Data-analyse

Data analyse - Toolshero

Data-analyse: in dit artikel wordt data-analyse praktisch uitgelegd. Na het lezen begrijp je de basis van deze krachtige tool voor IT.

Wat is data analyse?

Gegevensanalyse, of data-analyse, is de systematische analyse van gegevens of statistieken. Het wordt gebruikt voor het identificeren, interpreteren en communiceren van patronen in gegevens die van grote waarde zijn voor de besluitvorming in het bedrijf.

Organisaties gebruiken data-analyse verder om bedrijfsprestaties te beschrijven, te voorspellen en te verbeteren. De meeste organisaties verzamelen voortdurend enorme hoeveelheden gegevens. In ruwe vorm is het lastig om betekenis te geven aan deze gegevens. Dat is precies waar data-analyse om de hoek komt kijken.

Wat doet een data-analist?

Een data-analist houdt zich voornamelijk bezig met het extraheren, ordenen en analyseren van deze zogenoemde ruwe data. De data wordt getransformeerd in begrijpelijke, coherente en slimme informatieblokken. Nadat de analist de gegevens interpreteert, rapporteert de persoon de bevindingen aan de relevante personen.

Business intelligence

Data-analyse kan gezien worden als een vorm van business intelligence. Het wordt gebruikt om specifieke problemen en uitdagingen aan te pakken binnen een organisatie. De focus ligt daarbij op het vaststellen van patronen in datasets die de organisatie op korte of lange termijn voordeel kunnen opleveren. Patronen in data kunnen bijvoorbeeld blootleggen hoe klanten zich gedragen gedurende de customer journey, of hoe medewerkers omgaan met bepaalde software.

Data-analyse zorgt ervoor dat het verleden van een bedrijf beter begrepen wordt en dat toekomstige trends beter voorspeld kunnen worden. Met effectief data management wordt het mogelijk om weloverwogen beslissingen te maken op basis van wat de gegevens duidelijk maken.

Datawetenschappen

Data science en data-analyse worden vaak door elkaar gehaald. Hoewel ze verweven zijn met elkaar, hebben de twee verschillende betekenissen. Bovendien hebben beide een andere impact op een organisatie.

Een belangrijk verschil tussen datawetenschappers en data-analisten ligt in de aard van wat ze doen. Een data-analist probeert specifieke vragen te beantwoorden omwille van een uitdaging waarmee het bedrijf geconfronteerd wordt. Een datawetenschapper overweegt juist welke vragen organisaties zichzelf zouden moeten stellen. Ze houden zich bezig met datamodelleren, voorspellende modellen of het schrijven van nieuwe algoritmen.

Een ander belangrijk verschil ligt in de technieken en vaardigheden die vereist zijn voor beide vakgebieden. Data-analisten worden verwacht goed te kunnen werken met software zoals Excel en soms programmeersoftware. Ze zijn vertrouwd met dergelijke software en houden zich bezig met datamining, statistische analyses, databasebeheer en rapportage.

Datawetenschappers dienen vaak bekwaam te zijn in Java, machine learning, programmeren, softwareontwikkeling en data-analyse.

Ondanks de verschillen tussen de twee, zijn ze beiden enorm waardevol voor het bedrijfsleven.

Types data-analyse

Hieronder worden de vier belangrijkste soorten of types data-analyse praktisch toegelicht. Deze vier types zijn:

  1. Beschrijvende analyse
  2. Diagnostische analyse
  3. Voorspellende analyse
  4. Prescriptieve analyse

Beschrijvende analyse

Een beschrijvende analyse is een eenvoudige en oppervlakkige analyse die vooral focust op zaken uit het verleden. Over het algemeen is het een kort proces, waarbij de analist eerst informatie verzamelt, interpreteert en vervolgens presenteert in een beknopt formaat. Het is voor de analist belangrijk om ervoor te zorgen dat anderen gemakkelijk begrijpen wat er bedoeld wordt met de informatie.

Diagnostische analyse

De diagnostische analyse focust op het ‘waarom’. De analisten die zich hiermee bezighouden proberen afwijkingen in datasets te identificeren en uit te leggen. Als uit de data bijvoorbeeld blijkt dat er in de maand april sprake was van een sterke omzetdaling, dan is het de taak aan de data-analist om de oorzaak ervan te onderzoeken.

Voorspellende analyse

De voorspellende analyse, of predictive analysis, probeert te voorspellen wat er in de toekomst gaat gebeuren. Data-analisten houden zich voornamelijk bezig met het bedenken van bruikbare inzichten in de data die het bedrijf kan gebruiken om nieuwe stappen te zetten. Voorspellende analyses schat de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis op basis van historische gegevens.

Deze analyses worden gebruikt om allerlei verschillende resultaten te voorspellen. Het uiteindelijke doel van de analyses is om de kansen van een bedrijf te vergroten en om te helpen bij het bereiken van organisatorische doelen.

Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyses zijn complexer dan de hiervoor genoemde analyses en omvatten vaak elementen van werken met algoritmen, machine learning en modelleringstechnieken. Effectief gebruik van dit soort analyses kan het verschil maken voor organisaties en een enorme impact hebben op besluitvorming en resultaten.

Stappen in data-analyse

Hoe het proces van gegevensanalyse er precies uit ziet hangt af van de situatie. Over het algemeen wordt een aantal basisstappen doorlopen voordat de informatie verwerkt wordt in een van bovenstaande analyses. Deze basisstappen worden hieronder kort beschreven.

Wil je onbeperkte en advertentievrije toegang?   

Vaststellen doel en vereisten

De eerste stap omvat het bepalen van de noodzaak van gegevensanalyse en de vereisten. Ook wordt tijdens de eerste fase bepaald over welk soort data het gaat. Zijn het gegevens over demografische kenmerken, zoals inkomen of geslacht? Of wordt er gewerkt met financiële data?

Verzamelen van gegevens

De tweede stap in het proces van gegevensanalyse is het daadwerkelijk verzamelen van de data. Dit komt voort uit verschillende bronnen, zoals databases, online bronnen, camera’s of personeel.

Organiseren en overdragen

De derde stap omvat het organiseren van de gegevens die zijn verzameld. Dat betekent dat de gegevens worden gescand op bijvoorbeeld duplicaten en afwijkingen. Het toevoegen van deze stap zorgt ervoor dat eventuele fouten verholpen worden voordat de data-analist ermee aan het werk gaat.

Technieken voor gegevensanalyse

Enkele populaire technieken voor gegevensanalyse zijn:

Regressieanalyse

Regressieanalyse omvat het analyseren van relaties tussen afhankelijke variabelen met als doel om te bepalen hoe een verandering in een variabele de andere kan beïnvloeden.

Factoranalyse

Met een factoranalyse wordt een grote dataset genomen en opgedeeld in kleinere datasets. Het doel van deze activiteit is om verborgen trends te ontdekken die moeilijk vast te stellen zijn in een grote hoop informatie.

Monte Carlo-simulaties

Monte Carlo-simulaties modelleren de kans op verschillende uitkomsten. Deze simulaties worden gebruikt voor verliespreventie en risicobeperking. Deze methode is goed in staat om prognoses te doen.

Tijdreeksanalyse

Een tijdreeksanalyse omvat het bijhouden en analyseren van gegevens over een bepaalde periode. Deze techniek wordt veel gebruikt om cyclische trends vast te stellen of om financiële prognoses te doen.

Voorbeeld data-analyse in de praktijk

Een gebied waar gegevensanalyse een enorme impact heeft, is de gezondheidszorg. Zo is er een systeem bedacht dat patiënten helpt om hun astma te managen met behulp van draadloze inhalatoren en een speciaal algoritme voor het analyseren van gegevens.

Die gegevens worden verkregen via de Bluetooth-inhalator, die is uitgerust met een sensor. Iedere keer dat de inhalator gebruikt wordt, verzendt de sensor data naar een verbonden smartphone. Deze gegevens komen op een server terecht, waar het door een algoritme gaat.

Dit algoritme helpt een beeld te creëren van de patiënt, bijvoorbeeld over de demografische gegevens van patiënten, bepaald gedrag, gevoeligheid voor omgevingsfactoren en astma-triggers.

Deze toepassing laat zien dat gegevensanalyse echt het verschil maken als het gaat om het aanbieden van effectieve zorg. Door de juiste gegevens te verzamelen en analyseren, kan beter worden voldaan aan de behoeften van de patiënt.

  Ontvang gratis ons Toolshero Top 30 modellenboek   

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over gegevensanalyse? Ben jij wel eens bezig met het analyseren van gegevens op een of andere manier? Is er een data-analist aanwezig in jouw werkomgeving? Vind jij werken met gegevens en ruwe data interessant? Heb jij vragen of opmerkingen over dit artikel of aanverwante onderwerpen? Laat het weten in de opmerkingen.

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie

  1. Tsai, C. W., Lai, C. F., Chao, H. C., & Vasilakos, A. V. (2015). Big data analytics: a survey. Journal of Big data, 2(1), 1-32.
  2. Runkler, T. A. (2020). Data analytics. Springer Fachmedien Wiesbaden.
  3. Abt, K. (1987). Descriptive data analysis: a concept between confirmatory and exploratory data analysis. Methods of information in medicine, 26(02), 77-88.
  4. Nassaji, H. (2015). Qualitative and descriptive research: Data type versus data analysis. Language teaching research, 19(2), 129-132.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2022). Data-analyse. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/informatie-technologie/data-analyse/

Gepubliceerd op: 19/09/2022 | Laatste update: 19/09/2022

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/informatie-technologie/data-analyse/”>Toolshero: Data-analyse</a>

Interessant artikel?

Geef je waardering of deel het artikel via social media!

Gemiddelde beoordeling 4 / 5. Totaal aantal beoordelingen: 4

Dit artikel is nog niet beoordeeld! Wees de eerste met jouw beoordeling.

We vinden het jammer dat het artikel niet waardevol voor je was

Laat ons dit artikel verbeteren!

Vertel ons wat er beter kan aan het artikel? Wat mis je bijvoooebeeld of wat kan worden aangevuld?

Geef een antwoord