Waarom één datarol niet meer volstaat: een blik op de nieuwe generatie data-professionals

Er was een tijd dat de focus van veel organisaties lag op het in huis halen van een data scientist die met geavanceerde modellen en slimme algoritmen ‘magisch’ de bedrijfsresultaten zou verbeteren. In de praktijk liepen deze ambitieuze plannen echter vaak vast. Niet omdat de modellen zelf niet deugden, maar omdat de basis waarop ze moesten draaien niet op orde was. Data bleek overal te zijn, maar niet altijd schoon of goed ontsloten. Het besef groeide dat je weliswaar een wiskundig toptalent kunt aantrekken, maar als de business geen idee heeft wat er precies gebeurt met die inzichten, blijft de impact uit.

Juist daarom zien we een verbreding in de vraag naar verschillende datafuncties. Hoewel de data scientist vaak nog steeds de blikvanger is, staat hij of zij zelden alleen. Steeds meer bedrijven halen data engineers aan boord die zorgen voor stabiele datastromen en een robuuste infrastructuur. Met deze professionals aan het roer loopt de ‘ruwe’ data soepeler door naar de mensen die er analyses mee uitvoeren. Tegelijkertijd ontstaat er meer aandacht voor de rol van analytics translators, die de technische kant van data koppelen aan commerciële of operationele doelen. Deze brugfunctie is cruciaal, omdat een briljante analyse weinig oplevert als niemand in de organisatie begrijpt wat ermee te doen.

Daarnaast krijgt data governance een prominentere plek. Privacy en ethiek zijn niet langer randzaken, maar thema’s waar de directie actief over moet meedenken. Data privacy officers en data governance managers worden belangrijker om helder te houden hoe data wordt verzameld, gebruikt en beveiligd. Voor ondernemers en leidinggevenden betekent dit dat het gesprek over data niet alleen over kansen gaat, maar ook over verantwoordelijkheden en reputatierisico’s. Organisaties die hier zorgvuldig mee omgaan, laten zien dat ze hun databeleid serieus nemen en bouwen daar vertrouwen mee op bij klanten en samenwerkingspartners.

Wat niet moet worden onderschat, is het belang van data-visualisatie. Het mooiste model valt in duigen als de uitkomsten niet duidelijk kunnen worden gepresenteerd. Wie ooit een ingewikkelde analyse zag teruggebracht tot een helder overzicht of een visuele tool waarmee managers meteen patronen herkennen, snapt waarom goede data scientists en analisten zich ook verdiepen in visualisatietechnieken. Dit betekent dat ze niet alleen weten hoe ze data moeten modelleren, maar ook hoe ze die data moeten ontsluiten – van ETL (Extract, Transform, Load) tot en met het eindresultaat in interactieve dashboards. Dit soort visuele inzichten maakt het voor de business mogelijk om snel te bepalen waar de kansen liggen en welke beslissingen opvallen of nodig zijn. In plaats van dat analisten en ingenieurs de informatie voor zichzelf houden, kan de hele organisatie er direct mee aan de slag.

Zo groeit er een landschap waarin data een gedeelde verantwoordelijkheid is geworden. Niet langer is er één expert die alles wel even regelt. Succesvolle bedrijven zorgen ervoor dat analisten, ingenieurs, compliance-specialisten en strategen elkaar aanvullen en versterken. Dat maakt data niet alleen tot een technische aangelegenheid, maar tot een wezenlijk onderdeel van de bedrijfsvoering – van het voorspellen van de vraag naar producten tot het optimaliseren van de klantervaring. Voor wie zakelijk naar de toekomst kijkt, is het zaak die samenwerking op gang te brengen en te onderhouden. Door tijdig te investeren in de juiste expertise, kunnen bedrijven de groeiende stroom aan informatie benutten voor slimmere beslissingen en beter klantinzicht. Het aantrekken en behouden van veelzijdige talenten in data – of dat nu een engineer, een ‘translator’, een data governance-expert of een specialist in datavisualisatie is – wordt steeds meer een strategische keuze. Niet om zomaar mee te gaan met een hype, maar om te zorgen dat inzichten daadwerkelijk landen in de organisatie en resulteren in betere bedrijfsresultaten.