Data-analist: carrièrepad en kwalificaties

Bekwame data-analisten behoren tot de meest gewilde professionals ter wereld. Omdat de vraag zo groot is en het aanbod van mensen die dit werk echt goed kunnen doen zo beperkt is, hebben data-analisten enorme salarissen en uitstekende voordelen, zelfs op instapniveau.

Banen voor data-analisten zijn te vinden in een diverse mix van bedrijven en industrieën. Elk bedrijf dat gegevens gebruikt, heeft gegevensanalisten nodig om deze te analyseren. Sommige van de topfuncties in data-analyse omvatten het gebruik van data om investeringsbeslissingen te nemen, klanten te benaderen, risico’s te beoordelen of kapitaaltoewijzingen te beslissen.

Wat doen data-analisten?

Gegevensanalisten nemen bergen gegevens op en onderzoeken deze om trends te ontdekken, prognoses te maken en informatie te extraheren om hun werkgevers te helpen beter geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen. Het carrièrepad dat je als data-analist volgt, hangt voor een groot deel af van je werkgever. Data-analisten werken op  Wall Street  bij grote  investeringsbanken,  hedgefondsen en  private equity  bedrijven. Ze werken ook in de gezondheidszorg, marketing en detailhandel. Over het algemeen zijn data-analisten overal. Je kunt ze ook vinden bij grote verzekeringsmaatschappijen, kredietbureaus, technologiebedrijven en in bijna elke branche die je maar kunt bedenken. Grote techbedrijven zoals Facebook en Google analyseren big data in duizelingwekkende mate. Om dit te doen, hebben ze veel van de beste data-analisten in dienst voor verschillende doeleinden, waaronder reclame en interne analyse, samen met een groot aantal gebruikersanalyses.

Bij  financiële instellingen  zoals zakenbanken is het managementtraject het meest voorkomende carrièrepad dat analisten volgen vanaf het instapniveau. Als u bewijst dat u tot de beste van uw huurgroep behoort, zullen uw superieuren u beschouwen als iemand die de volgende groep aanwervingen kan begeleiden. Bewijs uzelf in het management en u zou een carrière als een afdelingshoofd of vice-president.

Veel bedrijven bestempelen data-analisten ook als informatiewetenschappers. Bij deze classificatie wordt doorgaans gewerkt met de eigen database van een bedrijf. Veel informatiewetenschappers werken met kerndatabase-infrastructuren en verwerven daardoor ook vaardigheden op andere toepasselijke technische gebieden, zoals het bouwen en ontwikkelen van data-infrastructuur. De overheidssector is zo’n sector die werk biedt aan en sterk afhankelijk is van informatiewetenschappers voor het verzamelen van gegevens, mijnbouw en analyse. Verzekerings- en zorgbedrijven hebben ook diepe data-infrastructuren waarvoor ook informatiewetenschappers nodig zijn.

Technologiebedrijven zijn uniek, want omdat technologie snel verandert, verandert de dynamiek van het bedrijf vaak ook. Er worden voortdurend afdelingen opgericht om nieuwe uitdagingen aan te gaan en nieuwe marktkansen na te jagen. Technologiegegevensanalisten die uitblinken in hun bestaande rollen, zijn meestal de eersten die worden gekozen als leiders wanneer nieuwe afdelingen worden gecreëerd. Dit biedt de mogelijkheid om anderen te leiden, en het stelt u in staat eigenaar te worden in een  segment  van het bedrijf.

Over het algemeen hebben data-analisten meestal een dynamische vaardigheden. Ze zijn goed in het werken met cijfers en details. Ze zijn ook zelfverzekerd en georganiseerd in het beheren van meerdere taken, gegevensprogramma’s en gegevensstromen. Ten slotte hebben de meeste data-analisten meestal ook sterke presentatievaardigheden, aangezien ze doorgaans hun analyse regelmatig visueel en / of mondeling moeten presenteren.

Overzicht van de sector gegevensanalyse

Er zijn tal van banen in de sector van data-analyse, de salarissen zijn hoog en de loopbaantrajecten die u kunt volgen, zijn er in overvloed. Data-analyse biedt een breed scala aan mogelijkheden in verschillende branches en op bedrijfsniveau. Als zodanig kan het moeilijk zijn om salaris- en groeiverwachtingen vast te stellen. Het Bureau of Labor Statistics biedt verschillende classificaties voor salarissen en groei.

Financieel analist

De categorie financiële analisten is over het algemeen de meest omvattende classificatie voor data-analisten. Dit type rol kan bestaan ​​uit bedrijfsanalisten, managementanalisten en een breed scala aan verschillende soorten beleggingsanalisten. BLS-gegevens uit 2018 tonen het gemiddelde uurloon voor een financieel analist van $ 48,55 met een gemiddeld jaarsalaris van $ 100.990. Uursalarissen kunnen variëren van $ 25 tot $ 80. Financiële analisten in New York verdienen het meeste met een gemiddeld uurloon van $ 66.  De BLS verwacht dat deze klasse van werknemers tot 2029 sneller dan gemiddeld met 5% zal groeien.

Marktonderzoek

Een tweede classificatie van het Bureau of Labor waar vaak naar wordt gekeken voor de salarisverwachtingen van data-analisten, is de categorie marktonderzoeksanalisten. Vanaf 2019 toont deze categorie het gemiddelde uurloon van $ 34,41 met een jaarsalarisverwachting van $ 71.570. Het uurloon voor marktonderzoekers kan variëren van $ 16,51 tot $ 58,96.  De BLS verwacht ook een hoge groei van deze categorie met een groeipercentage van 18% tot 2029.

Big data en machine learning

Naarmate de zakenwereld evolueert, evolueert het gebruik van gegevens ook mee, waarbij de vraag naar big data-technologie, big data-analyse en machine learning enkele van de belangrijkste groeigebieden laat zien. Dit soort big data-technologie wordt steeds sterker geïntegreerd in data-analyseprogramma’s aan grote universiteiten in de Verenigde Staten en over de hele wereld, waarvan er genoeg zijn.

De meeste hogescholen in de Verenigde Staten bieden data-analyse of datawetenschap aan als zowel een major als een minor. Naast de bacheloropleiding zijn er ook een groot aantal data science-masteropleidingen. Als u geïnteresseerd bent in het opbouwen van uw vaardigheden in een flexibeler of korter tijdsbestek, zijn er ook meerdere certificeringsprogramma’s en cursussen beschikbaar bij verschillende onderwijsinstellingen.

Kwalificaties voor data-analisten

Afstuderen aan een data-analyseprogramma, vooral als je een sterk puntgemiddelde en een hoge ranking in je klas hebt, zou zonder veel problemen moeten leiden tot een gegevensanalyse op instapniveau. Zelfs een minder gerichte graad in wiskunde,  statistiek of economie aan een gerenommeerde universiteit is voldoende om je voet tussen de deur te krijgen. Hoewel het een instapbaan betreft, wordt er meer betaald dan doorgewinterde professionals op de meeste gebieden.

Zoals besproken, kunnen sommige van de beste banen in gegevensanalyse tijdens het eerste jaar na de universiteit jaarlijks wel $ 100.000 bedragen. Ervaren professionals kunnen het dubbele of meer maken van wat een data-analist op instapniveau maakt. Ervaring kan voortkomen uit het werken als analist op instapniveau of uit een gerelateerd vakgebied, zoals  investeringsanalyse. Bij het solliciteren naar een baan als data-analist is opleiding echter vaak het belangrijkste op je cv. Er worden maar weinig mensen aangenomen zonder sterke academische prestaties op het gebied van wiskunde.

Carrièrepaden voor gegevensanalisten

Hieronder vindt u een lijst met enkele van de vele verschillende rollen die u kunt tegenkomen bij het zoeken naar of overwegen van gegevensanalyse.

Bedrijfsanalist: analyseert bedrijfsspecifieke gegevens.

Managementrapportage: rapporteert gegevensanalyses aan het management over bedrijfsfuncties.

Bedrijfsstrategieanalist: dit type rol zal zich richten op het analyseren van bedrijfsbrede gegevens en het adviseren van het management over de richting van de strategie. Deze rol kan ook gericht zijn op fusies en overnames.

Analist compensatie en secundaire arbeidsvoorwaarden: maakt meestal deel uit van een personeelsafdeling die gegevens over personeelscompensatie en secundaire arbeidsvoorwaarden analyseert.

Budgetanalist: richt zich op de analyse en rapportage van een gespecificeerd budget.

Verzekeringsanalist: analyseert individuele, bedrijfs- en branchegegevens voor beslissingen over verzekeringsplannen.

Actuaris: analyseert sterfte, ongevallen, ziekte, arbeidsongeschiktheids- en pensioenpercentages om waarschijnlijkheidstabellen, risicoprognoses en aansprakelijkheidsplanning voor verzekeringsmaatschappijen te maken.

Verkoopanalyses: richt zich op verkoopgegevens die helpen bij het ondersteunen, verbeteren of optimaliseren van het verkoopproces.

Webanalyse: analyseert een analysedashboard rond een specifieke pagina, onderwerpfocus of website volledig.

Fraudeanalyse: monitort en analyseert fraudegegevens.

Kredietanalyse: de kredietmarkt biedt een brede behoefte aan analyse en informatiewetenschap op het gebied van kredietrapportage, kredietbewaking, kredietrisico, kredietgoedkeuringen en kredietanalyse.

Business product analist: richt zich op het analyseren van de attributen en kenmerken van een product en is verantwoordelijk voor het adviseren van het management over de optimale prijsstelling van een product op basis van marktfactoren.

Gegevensanalist op sociale media: sociale media en groeiende technologiebedrijven vertrouwen op gegevens om de technologie en het aanbod waarop sociale-mediaplatforms vertrouwen te bouwen, te bewaken en vooruit te helpen.

Machine learning-analist: machine learning is een zich ontwikkelende technologie waarbij machines worden geprogrammeerd en gevoed om cognitieve beslissingen te nemen. Machine learning-analisten kunnen aan verschillende aspecten werken, waaronder datavoorbereiding, datafeeds, analyse van resultaten en meer.