Hoe AI data-analyse verandert (en wat je moet weten als data-analist)

De wereld van gegevensanalyse verandert snel. AI-tools zoals Copilot automatiseren taken die ons vroeger uren kostten, en dat is opwindend! Maar het betekent ook dat we onze vaardigheden moeten ontwikkelen om de curve voor te blijven. In plaats van tijd te besteden aan repetitieve taken, kunnen data-analisten zich nu richten op het grotere geheel: strategie, het oplossen van problemen en het echt begrijpen van de business. Deze blog onderzoekt de belangrijkste vaardigheden die data-analisten nodig hebben om te gedijen in deze nieuwe, door AI aangedreven omgeving.

De nieuwe focus van de data-analist: van repetitieve taken naar strategie

Stel je voor dat je meer tijd hebt om je te richten op wat echt belangrijk is: de business begrijpen, complexe problemen oplossen en strategische beslissingen nemen. Dat is de kans die AI biedt. Om het potentieel van Copilot te maximaliseren, moeten data-analisten hun focus verleggen van handmatige taken naar werk dat diepgaande bedrijfskennis en kritisch denken vereist.

Een cruciaal onderdeel van deze verschuiving is nauwe samenwerking met belanghebbenden. Data-analisten moeten hun uitdagingen begrijpen, de juiste vragen definiëren en ervoor zorgen dat hun inzichten de besluitvorming echt sturen.

Belangrijkste vaardigheden die data-analisten nodig hebben bij het werken met AI

1. Geavanceerde datamodellering en metadatabeheer

Waarom het belangrijk is: Nu AI-tools zoals Copilot een groot deel van de front-end rapportcreatie voor hun rekening nemen, zal de kwaliteit van de inzichten steeds meer afhangen van de robuustheid van het onderliggende datamodel. Data-analisten moeten tijd investeren in het verfijnen van hun vaardigheden op het gebied van datamodellering en metadatamanagement.

Mogelijke stappen:

• Zorg ervoor dat datamodellen schoon, schaalbaar en goed gedocumenteerd zijn. Wees eerlijk, hoe vaak heb je het veld "Beschrijving" ingevuld in je Power BI-datamodel? Hoe vaak heb je het veld "Synoniemen" gebruikt? Onze gok is: niet zo vaak. Ironisch genoeg zullen deze velden nu cruciaal zijn in je streven naar kwalitatieve antwoorden van Copilot... Je zult metadata moeten organiseren om de vindbaarheid te verbeteren, zodat Copilot (of andere AI-tools) de juiste gegevens kunnen gebruiken om inzichten te genereren.
• Zorg dat je goed begrijpt hoe je data moet structureren zodat AI bruikbare, accurate inzichten kan genereren. Kijk goed naar je datamodel en hoe het is opgebouwd. Bepaal wat er kan worden verbeterd op basis van best practices en pas deze vervolgens systematisch toe.

2. Datagovernance en kwaliteitsborging

Waarom het belangrijk is: Copilot kan alleen betrouwbare output produceren met data van hoge kwaliteit. Data-analisten zullen zich moeten richten op het waarborgen van dataconsistentie, betrouwbaarheid en governance.

Te nemen stappen:

• Implementeer en onderhoud best practices voor data governance.
• Gebruik duidelijke naamgevingsconventies, vooraf gedefinieerde maatregelen en logische datastructuren die het Copilot makkelijker maken om bruikbare inzichten te genereren.

3. Zakelijk inzicht en strategische inzichten genereren

Waarom het belangrijk is: AI-tools missen contextueel begrip, dus moeten data-analisten deze kloof overbruggen. Door een goed begrip te ontwikkelen van bedrijfsactiviteiten, trends in de sector en strategische doelstellingen kunnen analisten inzichten creëren die zowel relevant als impactvol zijn.

Mogelijke stappen:

• Investeer in kennis over de doelen en strategische uitdagingen van uw organisatie. Hoe beter u deze doelen en uitdagingen kunt begrijpen en documenteren, hoe beter u ze kunt vertalen naar relevante inzichten.
• Ga regelmatig de dialoog aan met bedrijfsleiders om de context achter de gegevens te begrijpen, wat op zijn beurt helpt bij het vertalen van bevindingen in bruikbare strategieën.

4. Communicatieve vaardigheden en storytelling

Waarom het belangrijk is: Het vertalen van technische inzichten naar verhalen die aanslaan bij zakelijke belanghebbenden is cruciaal. Storytelling overbrugt de kloof tussen data en besluitvormers.

Mogelijke stappen:

• Word een expert in het framen van de inzichten. Werk aan het presenteren van gegevens in verhalende formats die het "waarom" en "hoe" achter de inzichten benadrukken.
• Concentreer je op hoe de gegevens aansluiten bij de doelstellingen van het bedrijf en bied duidelijke aanbevelingen en visualisaties die belanghebbenden gemakkelijk kunnen begrijpen.

Hoe deze vaardigheden te implementeren: praktische acties voor data-analisten

Datamodellering en metadatabeheer ontwikkelen

Met AI-tools zoals Copilot in de mix, is de kwaliteit van inzichten sterk afhankelijk van datamodellen. Data-analisten moeten tijd besteden aan het verfijnen van hun vaardigheden op het gebied van datamodellering, waarbij ze zich moeten richten op:

• Het organiseren en documenteren van data: Besteed aandacht aan metadatavelden zoals beschrijvingen en synoniemen, die AI zullen helpen nauwkeurigere outputs te genereren.
• Optimalisatie van gegevensstructuren: Zorg ervoor dat je datastructuur schaalbaar, schoon en flexibel is. Hierdoor kan Copilot naadloos met de gegevens werken.

Samenwerken met zakelijke belanghebbenden

AI-gegenereerde inzichten zijn alleen zo waardevol als ze overeenkomen met de bedrijfsdoelen. Data-analisten moeten regelmatig in gesprek gaan met belanghebbenden om:

• Duidelijke doelstellingen te definiëren: Doelstellingen en pijnpunten te bespreken met belanghebbenden om een duidelijke richting te bepalen voor AI-analyse.
• Feedback te verzamelen: Regelmatige feedback helpt bij het aanpassen van AI-gegenereerde inzichten om beter te voldoen aan bedrijfsbehoeften, zodat de output praktisch en bruikbaar is.

Conclusie: de toekomst van data-analyse is hier

AI-tools zoals Copilot transformeren data-analyse en het is een spannende tijd om op dit gebied actief te zijn! Door zich te richten op strategisch denken, communicatie en een sterke basis voor data, kunnen data-analisten zich niet alleen aanpassen, maar zich ook ontwikkelen. Het vermogen om data-inzichten te verbinden met de bedrijfscontext, gecombineerd met uitstekende communicatie en storytelling, zal de meest succesvolle data-analisten de komende jaren kenmerken.

Door in deze vaardigheden te investeren, kunnen data-analisten in de voorhoede van datagestuurde innovatie blijven. Lees het artikel "How Copilot in Power BI is Transforming Data Analysis" voor meer informatie over hoe Copilot data-analyse vormgeeft .

🚀 Klaar om je datateam te voorzien van geavanceerde AI-vaardigheden? Neem contact op met onze experts om je transformatie te ondersteunen.