Data engineer, data analist en data scientist, wat is het verschil?
Data is overal. Maar met alleen data ben je nog nergens. Pas als data informatie wordt kun je het gebruiken om goede beslissingen te nemen. Bovendien is het domein van (big) data nog steeds sterk in ontwikkeling als je kijkt naar bijvoorbeeld systemen, processen, technieken, software en toepassingsvelden.
Hoe zorg je nou dat je de meeste waarde haalt uit data? Door de juiste mensen in te zetten! Er ontstaan daarom veel verschillende functies op het gebied van data, waarin veel mensen door de bomen het bos niet meer zien. Daarom leggen we graag de drie functies Data engineer, Data analist en Data scientist uit.
Wat doet de Data engineer
Een data engineer zorgt voor de randvoorwaarden voor data-analyse, zoals de benodigde datasets, de metadata, data security en de datatoegang. De data engineer ontsluit, koppelt en bewerkt relationele databases.
Kort gezegd doet een data engineer alles om de data geschikt te maken voor gebruik, zoals datapreparatie, standaardisatie, modellering of transformatie.
Wat doet de Data analist
De data analist voert – de titel geeft het al een beetje weg – data-analyses uit. De data wordt daarbij gestructureerd, waar nodig geïntegreerd, geanalyseerd tot bruikbare informatie, gepresenteerd en gevisualiseerd.
De data analist begrijpt de datasets door en door, waardoor goede analyses kunnen worden uitgevoerd. Om dit ook voor gebruikers
(de ‘business’) begrijpelijk te maken, wordt data weergegeven door visualisaties zoals dashboards, infographics en interactieve kaarten.
Wat doet de Data scientist
Tot slot de data scientist. Deze voert ook data-analyses uit, maar dan door onderzoek, voorspellende modellen en algoritmes. Daarnaast hoort experimenteren en ontwikkelen van algoritmes bij deze rol. Data science wordt steeds belangrijker én steeds vaker toegepast om de juiste informatie uit data te halen.
Data science combineert eigenlijk verschillende bestaande vakgebieden, namelijk wiskunde/statistiek, computer science en business kennis. Zo voert een data scientist complexe en kennisintensieve databewerkingen en (statistische) analyses uit op uiteenlopende datasets. Daarbij werkt hij vaak samen met data-analisten, maar ook met collega’s uit de business. Hoe ‘high-tech’ het namelijk allemaal mag klinken, de belangrijkste taak van de data scientist is om waarde toe te voegen voor de organisatie.
Volop in ontwikkeling
De wereld van data en de bijbehorende rollen is nog steeds sterk in ontwikkeling. Dit betekent dat de rollen kunnen veranderen en elkaar overlappen. Bovendien ontstaan er ook nog regelmatig nieuwe rollen.
Hoe zit dat bij jouw organisatie? Zijn deze rollen allemaal vervuld? En welke uitdagingen kom je tegen? We horen het graag in de comments op LinkedIn! Wil je eens sparren, ben je op zoek naar iemand in een bepaalde rol, of wil je juist aan de slag in één van deze rollen dan kun je natuurlijk ook altijd rechtstreeks contact opnemen met KIM Plus Delta. Tot snel, en hou onze LinkedIn-pagina in de gaten, want daar lees je snel ons volgende artikel over datagedreven werken en dashboarding.