Data-analyse & professionals: waar te beginnen

Fleur van Joust 7-4-2016 17:51
Categorieën: Joust


Data Science en Big Data zijn hot; zeker de laatste twee jaar kun je niet meer om de termen heen. Maar het zijn ook vage en ongrijpbare begrippen. Een tekenende vergelijking met Big Data vond ik de volgende: “Big Data is like Teenage Sex; everybody talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.” Big Data is niet nieuw, kan zeker een hype worden genoemd, maar is er wel één met inhoud. Maar waarom is data analyse opeens zo belangrijk, wat doet een data analist eigenlijk en wat moeten we ermee?
blog_image:bartvi_14600443525706824052b39.jpg:end_blog_image
Een definitie van data-analyse volgens Wikipedia: “Een interdisciplinair veld over processen en systemen om kennis of inzichten te extraheren uit data in verschillende vormen, gestructureerd of ongestructureerd; in het verlengde van enkele data-analyse velden als statistiek, data mining en voorspellende analyses.” Een hele mond vol dus. Het is een manier om een bedrijf beter aan te sturen en om de veranderende behoeften van de doelgroep en innovatieve business modellen te ontdekken. Zaken die door e-commerce bedrijven worden opgepakt maar ook door de financiële instellingen, die door de toezichthouders vooral gefocust zijn op kwaliteit van data.


De Googles, Facebooks en LinkedIn’s weten als geen ander hoe je uit bestaande data en informatie, nieuwe waardevolle informatie creëert. Andere partijen voor wie data-analyse voor de hand liggend lijkt, zijn bedrijven met veel data zoals bijvoorbeeld e-commerce bedrijven. Eén van onze klanten in die categorie, heeft een heldere visie over de inzet van data-analyse en investeert veel op gebied van de juist geschoolde professionals en de nodige technologische middelen. Voor veel bedrijven is het iets wat op de agenda staat maar voorlopig verre van concreet is, en wat bovendien vanwege een gebrek aan resources moeilijk uitvoerbaar is. We merken dat er behoefte is aan handvatten om het proces op gebied van data-analyse in gang te zetten en vorm te geven binnen organisaties.

Binnen data-analyse is de data scientist de nieuwe holy grail. Deze heeft echter vaardigheden die we nog maar beperkt kennen en ontwikkeld hebben. Buiten dat er kennis is van traditionele dataverwerking en –analyse methoden, is kennis van wiskunde en IT van belang, maar ook “andere” eigenschappen als nieuwsgierigheid, creativiteit en business inzicht. Bovendien komen data scientists niet als zodanig van de Hogeschool of de Universiteit af. Een aantal mensen dat nu als data scientist werkzaam is, komt uit een PhD traject en heeft langdurig met grote hoeveelheden data gewerkt.

De arbeidsmarkt laat zien hoe schaars deze mensen zijn. Op gebied van onderwijs lopen we achter de feiten aan en worden opleidingen nu pas vormgegeven. Maar als we een stapje terug doen, zou je kunnen zeggen dat de rol van data-analist een logisch voorstadium is in de route naar data scientist. Deze mensen zijn ook schaars, maar hier weten we al wat meer over. De volgende vraag is dus; hoe wordt je data-analist en welke kennis en ervaring moet je stapelen?

Gebaseerd op de IT en Finance expertise van onze consultants zijn we, op verzoek van een aantal opdrachtgevers, bezig met de ontwikkeling van een traineeship specifiek gericht op het opleiden van data-analisten. Daarin gaan we opdrachtgevers helpen met het vinden, opleiden, trainen en coachen van Young Professionals die meewerken bij de opdrachtgevers om relevante ervaring op te doen. Het uitgangspunt is werkervaring in combinatie met de juiste inhoudelijke trainingen en behalen van certificeringen. Mocht je het interessant vinden om in de ontwikkelfase al betrokken te zijn bij het programma, neem dan contact met me op want we nodigen je van harte uit om daarin mee te denken! Graag lees ik hieronder je reactie, of mail mij via fleur@joust.nl.

Reageer

CAPTCHA ImageNieuwe codeSpeel de code af