Data engineer, data analyst, analytics engineer, data scientist: de titels klinken verwant, maar het werk verschilt sterk. De verkeerde keuze kost niet alleen een vacature, maar vaak ook een jaar voortgang. Deze keuzehulp laat zien welk profiel bij welke vraag hoort.
Begin bij de vraag, niet bij de titel
Stel jezelf eerst deze vraag: waar loopt het nu vast?
- De data komt niet goed binnen. Systemen praten niet met elkaar, gegevens zijn verspreid of onbetrouwbaar, rapportages kosten dagen handwerk.
- De data is er, maar niemand haalt er inzicht uit. Je hebt de gegevens, maar het management mist antwoorden op concrete vragen.
- Rapportages en dashboards zijn niet te vertrouwen. Iedere afdeling heeft zijn eigen cijfers en definities.
- Je wilt voorspellen of optimaliseren. Je wilt verder dan terugkijken: vraag voorspellen, klanten segmenteren, processen optimaliseren.
- Je weet niet waar je moet beginnen. Er is ambitie, maar geen overzicht van wat er nodig is.
Welk profiel past bij welk probleem
Data komt niet goed binnen: een data engineer. Bouwt en onderhoudt de pijplijnen en het dataplatform, zodat data betrouwbaar en op tijd beschikbaar is. Vaak de eerste en belangrijkste hire.
Geen inzicht uit de data: een data analyst. Beantwoordt vragen van de business met data, maakt analyses en helpt keuzes onderbouwen.
Cijfers zijn niet te vertrouwen: een analytics engineer. Legt definities en datamodellen vast tussen de ruwe data en de dashboards, zodat iedereen met dezelfde cijfers werkt. Voor dashboards en rapportages specifiek kun je ook kijken naar een BI specialist.
Voorspellen en optimaliseren: een data scientist. Ontwikkelt modellen die vooruitkijken. Werkt het best als de data al op orde is. Moet het model daarna in productie draaien, dan komt vaak een machine learning engineer in beeld.
Geen startpunt: een data consultant of data architect. Brengt in kaart wat er is, wat er nodig is en in welke volgorde.
De volgorde telt
De meest gemaakte fout: een data scientist aannemen voordat de data op orde is. Die besteedt dan het grootste deel van zijn tijd aan het verzamelen en opschonen van gegevens, terwijl hij daar niet voor is aangenomen.
Een logische volgorde voor veel organisaties:
- Data betrouwbaar en bereikbaar maken met een data engineer.
- Eén versie van de waarheid met een analytics engineer of BI specialist.
- Vragen beantwoorden met een data analyst.
- Vooruitkijken met een data scientist, en daarna AI-toepassingen.
Niet iedere organisatie heeft alle stappen nodig. Maar sla de eerste niet over. Meer hierover in Data team opbouwen: welke rollen eerst?
Data engineer of data analyst?
Dit is de keuze die we het vaakst bespreken. Kort gezegd: een data engineer zorgt dat de data er is, een data analyst zorgt dat de data iets betekent. Heb je geen betrouwbare data, dan kan een analist weinig. Heb je wel goede data, maar niemand die er vragen mee beantwoordt, dan helpt een extra engineer je niet verder. Uitgebreider in Data Engineer of Data Analyst nodig?
Vast, interim of freelance?
- Vast voor structureel werk: het dataplatform beheren, vaste rapportages, doorlopende analyses.
- Tijdelijk voor een afgebakend project: een migratie naar de cloud, een nieuw dataplatform opzetten, een eerste set dashboards. Data engineers worden vaak tijdelijk ingezet; zie Data Engineer inhuren.
Snel overzicht
- Data verspreid of onbetrouwbaar: data engineer.
- Vragen van de business beantwoorden: data analyst.
- Iedereen andere cijfers: analytics engineer of BI specialist.
- Voorspellen en optimaliseren: data scientist, later een ML engineer.
- Geen idee waar te beginnen: data consultant of data architect.
Hoe Hyrion helpt
We beginnen bij je vraag, niet bij een functietitel. In een eerste gesprek bepalen we welk profiel echt nodig is, in welke volgorde, en hoe de markt ervoor staat. Daarna zoeken we gericht in ons netwerk van dataprofessionals.
Veelgestelde vragen
Wat is een analytics engineer?
Een rol tussen data engineer en data analyst. Hij bouwt de datamodellen en definities waar analisten en dashboards op draaien, zodat cijfers overal hetzelfde zijn.
Heb ik een data scientist nodig voor dashboards?
Nee. Voor dashboards en rapportages zijn een BI specialist, analytics engineer of data analyst geschikter.
Kan één data specialist alles?
In een kleine organisatie doet de eerste datapersoon vaak meerdere dingen. Kies dan iemand met een brede basis, meestal met een engineeringachtergrond, en plan de volgende hire vooruit.
Wat is het verschil tussen BI en data analyse?
BI richt zich vooral op vaste rapportages en dashboards voor sturing. Data analyse gaat vaker over losse vragen en diepgaander onderzoek. In de praktijk overlappen ze.