Rietish Sardjoepersad | BI Consultant & Partner bij Sc.Tiger

Data Analytics

10 februari 2022

We leven in een tijdperk van data. Hoewel we ons er misschien niet van bewust zijn, resulteert elke klik die we op het internet maken in het genereren van een enorme hoeveelheid data elke dag, wat aanleiding geeft tot vakgebieden zoals Data Analytics. Zoals het onderzoek van DOMO stelt: "Er wordt elke dag meer dan 2,5 quintiljoen bytes aan data gecreëerd, en het zal alleen maar groeien vanaf daar. Tegen 2020 zal er naar schatting elke seconde 1,7 MB aan data worden gecreëerd voor elke persoon op aarde."

In dit artikel ga ik dieper in op alles wat je moet weten over data analytics en hoe ze gebruik maken van alle beschikbare data die anders verloren zouden zijn gegaan. Voordat we dieper ingaan, definiëren we data analytics in eenvoudige woorden, zodat je een idee hebt waar we het later in het artikel over hebben.

Data Analytics is niets anders dan een deelgebied van data science dat zich meer richt op het verkrijgen van inzichten uit data om de geheimen die eronder liggen te ontrafelen. Zoals de naam al doet vermoeden, vereist data analytics dat de data tot in de diepte worden bestudeerd, zodat de kleinste patronen of trends kunnen worden ontdekt. Bovendien vereist het een gedegen statistische kennis en het vermogen om krachtige big data tools te gebruiken om enorme datasets die niet handmatig kunnen worden verwerkt, te beheren en te verkennen.

Waarom is data analytics belangrijk?

Data analytics is waardevol om een aantal redenen:

  • Verborgen details blootleggen
    Data analytics staat erom bekend de meeste kleine details in de schijnwerpers te zetten. Soms zien zelfs de meest gekwalificeerde datawetenschappers kleine details niet in de data die worden gebruikt om een bepaald probleem op te lossen; computers missen deze echter niet. Het verbetert je vermogen om problemen op te lossen, en je kunt misschien veel sneller met oplossingen komen.
  • Toekomstgericht 
    Wanneer u data analytics gebruikt om een actueel probleem op te lossen, slaan de tools die u gebruikt de data met betrekking tot het probleem op en bewaren deze in de vorm van variabelen. Vergelijkbare problemen die zich in de toekomst voordoen, hoeven dus niet opnieuw te worden geanalyseerd. In plaats daarvan kunt u de eerdere oplossingen die u hebt, hergebruiken of kunnen de algoritmen de oplossingen voor u voorspellen, zelfs als de problemen een beetje zijn geëvolueerd.
  • Soortgelijke problemen verkennen
    Als u gebruik maakt van data-analyse bij het oplossen van uw problemen, zult u veel data tot uw beschikking hebben. Voor soortgelijke problemen is er dan vaak data beschikbaar die indirect nuttig voor u zijn en hoef je alleen maar uit te vinden hoe deze problemen zijn gerelateerd.

Vereiste kernvaardigheden in Data Analytics

Als je je carrière als data analist wilt voortzetten, zijn hier de top vaardigheden die je zult moeten beheersen:

  • Statistiek
    Aangezien data analytics te maken heeft met enorme hoeveelheden data, is een sterke kennis van statistiek de meest cruciale vaardigheid, anders zul je niet in staat zijn om de data diepgaand te bestuderen.
  • SQL
    SQL staat voor Structured Query Language wat een standaardmanier is om query's uit te voeren in een big data omgeving. Data-analisten zijn vaak goed vaardig in SQL om big data effectief te beheersen.
  • Visualisatie van data
    Data-analisten moeten de data vaak in de juiste vorm presenteren nadat ze er inzichten of patronen uit hebben gehaald. Dit vereist een gedegen kennis van datavisualisatie en de tools die daarbij betrokken zijn.
Data Analytics VS Business AnalyticsWat is het verschil?

Wanneer mensen praten over data analytics, verwarren ze de term vaak met business analytics. Hoewel beide gebieden veel gemeen hebben, zijn hier enkele kernverschillen die hen onderscheiden.

Data analytics

  • Diepgaande studie van data met behulp van complexe statistische methoden.
  • Identificeren en begrijpen van trends in grote datasets.
  • Alleen werken met technische teams, zoals IT en Data Science.
  • Procesverbeteringen voorstellen met betrekking tot specifieke datasets.
  • Een goede ervaring hebben in aanverwante gebieden.

Business analytics

  • Bestuderen van data met behulp van complexe instrumenten op een conceptueel niveau.
  • Evalueren van opkomende trends uit grote datasets.
  • Samenwerken met Data Science teams en business management teams.
  • Voorstellen van oplossingen met betrekking tot specifieke bedrijven. Ervaring hebben met bedrijfsadministratie en het domein van de industrie.

Conclusie

Nu de hoeveelheid beschikbare data exponentieel toeneemt, zijn vakgebieden zoals data science en data analytics sterk in opkomst, omdat ze bedrijven helpen al deze data te gebruiken om hun producten of diensten te verbeteren.

In dit artikel hebben we bekeken wat data analytics precies inhoudt, en hoe het een grote rol speelt in de huidige datagedreven wereld. Bovendien hebben we ook de belangrijkste vaardigheden besproken die vereist zijn in een loopbaan als data analyticus.

Rietish Sardjoepersad

BI Consultant & Partner bij Sc.Tiger

Wil je hier meer over weten?
Neem dan contact met mij op via LinkedIn of e-mail.