Data-analist
Momentopname
Data-analisten staan in voor het importeren, inspecteren, opschonen, transformeren, valideren, modelleren of interpreteren van gegevensverzamelingen in verband met de zakelijke doelstellingen van het bedrijf. Zij zorgen ervoor dat de gegevensbronnen en opslagplaatsen consistente en betrouwbare gegevens leveren. Data-analisten gebruiken verschillende algoritmen en IT-tools afhankelijk van de situatie en de bestaande gegevens. Zij kunnen rapporten opstellen in de vorm van visualisaties zoals grafieken, diagrammen en dashboards.
Als data-analist speel je een cruciale rol in het optimaliseren van bedrijfsprocessen. Je werkt met grote hoeveelheden data, van verschillende bronnen, om deze te importeren, schoon te maken, te transformeren en te analyseren. Je identificeert trends, patronen en afwijkingen, en presenteert deze op een heldere en overzichtelijke manier, vaak in de vorm van visualisaties. Je zorgt ervoor dat de data betrouwbaar en consistent is, zodat de analyses valide zijn en de business er daadwerkelijk op kan vertrouwen.
- • Data importeren, opschonen en transformeren uit diverse bronnen.
- • Data modelleren en analyseren om trends en patronen te identificeren.
- • Rapporten en dashboards creëren met visualisaties (grafieken, diagrammen) om inzichten te communiceren.
Waar dit beroep gevraagd is
Gemelde tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt, per jaar. Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
Diepere kleur: meer opeenvolgende jaren hetzelfde gemeld.
De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.
Tekort: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus en nog 6.
Langstlopende tekort: Austria, 3 jaar.
Kies een gebied op de kaart om de cijfers te zien.
Over deze bron›
Bron: ELA/EURES, tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt. De gegevens worden gepubliceerd op het niveau van de beroepsgroep en betreffen Europa. Edities verschillen in de opzet van de bijlage en in welke landen zijn opgenomen, dus een verschil tussen jaren betekent niet altijd dat de arbeidsmarkt is veranderd. Grijze landen zijn niet gemeld, en dat is iets anders dan in evenwicht zijn.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Meer ontdekken
Vind je loopbaanpad en ontdek de wetenschap achter onze aanbevelingen.
Zou data-analist bij jou passen?
Beantwoord drie korte vragen. Dit is geen volledige beoordeling; het is een voorproefje om u te helpen beslissen of u uw profiel wilt vergelijken.
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoor Analytisch denken nodig is?
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoor Erkenning nodig is?
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoor Prestaties nodig is?
Toekomstperspectief voor data-analist
The outlook for data-analist reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hoe worden deze scores berekend?
De Veerkrachtindex (0–100) schat hoe structureel beschermd dit beroep is tegen automatisering en AI-verstoring, op basis van taakanalyse. Hogere scores betekenen meer taken die menselijk oordeel vereisen. AI-blootstelling toont het geschatte percentage taakmuren dat door huidige AI-mogelijkheden kan worden beïnvloed. Dit zijn op modellen gebaseerde structurele indicatoren, geen voorspellingen over individuele baanzekerheid.
Hoe kan data-analist veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Hoe AI deze rol kan veranderen
Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.
Wat hangt nog steeds van mensen af
- criteria voor gegevenskwaliteit definiëren
Waar AI een co-piloot kan worden
- technieken toepassen voor statistische analyses
- grote hoeveelheden gegevens analyseren
- actuele gegevens interpreteren
Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering
- steekproefgegevens behandelen
- ICT-gegevens verzamelen
- analytische wiskundige berekeningen uitvoeren
Vitale functies & AI-vectoren
AI-blootstellingsvectoren
0-100%Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken
Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen
Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering
Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing
Technische details
NexFuture v3.0 schat blootstelling aan automatisering rechtstreeks uit de essentiële ESCO-vaardigheidsgroepen, gewogen naar vaardigheidsmassa en gekalibreerd op expertankers. Scores zijn probabilistische schattingen, geen garanties. Zie het NexFuture-methodologie-whitepaper voor volledige details.
Meet de blootstelling aan automatisering. Het meet niet het salaris, de vraag of hoeveel banen er bij u in de buurt zijn.
Wat mensen in deze rol meestal doen
Digitale technologie
Een typische dag als data-analist
09 09:00 · Ochtend criteria voor gegevenskwaliteit definiëren
10 10:30 · Halverwege de ochtend datamining uitvoeren
12 12:00 · Middag gegevens beheren
14 14:00 · Middag gegevens normaliseren
15 15:30 · Laat in de middag gegevensprocessen vaststellen
17 17:00 · Afronding ICT-gegevens integreren
De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.
Wat u nodig hebt voor dit werk
De vaardigheden, kennis en tools waar deze rol om vraagt — en de kenmerken en beloningen die ermee gepaard gaan.
-
gegevens normaliseren
Het beperken van de gegevens tot hun accurate basisvorm (normale formulieren) om die resultaten te bereiken als minimalisering van de afhankelijkheid, eliminatie van redundantie, vergroting van de consistentie.
-
gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.
-
gegevensprocessen vaststellen
Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.
-
datamining uitvoeren
Grote datasets onderzoeken om patronen aan het licht te brengen aan de hand van statistieken, databasesystemen of kunstmatige intelligentie, en de informatie op een begrijpelijke manier presenteren.
-
databases gebruiken
Softwaretools gebruiken voor het beheer en de organisatie van gegevens in een gestructureerde omgeving die bestaat uit attributen, tabellen en relaties om de opgeslagen gegevens te doorzoeken en te wijzigen.
-
ICT-gegevens integreren
Combineren van gegevens uit bronnen om een uniform beeld te geven van de reeks van deze gegevens.
-
aan gegevensopschoning doen
Het opsporen en corrigeren van corrupte bestanden van datasets, ervoor zorgen dat de gegevens volgens de richtsnoeren gestructureerd worden en blijven.
-
processen voor gegevenskwaliteit implementeren
Toepassen van kwaliteitsanalyse-, validerings- en verificatietechnieken op gegevens om de integriteit van de gegevens te controleren.
-
technieken toepassen voor statistische analyses
Gebruiksmodellen (beschrijvende of inferentiestatistieken) en technieken (datamining of machinaal leren) voor statistische analyse en ICT-instrumenten om gegevens te analyseren, correlaties en verwachte trends aan het licht te brengen.
-
grote hoeveelheden gegevens analyseren
Numerieke gegevens in grote hoeveelheden verzamelen en evalueren, met name met het oog op het vaststellen van patronen tussen de gegevens.
-
steekproefgegevens behandelen
Verzamelen en selecteren van gegevens van een populatie via een statistische of andere gedefinieerde procedure.
-
ICT-gegevens verzamelen
Verzamelen van gegevens door zoek- en bemonsteringsmethoden te ontwerpen en toe te passen.
-
actuele gegevens interpreteren
Gegevens analyseren die verkregen werden uit bronnen zoals marktgegevens, wetenschappelijke documenten, eisen van klanten en vragenlijsten die actueel zijn om de ontwikkeling en innovatie binnen expertisedomeinen te beoordelen.
-
analytische wiskundige berekeningen uitvoeren
Wiskundige methoden toepassen en gebruik maken van de berekeningstechnologieën om analyses uit te voeren en oplossingen voor specifieke problemen te bedenken.
-
criteria voor gegevenskwaliteit definiëren
Specificeer de criteria aan de hand waarvan de gegevenskwaliteit voor zakelijke doeleinden wordt gemeten, zoals inconsistenties, onvolledigheid, gebruiksvriendelijkheid en nauwkeurigheid.
-
gegevens beheren
Beheren van alle soorten gegevensbronnen gedurende hun levenscyclus door het uitvoeren van dataprofilering, parsing, standaardisatie, identiteitsresolutie, opschoning, verbetering en auditing. Ervoor zorgen dat de gegevens geschikt zijn voor het doel, met behulp van gespecialiseerde ICT-instrumenten om aan de gegevenskwaliteitscriteria te voldoen.
bedrijfsanalyse
De disciplines en technologieën voor het oplossen van bedrijfsproblemen met behulp van kwantitatieve methoden zoals data-analyse en statistische modellen.
beoordeling van kwaliteit van gegevens
Het proces inzake het opsporen van gegevensproblemen via kwaliteitsindicatoren, maatstaven en metrieken om op die manier strategieën voor gegevensopschoning en gegevensverrijking te plannen aan de hand van criteria voor gegevenskwaliteit.
datamining
De methoden van kunstmatige intelligentie, machinaal leren, statistiek en databanken die worden gebruikt om inhoud uit een dataset te extraheren.
documentatietypen
De eigenschappen van soorten interne en externe documentatie die zijn afgestemd op de levenscyclus van het product en de specifieke soorten inhoud ervan.
gegevensextractie
De technieken en methoden die worden gebruikt om informatie uit ongestructureerde of semigestructureerde digitale documenten en bronnen te verkrijgen en te extraheren.
gegevensmodellen
De technieken en de bestaande systemen voor de structurering van de gegevenselementen en de onderlinge verbanden daartussen, alsook de methoden voor de interpretatie van de gegevensstructuren en -verhoudingen.
informatie-indeling
De indeling van de informatie in categorieën en het aantonen van de relatie tussen de gegevens voor een aantal duidelijk omschreven doeleinden.
informatiestructuur
Het type infrastructuur dat het formaat van de gegevens bepaalt: semi-gestructureerd, ongestructureerd en gestructureerd.
ongestructureerde gegevens
De informatie die niet op een vooraf vastgestelde manier is geordend of geen vooraf vastgesteld gegevensmodel heeft, die moeilijk te begrijpen is en waarin moeilijk patronen herkend kunnen worden zonder gebruik te maken van technieken zoals datamining.
querytaal voor resource description framework
De querytalen zoals SPARQL, voor het ophalen en manipuleren van de gegevens die zijn opgeslagen in Resource Description Framework format (RDF).
querytalen
Gestandaardiseerde computertalen voor het opvragen van informatie uit een databank en van documenten die de benodigde informatie bevatten.
technieken voor visuele presentatie
De technieken voor visuele weergave en interactie, waaronder histogrammen, strooiingsdiagrammen, 3D-oppervlakdiagrammen, boomdiagrammen en diagrammen met parallelle coördinaten, die kunnen worden gebruikt om abstracte numerieke en niet-numerieke gegevens te presenteren om mensen meer inzicht in deze gegevens te bieden.
Bekijk of deze rol bij jouw carrière-DNA past
Doe de gratis Career DNA-beoordeling om te zien hoe data-analist aansluit bij uw interesses, werkstijl en toekomstpad. In minder dan 10 minuten ontvangt u een persoonlijk fitsignaal en een stappenplan voor wat u vervolgens moet doen.
Scan om door te gaan op mobielData-analist: hoe u zich kunt kwalificeren en waar u kunt studeren
Wat er doorgaans nodig is om in aanmerking te komen: opleidingsniveau, waar het een gereglementeerd beroep is en waar je moet studeren.
Bachelorgraad
Echte programma’s die tot deze bezetting leiden, per land.
Groeipaden & vergelijkbare rollen
Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.
Waar past data-analist?
Gelijkenisscores gebaseerd op overlap van vaardigheden uit ESCO-gegevens.
Veelgestelde vragen
- Welke IT-tools gebruik je als data-analist?
- De specifieke tools variëren afhankelijk van de situatie en de data. Vaak worden tools zoals SQL, Python (met libraries zoals Pandas en NumPy), Tableau, Power BI en Excel gebruikt. Kennis van statistische software zoals R is ook een pluspunt.
- Hoe belangrijk is communicatie in deze rol?
- Communicatie is essentieel. Je moet complexe data en analyses op een begrijpelijke manier kunnen uitleggen aan collega's zonder technische achtergrond, en je bevindingen overtuigend kunnen presenteren.
- Wat voor soort werkregelingen zijn er voor data-analisten?
- De meeste data-analisten werken in loondienst, vaak bij bedrijven in de financiële sector, IT, of consultancy. Freelancen is echter ook een steeds populairdere optie, vooral voor ervaren data-analisten die aan diverse projecten willen werken.
- Data-Analist — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
- 112.590 dollar per jaar als mediaan, per 2025-05. De medianen van de staten lopen van 69.490 tot 163.350 dollar. Bron: US Bureau of Labor Statistics. Het cijfer geldt voor de Verenigde Staten en is geen prognose voor Europa.
Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 20 september 2026 Over onze gegevens