Is een business intelligence-analist beter dan een data-analist?

Business Intelligence Analist vs. Data Analist: Welke rol past bij jou?

De termen ‘Business Intelligence Analist’ en ‘Data Analist’ worden vaak door elkaar gehaald, maar er bestaan duidelijke, zij het subtiele, verschillen tussen deze twee rollen. Beide functies vereisen analytische vaardigheden en een grondige kennis van data, maar hun focus en de complexiteit van hun werkzaamheden variëren aanzienlijk. Om de verwarring weg te nemen en de juiste carrièrekeuze te maken, laten we de nuances van beide rollen eens onder de loep nemen.

De bewering dat een Business Intelligence (BI) specialist zich meer op het verleden concentreert dan een Data Analist is enigszins misleidend. Beide rollen gebruiken historische data als basis voor hun analyses. Het verschil zit hem in de scope en de doelen van hun analyses.

De Data Analist: De data-analist duikt diep in datasets, vaak met een specifieke vraag of hypothese in gedachten. Denk aan het analyseren van website-traffic om te bepalen welke marketingcampagne het meest succesvol was, of het analyseren van verkooppatronen om te identificeren welke producten het best verkopen. Hun analyses zijn vaak reactief, gericht op het begrijpen van gebeurtenissen die al hebben plaatsgevonden. Ze gebruiken diverse tools, van spreadsheets tot SQL en data visualisatie software, om data te verwerken, te analyseren en inzichten te presenteren in heldere, begrijpelijke dashboards en rapportages. De focus ligt op het beantwoorden van concrete vragen en het leveren van actionable insights voor onmiddellijke verbetering.

De Business Intelligence Analist: Een BI-analist bouwt voort op het werk van de data-analist, maar met een breder perspectief. Ze integreren data uit diverse bronnen, creëren dashboards en rapportages die een holistisch beeld van de bedrijfsperformance geven. Ze kijken niet alleen naar specifieke vragen, maar naar de grote lijnen en trends. Hun analyses helpen bij strategische besluitvorming op hoger niveau, bijvoorbeeld door het voorspellen van toekomstige vraag naar producten op basis van historische data en markttrends. Hoewel ze zich baseren op historische data, is hun focus op het genereren van inzichten die bijdragen aan langetermijnplanning en strategische bedrijfsdoelen. Technologisch gezien werken ze vaak met BI-tools zoals Tableau, Power BI of Qlik Sense.

De Data Scientist: Zoals in de introductie vermeld, verschilt de rol van een data scientist significant. Data scientists gebruiken geavanceerde technieken zoals machine learning en deep learning om voorspellende modellen te bouwen. Ze focussen zich op het identificeren van patronen en trends in data die niet direct zichtbaar zijn, en gebruiken deze om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, bijvoorbeeld klant churn of potentiële risico’s. Hun werk is complexer en vereist een sterke achtergrond in statistiek, wiskunde en programmeren.

Conclusie: Het is niet zozeer dat één rol ‘beter’ is dan de ander. De ‘beste’ rol hangt af van je vaardigheden, interesses en carrière aspiraties. Wil je je richten op het oplossen van specifieke problemen met behulp van data? Dan is een data-analistrol wellicht geschikt. Ben je geïnteresseerd in het creëren van een holistisch beeld van bedrijfsperformance en het bijdragen aan strategische besluitvorming? Dan is een BI-analistrol een betere optie. Ambieer je een carrière waarin je geavanceerde technieken gebruikt om toekomstige trends te voorspellen? Dan is een data scientist de juiste weg. Het is belangrijk om de nuances tussen deze rollen te begrijpen om de juiste keuze te maken voor een succesvolle en bevredigende carrière.