Welkom, hieronder tref je de beschikbare Data engineers, BI consultants en Data Scientists aan. Per persoon is de actuele beschikbaarheidsdatum weergegeven in het profiel. De beschikbaarheid is altijd volledig bijgewerkt. Maak gerust kennis met de beschikbare GreatDataMinds!
Klik op de profielen voor meer informatie.

Je kunt ook eenvoudig zoeken op bv. competenties in de zoekbalk.
Neem gerust contact met ons op voor meer informatie.

Data engineer, Business Intelligence Expert en Data Scientist…

Hieronder beschrijven we de onderwerpen:

  • Wat is Business Intelligence?
  • Wat doet een Business Intelligence Expert?
  • Verantwoordelijkheden van een Business Intelligence Expert
  • Taken van een Business Intelligence Expert
  • Technische vaardigheden
  • Data engineer en data scientist: verschillen en overeenkomsten

Wat is Business Intelligence?

Business Intelligence is een proces dat met technologie data op een gemakkelijk te begrijpen visuele manier verzamelt, analyseert en verklaart.

Het meet processen en resultaten zowel binnen als buiten de organisatie. De basis van data gedreven werken.

Het is nu makkelijker dan ooit om data te verzamelen. Bovendien zijn er veel tools beschikbaar die eenvoudige visualisaties mogelijk maken.

Opgeteld bij de trend van big data die veel organisaties ertoe heeft aangezet meer BI-analyses uit te voeren, betekent dat data- en business intelligence experts zeer gevraagd zijn.

Enkele van de meest gebruikte BI-tools zijn:

  • Microsoft PowerBI
  • Tableau
  • QlikSense
  • QlikView

Wat doet een Business Intelligence Expert?

Een Business Intelligence consultant geeft adviezen naar aanleiding van data-analyses. En helpt daarmee het verbeteren van processen en haar resultaten.

Verantwoordelijkheden van een Business Intelligence Expert

De rol van een Business Intelligence Expert is om organisaties te helpen bij het extraheren, verfijnen en voorbereiden van de data uit verschillende bronnen (intern en extern) die interessant kunnen zijn voor de besluitvorming. Besluitvorming die steeds meer gebaseerd wordt op data, ofwel data gedreven werken.

Een Business Intelligence Expert kan met deze data en zijn of haar begrip van de omgeving waarin de organisatie opereert ideeën aandragen om bedrijfsprocessen te verbeteren. Met de data kun je ook beter gaan anticiperen op toekomstige gebeurtenissen en ontwikkelingen.

Daarom zijn Business Intelligence Experts essentieel voor planning, strategische en analytische beslissingen binnen een bedrijf. Dankzij BI-tools en hun analyse kunnen nieuwe initiatieven worden genomen, kunnen kosten worden geoptimaliseerd of kan de groei van de organisatie worden verbeterd.

Taken van een Business Intelligence Expert

  • beoordelen en valideren van de data die door de organisatie is verzameld
  • monitoren van de dataopslag
  • vastleggen van werkprocessen
  • ontwikkelen van beleid en procedures voor het verzamelen en analyseren van data
  • creëren of identificeren van nieuwe dataverzamelings- en verwerkingsprogramma’s (ETL)
  • samenwerken met collega’s van IT om software te ontwikkelen om databases te gebruiken
  • opstellen van modellen die het gedrag en de prestaties van belangrijke organisatieonderdelen analyseren
  • monitoren van analyseresultaten en statistieken
  • invoeren van nieuwe methodes voor dataanalyse
  • rapporteren naar aanleiding van de data-analyses

Technische vaardigheden Business Intelligence Expert

1. Analytische vaardigheden

Te begrijpen waar data vandaan komen en wat ze zeggen is net zo belangrijk als de tools. Een Business Intelligence Expert, data engineer en Data Scientist heeft dus wel wat achtergrondkennis in statistiek nodig.

De belangrijkste taak ligt in het vertalen van data naar bruikbare informatie. Het gaat om het begrijpen van een grote hoeveelheid data. Je moet daarom over sterke analytische vaardigheden beschikken. Je moet verbanden kunnen zien en betekenis kunnen geven aan de gegevens die worden gepresenteerd. Business Intelligence Experts moeten tools kunnen gebruiken voor het verzamelen van gegevens en statistische en analytische tools beheersen om gegevens te interpreteren.

Belangrijke vaardigheden zijn:

  • Database management 
  • Wetenschappelijke methoden voor het verzamelen van gegevens
  • Formuleren van gegevens-queries
  • SQL-programmering
  • Gegevens classificeren
  • Kwantitatieve analyse
  • Herkennen van verbanden
  • Trekken van conclusies

2. Beheersen van tools voor beoordelen datasets

Met deze tools kan een Business Intelligence Expert, data engineer of Data Scientist vaststellen of de inhoud van datasets logisch en consistent is. 2 bekende tools op dit terrein zijn:

R

Een enorm populaire tool gebruikt door Business Intelligence Experts, data engineer en Data Scientists. Er zijn talloze handleidingen en scripts beschikbaar om je op weg te helpen. Vele daarvan zijn in R zelf ingebouwd.

Deze tool is open-source en helemaal gratis. Voor R is er een enthousiaste community die bereid is om (nieuwe) leden te helpen. Pas wel op: de tool heeft veel functies en als je geen vergelijkbare tool in het verleden hebt gebruikt zal het gebruik je in het begin best wel tegenvallen. Totdat je de kracht ervan ervaart!

SPSS

Deze tool lijkt wel op R, het voordeel is dat het gebruiksvriendelijker is. SPSS is wel een dure tool, maar dat kan het waard zijn.

3. Het beheersen van visualisatietools

De behoefte aan datavisualisatie komt omdat we tegenwoordig een overvloed aan data hebben. Datavisualisatie software helpt om betekenis te geven aan data met visuele hulpmiddelen zoals patronen, trends, dashboards, grafieken, enz

2 voorbeelden van (analyse- en) visualisatie tools zijn:

Tableau

Deze tool wordt wereldwijd gebruikt omdat ze zo eenvoudig en toch zeer krachtig is. Je kunt hiermee interactieve grafieken en diagrammen ontwerpen in de vorm van dashboards en werkbladen om inzichten te krijgen.

Voordelen:

  • Uitstekende visualisatiemogelijkheden
  • Snelle inzichten
  • Makkelijk te gebruiken
  • Uitstekende performance
  • Verbindt meerdere gegevensbronnen
  • Gezonde community en forum
  • Mobiel vriendelijk
  • Krachtige berekeningen

Nadelen:

  • Duur
  • Geen optie voor het plannen en automatisch vernieuwen van rapporten
  • Opmaak van kolom tabellen is moeilijk

Kosten: $ 70 USD / gebruiker / maand, jaarlijks gefactureerd.

Er is een gratis proefversie beschikbaar.

Microsoft PowerBI

PowerBI is een visualisatie- en analysetool ontwikkeld door Microsoft.

Je kunt vele soorten gegevensbronnen koppelen, aangepaste dashboards en gedetailleerde rapporten ontwerpen. Het ondersteunt zowel mobiel als internet.

Voordelen:

  • Cloud-gebaseerd
  • Betaalbaar
  • Heeft zeer sterke integratie met de andere Microsoft tools
  • Veel documentatie beschikbaar
  • Grote en actieve community
  • Veel diagramopties voor datavisualisatie
  • Uitgebreide database-connectiviteit

Nadelen:

  • Moeilijk om te leren
  • Niet de juiste tool voor het verwerken van bulkgegevens, loopt soms vast met grote datasets
  • De cloudversie heeft niet alle functies die beschikbaar zijn in de Windows-versie

Kosten

  • gratis versie met een gegevensopslaglimiet van 1 GB
  • PowerBI Pro kost $ 9,99 / gebruiker / maand (met een gegevensopslaglimiet van 10 GB)

Data Engineer en Data Scientist: verschillen en overeenkomsten

Beeldend gezegd:

 “Data engineers  zijn de loodgieters die een datapijplijn bouwen, terwijl data scientists de schilders en verhalenvertellers zijn, die betekenis geven aan een anders statisch gebleven verschijnsel” 

Data engineers  zijn nieuwsgierige, bekwame probleemoplossers die van data houden en dingen bouwen die nuttig zijn voor anderen. Data engineers maken samen met data scientists en analisten deel uit van het team dat ruwe data transformeert op een manier die hun organisaties een concurrentievoordeel geeft.

Data Engineer en Data Scientist: de verschillen

Er is een aanzienlijke overlap tussen beide functies als het gaat om vaardigheden en verantwoordelijkheden.

Het belangrijkste verschil is de focus. Data engineers zijn gericht op het bouwen van infrastructuur en architectuur voor het genereren van data. Data scientists zijn gefocust op geavanceerde wiskunde en statistische analyse van die data. 

Data scientists hebben een constante interactie met de data-infrastructuur die wordt gebouwd en onderhouden door de data engineers. Data scientists zijn interne klanten, die tot taak hebben markt- en organisatieonderzoek op hoog niveau uit te voeren om trends en relaties te identificeren.

Data engineers bouwen een schaalbare, hoogwaardige infrastructuur om duidelijke zakelijke inzichten uit onbewerkte databronnen te leveren. Ze implementeren complexe analytische projecten  met een focus op het verzamelen, beheren, analyseren en visualiseren van data. En ze ontwikkelen batch- en real-time analytische oplossingen.

Data scientists zijn dus afhankelijk van de data engineers. Waar data scientists zijn actief met geavanceerde analysetools zoals R, SPSS, Hadoop, Snowflake en statistische modellering.

De data engineers zijn gefocust op de producten die deze tools ondersteunen. Het arsenaal van een data engineer bestaat bijvoorbeeld uit SQL, MySQL, NoSQL en andere services voor data management.

Data engineers en data scientists vullen elkaar aan

Het benutten van Big Data is niet langer “nice to have”, maar “must have”. Beide vaardigheden, die van een data-engineer en die van een datawetenschapper, zijn cruciaal voor het goed functioneren van het datateam. Het is dus ook belangrijk om ervoor te zorgen dat zowel de rollen als de teams van zowel data engineering als data scientists goed doordacht zijn en over voldoende middelen beschikken. Dat komt omdat de data geoptimaliseerd moeten worden voor de use case van de data scientists.

Business Intelligence: een vakgebied waar veel wordt ingehuurd

De meeste kleinere tot middelgrote organisaties hebben geen eigen Business Intelligence Experts, data engineers of data scientists aan boord of willen er gewoon een inhuren voor specifieke projecten. Hierdoor werken bijna alle organisaties met externe adviseurs om data gedreven werken een boost te geven.

Zoek je een BI professional?

Wij helpen je graag verder. De koffie staat klaar!

Neem contact op