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.
De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.
Tekort: België, Bulgarije, Cyprus, Ierland en nog 6.
Langstlopende tekort: Oostenrijk, 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.
Wat deze woorden betekenen
De vier dingen waarover dit onderdeel rapporteert
- Gemelde vraag
- Gemelde vraag geeft aan of werkgevers melden dat zij mensen nodig hebben voor dit beroep — een beoordeling die door een nationale of Europese instantie is gepubliceerd, geen telling.
- Welke kant het op gaat
- Welke kant het op gaat laat zien in welke richting de werkgelegenheid in dit beroep zich de komende jaren naar verwachting ontwikkelt, volgens een officiële prognose.
- Vacatures
- Vacatures geven bij benadering aan hoeveel vacatures ontstaan — door groei en doordat mensen het beroep verlaten.
- Gebruikelijke beloning
- Gebruikelijke beloning is wat mensen in dit beroep gewoonlijk verdienen op plaatsen waarvoor de bron dit publiceert. Een leeg veld betekent niet dat het werk onbetaald is; het betekent dat niemand dit voor die plaats publiceert.
Een maatstaf wordt weggelaten wanneer niemand die voor die plaats publiceert, in plaats van hem als nul weer te geven.
Welke kant de markt voor u op gaat
- In uw voordeel
- Meer openstaande plekken dan zoekenden — werkgevers concurreren om kandidaten.
- In evenwicht
- Openstaande plekken en zoekenden houden elkaar ongeveer in evenwicht.
- Veel concurrentie
- Meer zoekenden dan openstaande plekken — houd rekening met concurrentie.
- Tegenstrijdige signalen
- De bronnen spreken elkaar tegen, of dezelfde beroepsgroep kent in het ene deel een tekort en in het andere een overschot.
Elke bron leidt tot één van deze vier uitkomsten: In uw voordeel, In evenwicht, Veel concurrentie of Tegenstrijdige signalen. Zo is er één vaste woordenschat om te leren. Wat verschilt, is het bewijs erachter, dat onder elke uitkomst staat: een gemeten verhouding tussen het aantal Vacatures en werkzoekenden, of een beoordeling die door een nationale instantie is gepubliceerd.
Hoe dit beroep zich verhoudt tot andere beroepen in hetzelfde land
- Sterk
- Tot de sterkste in that country
- Goed
- Sterker dan de meeste beroepen in that country
- Gemengd
- Ongeveer gemiddeld voor that country
- Zwak
- Zwakker dan de meeste beroepen in that country
Dit is een rang binnen één land, geen score die u over grenzen kunt meenemen — de registers achter twee landen tellen verschillende mensen, dus hetzelfde getal betekent in elk land iets anders. Daarom kan een beroep ook tot de groep Sterk in een land behoren en toch als Veel concurrentie worden weergegeven: het loopt voorop in een markt die over het geheel genomen veel concurrentie kent.
Waar deze gegevens vandaan komen
Elk cijfer wordt gepubliceerd door een nationaal statistiekbureau, een openbare dienst voor arbeidsbemiddeling of een Europese instantie, en op elke kaart staan de bron en de periode waarop de gegevens betrekking hebben. Sommige plaatsen worden maandelijks geteld, andere één of twee keer per jaar beoordeeld. Daardoor kunnen twee plaatsen op dezelfde kaart verschillende momenten beschrijven — de datum wordt altijd vermeld.
Dit alles voorspelt niet hoe groot de kansen van één persoon zijn. Het beschrijft een markt.
Gemelde vraag · Gebruikelijke beloning · Welke kant het op gaat (Nederland, België, Duitsland, Luxemburg, Denemarken, Zweden)
| Gemelde vraag | Gebruikelijke beloning | Welke kant het op gaat | |
|---|---|---|---|
| Nederland | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| België | Tekort én overschot gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Duitsland | Tekort gemeld ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburg | Niet gemeld | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Denemarken | Overschot gemeld ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Zweden | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
Begeleidt u studenten, cliënten of werknemers? Gebruik deze beroepsgegevens in uw organisatie.
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.
Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.
Vergelijk dit met uw profiel
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.
Data-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
2.039 opleidingen in 30 landen leren de kernvaardigheden die nodig zijn voor dit beroep. Plus 436 korte cursussen die elk één vaardigheid aanleren.
Enkele voorbeelden, gegeven in de taal van deze pagina:
Data Science and Artificial Intelligence Technology
Technische Universiteit Delft · Nederland
Aarde, Data-analyse & Visualisatie
Aeres Hogeschool · Nederland
Getoond: 3 van 2.475
Bronnen
- 1. Bron: DUO open onderwijsdata
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.
Voor organisaties
De gegevens op deze pagina, ingezet voor uw studenten, cliënten en medewerkers.
Veelgestelde vragen
Welke IT-tools gebruik je als data-analist?
Hoe belangrijk is communicatie in deze rol?
Wat voor soort werkregelingen zijn er voor data-analisten?
Data-Analist — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 3 oktober 2026 Over onze gegevens