In deze blog leg ik uit wat een Data Scientist en een Data Analist doen en wat hun functies precies onderscheidt.
Om deze vraag goed te beantwoorden, is het belangrijk om kort in te gaan op de specifieke taken en vaardigheden die beide professionals inzetten binnen data-analyse.
Een Data Scientist is gespecialiseerd in het analyseren van zowel online als offline data, waarbij hij werkt met gestructureerde én ongestructureerde data. Voorbeelden van ongestructureerde online data zijn gegevens afkomstig van (bedrijfseigen) websites of social media platforms. Gestructureerde offline data, zoals gegevens uit een CRM- of ERP-systeem, vormen ook een belangrijke bron. In de wereld van data science houdt een Data Scientist zich bij voorbeeld bezig met voorspellingen van trends in bijvoorbeeld gedrag. Ze zetten technieken in zoals machine learning, data mining, en artificial intelligence (AI) om uit deze big data waardevolle inzichten te halen die strategische beslissingen kunnen ondersteunen.
Een Data Analist verzamelt en moduleert grote, complexe datasets. De Data Analist richt zich op het identificeren van relevante gegevens uit diverse databronnen, en zorgt ervoor dat deze data wordt schoongemaakt en voorbereid voor verdere analyse. De rol van de Data Analist ligt veelal in de technische kant van data-analyse; zij leggen de basis door data op te schonen en patronen te herkennen. Dit proces van data-analyse geeft de business historische inzichten, bijvoorbeeld door te rapporteren hoeveel omzet een productgroep in een bepaalde regio genereerde in een specifiek kwartaal. Het is echter vaak de Data Scientist die de vertaalslag maakt van ruwe data naar voorspellingen en strategische inzichten.
Kort samengevat, is het verschil tussen een Data Scientist en een Data Analist dat de Data Scientist vaak werkt met data die door een Data Analist is voorbereid. De Data Scientist gebruikt deze gegevens om prognoses te maken en business intelligence te leveren die helpt bij tactische en strategische beslissingen. Een Data Scientist past vaak technieken uit de data science toe, zoals machine learning en AI, om voorspellingen te doen over bijvoorbeeld klantgedrag.
Aan de andere kant blijft de Data Analist voornamelijk gericht op het verzamelen, opschonen en analyseren van data. Historische analyses, zoals rapportages over verkoopaantallen in het verleden, behoren tot zijn kernverantwoordelijkheden. De Data Scientist bouwt op deze analyses voort door geavanceerde technieken toe te passen om voorspellingen te doen en toekomstig gedrag of trends in kaart te brengen.
Een Data Scientist gebruikt data science-technieken zoals machine learning en AI om inzichten te creëren waarmee bedrijven hun strategieën kunnen verfijnen. De Data Analist richt zich daarentegen vooral op het opschonen en organiseren van data voor rapportages en basale data-analyse. Beide rollen werken met big data, maar de Data Scientist gaat een stap verder door toekomstgerichte prognoses te maken.
Lees hier wat ICT Career kan beteken bij werving Data Specialist
Lees hier mijn andere blogs over Data Analist en Data Scientist: Wat is het verschil tussen een Business Intelligence Specialist en een Data Scientist? – Wat is een Business Intelligence Specialist?
Kunnen jullie hulp gebruiken met het vinden van de geschikte kandidaat? Neem gerust eens contact op met ICT Career.
Data Kwaliteit en Integriteit en governance - een succesvolle Data Strategie
Artificial Intelligence (AI) en Data Science zijn al jaren nauw met elkaar verweven. Beide vakgebieden groeien snel en zijn essentieel voor bijvoorbeeld het oplossen van complexe vraagstukken, het ontdekken van nieuwe (zakelijke) kansen of het verbeteren van bedrijfsprocessen.
Wat zijn de trends van data management is 2025? Wat is de rol van data management binnen de organisatie?
