Analytics, BI en big data opdrachten

Business Intelligence (BI) wordt vaak meteen geassocieerd met dashboards en grafieken. Toch bevindt het meeste werk zich vóór die visualisaties.

Eerst moeten de juiste databronnen gekend zijn. Vervolgens worden gegevens verzameld, opgeschoond en gecombineerd. Ook definities moeten duidelijk zijn: wat verstaan verschillende teams bijvoorbeeld onder omzet, een actieve klant of doorlooptijd? Pas wanneer daar overeenstemming over bestaat, kunnen rapporten en analyses echt betrouwbare informatie opleveren.

Analytics, BI & big data omvat daarom verschillende onderdelen van de dataketen:

• Data verzamelen uit bronsystemen
• Datastromen en pipelines ontwikkelen
• Gegevens opschonen en transformeren
• Datawarehouses en lakehouses inrichten
• Datamodellen ontwikkelen
• Kritieke prestatie-indicatoren definiëren
• Dashboards en rapporteringen bouwen
• Data analyseren
• Patronen en afwijkingen onderzoeken
• Grote of snel veranderende datasets verwerken
• Datakwaliteit opvolgen
• Data beschikbaar maken voor gebruikers en andere toepassingen

Het doel is dus niet om zoveel mogelijk gegevens te verzamelen. De meerwaarde ontstaat wanneer de juiste data betrouwbaar en op het juiste moment beschikbaar is.

Eerst bepalen wat je wil weten

Een dataopdracht begint vaak met een concrete bedrijfs- of organisatievraag. Waarom daalt de conversie? Welke klanten haken af? Waar ontstaat vertraging in een proces? Hoe evolueert de omzet per productgroep?

Een dataspecialist vertaalt zo'n vraag naar meetbare begrippen en bepaalt welke gegevens nodig zijn om tot een bruikbaar antwoord te komen.

Bij beschrijvende analytics ligt de nadruk op wat er gebeurt. Denk aan de maandelijkse omzet, het aantal aanvragen of de gemiddelde levertijd.

Diagnostische analytics gaat een stap verder en onderzoekt waarom iets gebeurt. Een analist vergelijkt bijvoorbeeld verschillende klantgroepen, locaties of processtappen om de oorzaak van een afwijking te achterhalen.

Bij voorspellende analytics draait het om wat waarschijnlijk zal gebeuren. Historische gegevens worden dan bijvoorbeeld gebruikt om klantverloop, toekomstige vraag of benodigde capaciteit in te schatten.

Niet elke organisatie heeft meteen nood aan geavanceerde voorspellingen. Een duidelijk dashboard met correcte definities kan veel waardevoller zijn dan een complex model dat gebouwd is op data waarvan de kwaliteit niet op orde is.

Het probleem zit niet altijd in het dashboard

Wanneer informatie moeilijk beschikbaar is, lijkt een nieuw dashboard soms de logische oplossing. In werkelijkheid ligt de oorzaak geregeld vroeger in de dataketen.

Misschien gebruiken verschillende afdelingen andere definities voor dezelfde KPI. Misschien staan klanten dubbel in een bronsysteem of ontbreekt een belangrijke eigenschap volledig. Een nieuwe visualisatie maakt zulke problemen niet vanzelf kleiner.

Daarom werken specialisten binnen Analytics, BI & big data ook aan:

• Datakwaliteit
• Masterdata
• Datamodellering
• Data lineage
• Metadata
• Autorisaties
• Eigenaarschap van data
• Eenduidige definities
• Data governance

Voor opdrachtgevers is het belangrijk om dat onderscheid duidelijk te maken. Is er al een betrouwbare dataset en moet die vooral overzichtelijk gepresenteerd worden? Dan kan een BI developer of datavisualisatiespecialist de juiste expertise bieden.

Moeten eerst databronnen, definities en modellen worden aangepakt? Dan ligt de opdracht eerder bij een data engineer, data architect, datawarehouse specialist of BI consultant.

Wat is het verschil tussen BI, analytics en big data?

Business Intelligence, analytics en big data overlappen, maar richten zich niet volledig op dezelfde vraagstukken.

Business Intelligence draait vooral om het ontsluiten en presenteren van informatie aan de organisatie. Dashboards, KPI's, managementrapportering en self-service analyse zijn typische toepassingen.

Analytics richt zich sterker op het onderzoeken van data. Een analist zoekt naar ontwikkelingen, verbanden, oorzaken en afwijkingen die niet altijd zichtbaar worden in standaardrapporten.

Big data wordt vooral relevant wanneer de hoeveelheid, snelheid of verscheidenheid van gegevens andere technische oplossingen vraagt. Denk aan grote aantallen transacties, sensordata, klikgedrag, logbestanden of continu binnenkomende gegevensstromen.

Een groter of complexer dataplatform is daarom niet automatisch beter. De technische architectuur moet aansluiten op de hoeveelheid data, de snelheid waarmee inzichten nodig zijn en de vragen die gebruikers willen beantwoorden.

Welke functies vind je binnen Analytics, BI & big data?

Het expertisegebied omvat verschillende profielen die elk een ander deel van de dataketen opnemen.

• Een data-analist of BI-analist onderzoekt gegevens en vertaalt die naar bruikbare inzichten. Kennis van bedrijfsprocessen is daarbij minstens zo belangrijk als technische kennis. Een analyse moet tenslotte een concrete organisatievraag beantwoorden.
• Een BI developer of BI-ontwikkelaar bouwt rapporteringen, dashboards, datamodellen en andere Business Intelligence-oplossingen. Die werkt bijvoorbeeld aan visualisaties, measures en semantische modellen.
• Een Business Intelligence consultant bekijkt de informatiebehoefte breder. Zo'n opdracht kan draaien om een BI-strategie, de keuze van tooling, de inrichting van rapportering of de verbetering van een bestaand BI-landschap.
• Een ETL developer ontwikkelt processen waarmee data uit verschillende bronnen wordt opgehaald, getransformeerd en naar een andere omgeving wordt geladen. ETL staat voor Extract, Transform and Load.
• Een datawarehouse specialist richt zich op het ontwerpen en beheren van een omgeving waarin gestructureerde gegevens beschikbaar worden gemaakt voor analyses en rapportering.
• Een data architect bepaalt hoe gegevens binnen het bredere landschap worden georganiseerd, opgeslagen en ontsloten. Daarbij spelen schaalbaarheid, governance en samenhang tussen databronnen een belangrijke rol.
• Een big data engineer werkt vooral aan technische omgevingen waarin zeer grote of snel veranderende hoeveelheden gegevens verwerkt moeten worden.

Daarnaast vind je binnen dit expertisegebied rollen zoals BI tester, data manager, datavisualisatiespecialist, Microsoft Fabric specialist en Business Intelligence manager.

Self-service BI vraagt om een betrouwbare basis

Moderne BI-platformen maken het eenvoudiger voor medewerkers om zelf analyses en rapporteringen te maken. Dat vermindert de afhankelijkheid van een centraal BI-team en maakt het mogelijk om sneller antwoorden te vinden.

Volledige vrijheid kan tegelijk nieuwe problemen veroorzaken. Wanneer verschillende afdelingen hun eigen datasets, berekeningen en KPI's maken, ontstaan gemakkelijk meerdere versies van dezelfde waarheid.

De ene afdeling kan een klant bijvoorbeeld meetellen zodra een account wordt aangemaakt, terwijl een andere afdeling alleen betalende klanten opneemt. Beide dashboards kunnen technisch correct zijn en toch een ander cijfer tonen.

Een goede self-service BI-omgeving zoekt daarom een evenwicht. Gebruikers krijgen ruimte om zelfstandig analyses te maken, terwijl centrale modellen, definities en richtlijnen voor een betrouwbare basis zorgen.

Een semantisch model speelt daarin een belangrijke rol. Het vertaalt technische data naar herkenbare bedrijfsbegrippen, relaties en meetwaarden. Daardoor hoeft niet elke gebruiker opnieuw te bepalen hoe omzet, marge of klantbehoud precies berekend wordt.

Voor freelancers ontstaan zo opdrachten die verder gaan dan dashboards bouwen. Organisaties zoeken ook expertise om een schaalbare BI-omgeving op te zetten waarin veel gebruikers veilig en consistent met data kunnen werken.

Elke dataomgeving vraagt een andere aanpak

De duur en omvang van een opdracht hangen sterk af van wat al aanwezig is.

Heeft een organisatie een goed ingericht datawarehouse en duidelijke definities? Dan kan een nieuwe rapportering soms in enkele weken klaar zijn. Moeten eerst tientallen databronnen gekoppeld, opgeschoond en op elkaar afgestemd worden? Dan kan hetzelfde vraagstuk uitgroeien tot een traject van meerdere maanden.

Andere opdrachten hebben minder duidelijk afgebakende eindpunten. Een data engineer of BI developer kan langere tijd deel uitmaken van een team dat nieuwe bronnen toevoegt, dashboards uitbreidt en bestaande dataproducten verder verbetert.

Een BI-migratie vraagt opnieuw een andere aanpak. Bij de overstap naar een nieuw rapporteringsplatform of datawarehouse worden bestaande rapporten technisch vernieuwd, maar zo'n traject biedt ook de kans om te bekijken welke rapporteringen nog relevant zijn en welke definities intussen achterhaald zijn.

Duidelijk beschrijven wat er vandaag al bestaat, helpt daarom om de omvang en verwachtingen van een freelance opdracht beter af te lijnen.

Technische expertise én begrip van de business

Professionals binnen Analytics, BI & big data hebben uiteenlopende achtergronden. Denk aan informatica, data science, business analytics, econometrie, wiskunde, toegepaste informatica of een vergelijkbare opleiding aan een hogeschool of universiteit.

Welke technische kennis nodig is, hangt af van de rol en het datalandschap. SQL vormt voor veel functies een belangrijke basis. Daarnaast wordt onder meer gewerkt met:

• Power BI
• Microsoft Fabric
• AzureDatabricks
• Python
• SQL
• Tableau
• Snowflake
• Spark
• Datawarehouses
• Data lakes en lakehouses
• ETL- en ELT-processen
• Datamodellering

Toolkennis alleen maakt echter nog geen sterke dataspecialist.

Wanneer een opdrachtgever bijvoorbeeld vraagt om de omzet te tonen, moet eerst duidelijk zijn wat daarmee bedoeld wordt. Gaat het om gefactureerde omzet, geboekte omzet of ontvangen betalingen? Worden retouren meegerekend? Welke datum bepaalt in welke periode een transactie terechtkomt?

Net door zulke vragen te stellen, voorkomt een specialist dat een technisch correct rapport verkeerde conclusies ondersteunt.

Analytisch denken, nauwkeurigheid en communicatie zijn daarom minstens zo belangrijk. Dataspecialisten moeten kunnen samenwerken met technische teams, management en andere gebruikers van de informatie.

In welke sectoren vind je dataopdrachten?

Analytics en Business Intelligence spelen een rol in vrijwel elke sector waar grote hoeveelheden informatie beschikbaar zijn. De gegevens en toepassingen verschillen wel sterk per omgeving.

Een retailer analyseert verkoopcijfers, voorraad en klantgedrag. Een lokale overheid gebruikt data voor dienstverlening, beleid en interne werking. Binnen logistiek zijn planning en doorlooptijden belangrijke thema's, terwijl financiële organisaties sterk focussen op transacties, risico en rapportering.

Freelance dataspecialisten werken onder meer binnen:

• Overheid en publieke dienstverlening
• Banken en verzekeraars
• Retail en e-commerce
• Zorg
• Energie
• Telecom
• Logistiek en mobiliteit
• Onderwijs
• Zakelijke dienstverlening
• Technologiebedrijven

Voor bepaalde opdrachten is sectorervaring een belangrijke troef. Een datamodel voor financiële rapportering vraagt immers andere domeinkennis dan analytics voor een webshop of logistiek proces.

Analytics, BI & big data tegenover AI & machine learning

Analytics, BI & big data sluit nauw aan op AI & machine learning, maar het vertrekpunt is anders.

Binnen BI en analytics staat betrouwbare informatievoorziening centraal. Welke data hebben we? Wat gebeurt er? Waarom gebeurt het? En hoe maken we die inzichten bruikbaar voor medewerkers en besluitvorming?

AI & machine learning richt zich sterker op modellen die patronen leren uit gegevens en daarmee bijvoorbeeld voorspellingen, classificaties of gegenereerde resultaten produceren.

Beide expertisegebieden zijn wel sterk met elkaar verbonden. Een machinelearningmodel heeft kwalitatieve en goed gestructureerde data nodig. Tegelijk kunnen voorspellingen uit zo'n model opnieuw gebruikt worden in dashboards, rapporteringen en analytische processen.

Een degelijk datafundament vormt daarom vaak de basis voor verdere AI-toepassingen. Wanneer een organisatie nog discussieert over de betekenis van haar belangrijkste KPI's, levert investeren in data engineering en BI doorgaans eerst meer op dan meteen een complex AI-model bouwen.

Van klassieke datawarehouses naar realtime dataplatformen

Het datalandschap evolueert snel. Klassieke datawarehouses blijven belangrijk voor gestructureerde analyses en rapportering, maar worden steeds vaker gecombineerd met data lakes en lakehouse-architecturen. Zo kunnen organisaties zowel ruwe als gestructureerde gegevens binnen een bredere dataomgeving verwerken.

Ook de snelheid waarmee inzichten beschikbaar moeten zijn, verandert. Voor sommige beslissingen blijft een maandelijkse rapportering voldoende. Andere processen vragen bijna onmiddellijk nieuwe informatie. Realtime analytics en streaming data worden daardoor belangrijker bij onder meer transacties, logistiek, digitale klantinteracties en operationele monitoring.

Daarnaast groeit de aandacht voor dataproducten. In plaats van één centraal datateam dat elke informatievraag behandelt, krijgen afzonderlijke domeinen vaker verantwoordelijkheid voor datasets die ook door andere teams betrouwbaar gebruikt kunnen worden.

Generatieve Artificial Intelligence (AI) verandert bovendien de manier waarop gebruikers met BI omgaan. Gebruikers kunnen steeds vaker in gewone taal vragen stellen over beschikbare data, zonder zelf filters of complexe visualisaties op te bouwen. Daardoor worden correcte datamodellen, heldere definities en goede governance alleen maar belangrijker.

De centrale uitdaging verschuift zo van de hoeveelheid beschikbare data naar de kwaliteit en bruikbaarheid ervan. Welke gegevens zijn betrouwbaar? Begrijpen gebruikers wat cijfers precies betekenen? En kunnen datasets verantwoord opnieuw gebruikt worden?

Vind freelance opdrachten in Analytics, BI & big data

Werk je als BI consultant, BI developer, data architect, BI-analist, ETL developer of andere dataspecialist? Op Freelance.be vind je opdrachten waarbij organisaties expertise zoeken om hun data beter te structureren, analyseren en benutten.

Maak in je profiel duidelijk welk deel van de dataketen je beheerst. Bouw je dataplatformen, ontwikkel je dashboards of zet je complexe gegevens om in bruikbare inzichten voor de business? Vermeld ook met welke technologieën je werkt en in welke sectoren je ervaring hebt.

Bekijk beschikbare freelance opdrachten en jobs binnen Analytics, BI & big data en ontdek projecten die aansluiten bij je specialisatie.

Vind de juiste specialist voor je datavraagstuk

Wil je een dataspecialist inschakelen? Vertrek dan bij het probleem dat je wil oplossen, niet alleen bij de tool die je gebruikt.

"We zoeken iemand met Power BI" kan immers verschillende opdrachten betekenen. Misschien moet een bestaand dashboard aangepast worden, zijn er nieuwe databronnen nodig of ontbreekt een degelijk datamodel. Het kan ook gaan om een volledige herinrichting van de informatievoorziening.

Beschrijf daarom welke bronnen beschikbaar zijn, wie de informatie gebruikt, waar vandaag knelpunten zitten en welke technische omgeving al aanwezig is.

Met een duidelijke opdrachtomschrijving bereik je freelancers die niet alleen de juiste technologie kennen, maar ook ervaring hebben met het type datavraagstuk binnen je organisatie. Plaats je opdracht op Freelance.be en kom in contact met beschikbare dataspecialisten.