Hoe komt dat?

In de eerste plaats komt dit doordat de vaardigheden van de drie rollen veel overlap hebben. Ook de technologieën die gebruikt worden kennen gelijkenissen. Zowel de data analist als de data scientists maken gebruik van SQL, excel en datavisualisaties om inzichten uit data te verkrijgen. Data engineers en data scientists gebruiken op hun beurt diverse programmeertalen, zoals Python en R om de data te prepareren en te manipuleren waar nodig. Daarnaast bouwen data engineers ETL-processen die als fundament dienen voor data scientists en data analisten om de data correct te kunnen gebruiken.

Is de rolonduidelijkheid een probleem?

Ja, veel projecten vereisen namelijk een zekere mate van samenwerking van alle drie de rollen om succesvol te kunnen zijn. Zeker bij kleinere organisaties moet vaak één individu alle rollen op zich nemen. De befaamde uitspraak ‘’A Jack of All Trades, Master of None’’ kan in dat geval zomaar van toepassing zijn. Een ander probleem doet zich voor wanneer organisaties vacatures uitvragen, waarbij talloze vaardigheden worden uitgevraagd die enorm veel overlap hebben met de drie rollen.

Zijn er nog meer oorzaken te benoemen?

Ook de vliegensvlugge ontwikkeling van de hoeveelheid beschikbare data (Big Data) alsmede de technologieën die hieruit voortkomen (AI, ChatGPT, Machine learning, VR, AR, etc.) leiden tot vervaging en verwarring van terminologie en rolduidelijkheid. De functie van data scientist is relatief nieuw en is ontstaan uit de behoefte aan diepere inzichten door middel van geavanceerde analyses. Hedendaags vaak in één adem geassocieerd met Artificial Intelligence, oftewel: kunstmatige intelligentie. Voorheen werd dit uitgevoerd door data analisten. De positionering van de rollen wordt hierdoor lastiger en dit geldt ook voor de uitvraag van HR medewerkers van bedrijven die onduidelijke functietitels als data specialist en data professional gebruiken in de hoop hier een bredere groep mee aan te spreken.

Waarom is rolduidelijkheid belangrijk?  

Alle drie de rollen hebben ook een belangrijke overeenkomst: hun primaire doel is het genereren van zakelijke inzichten gebaseerd op data waarmee objectievere beslissingen kunnen worden genomen. Denk aan het verbeteren van de klanttevredenheid, het optimaliseren van bedrijfsprocessen en het voorspellen van toekomstige trends. Door een duidelijker begrip van de specifieke taken en verantwoordelijkheden van elke rol kan verwarring worden voorkomen. Nog belangrijker: de unieke bijdrage kan vanuit de rollen beter geleverd worden.

Wat kan Giscovery voor mij betekenen?

Giscovery bouwt dagelijks aan jouw unieke standaard. In ons team is veel kennis en expertise op het gebied van data analyse en data engineering aanwezig. Voor de volgende werkzaamheden kun je ons ten alle tijden benaderen:

1. Data analist

   • Gegevensverzameling en voorbereiding: op basis van een concrete vraag op zoek naar waardevolle gegevens en deze geschikt maken voor het gebruik in analyses
   • Data opschonen: ruwe data corrigeren waar nodig om met consistente data te werken met een hoge dekkingsgraad
   • Data visualisatie: het creëren van aantrekkelijke visualisaties in de vorm van grafieken en kaarten om dashboards begrijpelijk te maken voor presentatiedoeleinden
   • Trend- en patroonherkenning: het analyseren van informatie waaruit inzichten worden opgedaan
   • Rapportage: het opstellen van gedetailleerde rapporten waarin bevindingen van de analyse nauwgezet worden geformuleerd
   • KPI monitoring: het bijhouden en rapporteren van belangrijke prestatie-indicatoren voor de organisatie
   • Statistische analyse: het uitvoeren van statistische analyses om correlaties, regressies en kwantitatieve inzichten te verkrijgen
   • Business intelligence: geschikte BI-tools aanschaffen voor specifieke doeleinden van de organisatie of indien aanwezig gebruikmaken van de beschikbare tools om de juiste beslissingsondersteuning te bieden
   • Ad-hoc analyses: op verzoek van verschillende afdelingen binnen de organisatie snel en effectief komen met resultaten gebaseerd op data en tooling
   • Data storytelling: het presenteren van de inzichten op een duidelijke en overtuigende wijze aan niet-technische stakeholders

2. Data engineer

   • Ontwerpen en implementeren van data pipelines: het bouwen van robuuste data pipelines die gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, transformeren en laden (ETL)
   • Beheren van databases: ontwerpen, implementeren en beheren van databases om gegevens veilig en efficiënt op te slaan
   • Data integratie: verschillende bronnen zoals API’s, databases en data lakes integreren tot één geheel
   • Optimaliseren van data workflows: oplossen van knelpunten en efficiënter inrichten van huidige schema’s
   • Automatiseren en data verwerking: processen zodanig inrichten dat handmatige inspanningen en controles geminimaliseerd worden
   • Data kwaliteit: controles inbouwen om de integriteit en nauwkeurigheid van de data te borgen
   • Documentatie: data architectuur, data pipelines en onderhoudsprocedures documenteren

Heb je een vraag hierover of over onze diensten en producten? Neem contact met ons op en wij helpen jou graag verder!