Data en kunstmatige intelligentie zijn onderwerpen waar Sjors Neefs door is gefascineerd. Na het afronden van zijn bachelor Geschiedenis heeft hij de stap naar de IT gemaakt. Door zelf in het diepe te springen en wat hulp van Qquest, werkt hij nu als data analist bij PostNL. “Door het traineeship van Qquest en haar connecties heb ik nu een data rol die perfect bij mij past.”
In dit interview geven we een kijkje in de werkzaamheden van Sjors als Data analist.
Wat doet een data analist?
“Als data analist analyseer ik data en zet dit om naar bruikbare informatie en inzichten. Voordat ik analyses kan maken, moet ik de data verzamelen. Binnen PostNL werken we met een zogenaamd ‘data lake’. Veel applicaties die gebruikt worden binnen onze organisatie schrijven hun data naar het ‘data lake’ weg. Data die ik uit het lake haal is meestal niet direct te gebruiken en moet ik dit transformeren of verrijken met informatie.”
Op welke afdeling ben je werkzaam?
“Binnen PostNL werk ik op de BIT-CE-afdeling (Business IT Customer Excelence). Hier werk ik voor team zakelijk. Met data over zakelijke klanten maak ik inzichten van klachten tot aan aangemelde pakketten. Van al deze data gebaseerde inzichten maak ik dashboards met visuals, grafieken, taartdiagrammen etc. Deze dashboards delen we met interne teams, zodat zij daarmee hun processen kunnen verbeteren en de klanten beter van dienst zijn.”
Welke tools gebruikt een data analist?
“Onze data is opgeslagen in Amazon webservices. Dit is het data lake waar ik het over had. Om van deze data bruikbare informatie te maken gebruik ik Amazon Athena. Hierin koppel ik ruwe data en smelt dit samen tot bruikbare data. Vervolgens laad ik mijn opgeschoonde data in PowerBI. Deze tool gebruik ik om de inzichten te visualiseren in dashboards. Hierdoor kunnen mijn collega’s snel, duidelijk en overzichtelijk de juiste data inwinnen.”
Waaruit bestaan je werkzaamheden als data analist?
“Het merendeel van de tijd ben ik bezig met het bouwen van dashboards. Voordat ik kan gaan bouwen ga ik in gesprek om de requirements op te halen. Hierbij stel ik gerichte vragen om zo nauwkeurig mogelijk te achterhalen waar de behoefte naar is. Veelal zijn de wensen enorm en veel te ingewikkeld van aard. Mijn kracht is om de juiste behoefte te achterhalen en daarvoor een dashboard te bouwen.
Alle dashboards die ik gebouwd heb, houd ik ook zelf in beheer. Wanneer er een fout optreedt, dan zorg ik dat die gecorrigeerd wordt.”
Op welk zelfgebouwd dashboard ben je het meest trots?
“Voor de sales mail-afdeling, de brievenpost, heb ik een ‘Contractronde dashboard’ gebouwd. In dit dashboard zijn alle lopende contracten opgenomen. De contracten die binnenkort aflopen worden uitgelicht, zodat sales hier direct werk van maken. Het is vet om te zien dat dit dashboard echt een verschil heeft gemaakt. Voor mij was het ook onwijs leerzaam. Er kwam heel veel bij kijken om de juiste data te koppelen en uiteindelijk de correcte inzichten te kunnen tonen.”
Hoe ben je data analist geworden?
“Na het afronden van de Qquest TalentClass ben ik het data gilde ingestroomd. Het liefst wilde ik iets technisch doen met data. In de periode dat ik in de ‘beschikbaarheid’ zat, heb ik mijn datakennis verder ontwikkelt door deelname aan interne projecten. Veelal was ik bezig met PowerBI, daar werk ik nu ook dagelijks mee. Wat ik nu met PowerBI doe is een stuk gecompliceerder, maar na de TalentClass periode was het prima om ervaring op te doen.”
Wat zijn eigenschappen van een data analist?
“Je moet snel verbanden kunnen leggen tussen verschillende tabellen. Je moet analytisch en doortastent zijn. Wat ik hiermee bedoel is dat je veel data kunt hebben, maar als je vervolgens niet de juiste vragen hebt gesteld om tot het juiste doel te komen heb je er niets aan. Een ander belangrijke eigenschap is om hoofdzaken van bijzaken te kunnen scheiden.
Met data kun je bijna alles, maar inzichten moeten ergens op slaan. Veelal weten teams niet wat ze willen/kunnen weten. Als data analist is het ook jouw taak om daarin te helpen en ideeën en mogelijkheden aan te dragen.”
Hoe vind je je rol bij PostNL?
“Mijn rol is precies waar ik naar op zoek was. Ik wilde een technische data rol en heb nu een rol die de technische kant prima laad en ik kan ook voldoende meedenken met de business. Ik vind het leuk om mijn collega’s te helpen met hun vraagstukken door het inzetten van data.
Mijn datafunctie is momenteel nog erg reactief, maar we maken kleine stapjes richting een meer proactieve rol. Het doel is om een datamarkt op te zetten, waarin iedereen zelf gemakkelijk data kan ophalen en inzichten kan maken. Later kan ik daar wellicht meer over vertellen.”
Meer weten over Data & Analytics?
Lees alles over waar wij goed in zijn met Data & Analytics.
Meer weten over Data & Analytics?
Lees alles over waar wij goed in zijn met Data & Analytics.