Processen en systemen voor dataverzameling, -analyse en -rapportage continu verbeteren

Kwalificaties:

• [optioneel] Bachelor in een relevant vakgebied (bijv. informatica, wiskunde, statistiek)
• 2+ jaar ervaring als data-analist of in een vergelijkbare rol. Heb je geen 2+ jaar ervaring in het vakgebied, deel dan graag gerelateerde projecten waaraan je hebt gewerkt.
• Sterke kennis van SQL
• visualisatietools (bijv. Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Ervaring met statistische analysetools (bijv. R, Python) is een pre
• Uitstekende probleemoplossende vaardigheden en communicatieve vaardigheden
• In staat om zelfstandig te werken en meerdere projecten tegelijk te managen

Conclusie

Opslaan, klikken en plaatsen. Gefeliciteerd, je hebt nu een perfect geformuleerde vacaturetekst gedeeld. Nu begint het lastigste deel: de juiste kandidaten interviewen om een goede match voor de openstaande functie te vinden. Vergeet niet DataCamps Recruit-platform te bekijken om in contact te komen met topkandidaten. Voor werkzoekenden: je vindt een selectie openstaande functies op DataCamps Data Jobs-platform.

Wil je beter begrijpen wat data-analyse is en wat het inhoudt? Bekijk onze gids ‘wat is data-analyse’.