Beroepsprofiel

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.

Arbeidsmarkt
Tekort in Nederland en 8 andere landen
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale technologie
Onderwijs
Bachelorgraad
24%
Veerkracht Scoren · 2026 (Hoe hoger, hoe beter)
Bachelorgraad 70% AI-blootstelling · 2026
Arbeidsmarkt

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.

10 van 14 met tekort2025Alle 30 groeien3.7Mvacatures tot 2035

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
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.

NexFuture™

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.

Speel de toekomst
Hoe kan data-analist veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?

Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.

Een significante transformatie op taakniveau wordt geschat over 9 jaar (rond 2035) onder het geselecteerde „Verwacht“-scenario.
~20%
Veerkracht
Automatiseringsrisico
EXP~75%
Menselijke voorsprong
MOAT~20%

Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.

2026
2031
2040
AI-adoptiesnelheid:

Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.

Hoe AI deze rol kan veranderen

Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.

24% Eigendom van mensen

Wat hangt nog steeds van mensen af

  • criteria voor gegevenskwaliteit definiëren
Het menselijk voordeel Om voorop te blijven in deze rol, concentreer je op bedrijfsanalyse en beoordeling van kwaliteit van gegevens. Deze mensgerichte vaardigheden zijn voor AI het moeilijkst om in de komende 20 jaar te repliceren.
36% Assisteren

Waar AI een co-piloot kan worden

  • technieken toepassen voor statistische analyses
  • grote hoeveelheden gegevens analyseren
  • actuele gegevens interpreteren
70% Automatiseer

Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering

  • steekproefgegevens behandelen
  • ICT-gegevens verzamelen
  • analytische wiskundige berekeningen uitvoeren
Gedetailleerde analyse

Vitale functies & AI-vectoren

AI-blootstellingsvectoren

0-100%
AI / machinaal leren 36%

Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken

Generatieve AI 4%

Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen

Cognitieve software 3%

Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering

Robotische en fysieke automatisering 0%

Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing

Technische details
Methodologie: NexFuture v3.0 Bronnen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Bijgewerkt: okt 2026

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.

Een dag uit het leven

Wat mensen in deze rol meestal doen

Digitale technologie

Dag uit het leven

Een typische dag als data-analist

09
09:00 · Ochtend
criteria voor gegevenskwaliteit definiëren
Specificeer de criteria aan de hand waarvan de gegevenskwaliteit voor zakelijke doeleinden wordt gemeten, zoals inconsistenties, onvolledigheid, gebruiksvriendelijkheid en nauwkeurigheid.
10
10:30 · Halverwege de ochtend
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.
12
12:00 · Middag
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.
14
14:00 · Middag
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.
15
15:30 · Laat in de middag
gegevensprocessen vaststellen
Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.
17
17:00 · Afronding
ICT-gegevens integreren
Combineren van gegevens uit bronnen om een uniform beeld te geven van de reeks van deze gegevens.

De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.

Vaardigheden en kennis

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.

Essentiële vaardigheden
digitale gegevens verzamelen, beheren en bewaren
  • 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.

analyseren en evalueren van informatie en gegevens
  • 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.

verzamelen van informatie uit fysieke en elektronische bronnen
  • 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.

monitoren van ontwikkelingen binnen het vakgebied
  • 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.

uitvoeren van berekeningen
  • 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.

operationele beleidslijnen en procedures ontwikkelen
  • criteria voor gegevenskwaliteit definiëren

    Specificeer de criteria aan de hand waarvan de gegevenskwaliteit voor zakelijke doeleinden wordt gemeten, zoals inconsistenties, onvolledigheid, gebruiksvriendelijkheid en nauwkeurigheid.

beheren van informatie
  • 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.

Kennisgebieden & Software en technologieën
Kennisgebieden
  • 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.

Software en technologieën
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Belangrijkste eigenschappen die je nodig hebt
Analytisch denken Erkenning Prestaties Diversiteit Samenwerking Betrouwbaarheid Aanpassingsvermogen/Flexibiliteit Prestaties/Inspanning Integriteit Innovatie Stresstolerantie Onafhankelijkheid Leiderschap Zelfbeheersing Zorg voor anderen Sociale oriëntatie
Belangrijke beloningen die u kunt verwachten
PrestatiesWerkomstandigh…ErkenningRelatiesOndersteuningOnafhankelijkh…
Hoe in aanmerking te komen

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.

Typisch opleidingsniveau

Bachelorgraad

Waar te studeren

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:

Diploma

Data Science and Artificial Intelligence Technology

Technische Universiteit Delft · Nederland

EQF 7 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Diploma Informatiekunde

Open Universiteit · Nederland

EQF 6 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Diploma

Aarde, Data-analyse & Visualisatie

Aeres Hogeschool · Nederland

EQF 6 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Bronnen
  1. 1. Bron: DUO open onderwijsdata
Carrièrevoortgang

Groeipaden & vergelijkbare rollen

Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.

Voor organisaties

De gegevens op deze pagina, ingezet voor uw studenten, cliënten en medewerkers.

Veelgestelde vragen

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 3 oktober 2026 Over onze gegevens