Hoe AI data-analyse transformeert (en wat jij moet weten)

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

Stel je voor dat je meer tijd hebt om je te concentreren op wat er écht toe doet: de business begrijpen, complexe problemen oplossen en strategische beslissingen nemen. Dat is de kans die AI biedt. Om het potentieel van Copilot maximaal te benutten, moeten data-analisten hun focus verleggen van handmatige taken naar werk dat diepgaande kennis van de business en kritisch denkvermogen vereist.

Een cruciaal onderdeel van deze verschuiving is nauw samenwerken met stakeholders. Data-analisten moeten hun uitdagingen begrijpen, de juiste vragen definiëren en ervoor zorgen dat hun inzichten daadwerkelijk besluitvorming stimuleren.

Belangrijke vaardigheden die data-analisten nodig hebben in het AI-tijdperk

1. Geavanceerde datamodellering en metadatabeheer

Waarom het belangrijk is: Nu AI-tools zoals Copilot een groot deel van de front-end rapportage creëren, 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 datamodellering- en metadatabeheervaardigheden.

Concrete stappen:

• Zorg ervoor dat datamodellen schoon, schaalbaar en goed gedocumenteerd zijn. Wees eerlijk, hoe vaak heb je het veld "Beschrijving" in je Power BI-datamodel ingevuld? Hoe vaak heb je het veld "Synoniemen" gebruikt? We gokken: niet zo vaak. Ironisch genoeg zullen deze velden nu cruciaal zijn in je zoektocht naar kwalitatieve antwoorden van Copilot… Je moet metadata organiseren om de vindbaarheid te verbeteren en ervoor te zorgen dat Copilot (of andere AI-tools) de juiste data kan gebruiken om inzichten te genereren.

• Bouw een diepgaand begrip op van hoe data te structureren om AI in staat te stellen bruikbare, accurate inzichten te creëren. Bekijk je datamodel en de constructie ervan eens goed. Definieer wat er verbeterd kan worden op basis van best practices en pas deze vervolgens systematisch toe.

2. Data governance and kwaliteitsborging

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

Concrete stappen:

• Implementeer en onderhoud best practices voor datagovernance.
• Gebruik duidelijke naamgevingsconventies, vooraf gedefinieerde metingen en logische datastructuren die het voor Copilot gemakkelijker maken om bruikbare inzichten te genereren.

3. Zakelijk inzicht en strategische inzichtgeneratie

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

Concrete stappen:

• Investeer in het leren over de doelen en strategische uitdagingen van je organisatie. Hoe duidelijker je deze doelen en uitdagingen kunt begrijpen en documenteren, hoe beter je ze kunt vertalen naar relevante inzichten.
• Ga regelmatig in gesprek met bedrijfsleiders om de context achter de data te begrijpen, wat op zijn beurt helpt om bevindingen te vertalen naar bruikbare strategieën.

4. Communicatie- en storytellingvaardigheden

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

Concrete stappen:

• Word een expert in het kaderen van de inzichten. Werk aan het presenteren van data in verhalende vormen die het "waarom" en "hoe" achter de inzichten benadrukken.
• Richt je op hoe de data aansluit op de bedrijfsdoelen en bied duidelijke aanbevelingen en visualisaties die stakeholders gemakkelijk kunnen begrijpen.

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

Datamodellering en metadatabeheervaardigheden ontwikkelen

Nu AI-tools zoals Copilot in de mix zitten, hangt de kwaliteit van de inzichten sterk af van datamodellen. Data-analisten moeten tijd besteden aan het verfijnen van hun datamodelleringvaardigheden, met de nadruk op:

• Data organiseren en documenteren: Besteed aandacht aan metadata-velden zoals beschrijvingen en synoniemen, die AI helpen om nauwkeurigere output te genereren.
• Datastructuur optimaliseren: Zorg ervoor dat je datastructuur schaalbaar, schoon en flexibel is. Dit stroomlijnt het vermogen van Copilot om naadloos met de data te werken.

In gesprek gaan met zakelijke stakeholders

AI-gegenereerde inzichten zijn slechts zo waardevol als hun afstemming op de bedrijfsdoelen. Data-analisten moeten regelmatig in gesprek gaan met stakeholders om:

• Duidelijke doelstellingen definiëren: Bespreek doelen en pijnpunten met stakeholders om een duidelijke richting te bepalen voor AI-analyse.
• Feedback verzamelen: Regelmatige feedback helpt AI-gegenereerde inzichten aan te passen aan de behoeften van de business, 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 in dit vakgebied te werken! Door zich te concentreren op strategisch denken, communicatie en sterke datafundamenten, kunnen data-analisten zich niet alleen aanpassen, maar ook floreren. Het vermogen om data-inzichten te verbinden met de bedrijfscontext, gecombineerd met uitstekende communicatie- en storytellingvaardigheden, zal de meest succesvolle data-analisten in de komende jaren definiëren.

Door in deze vaardigheden te investeren, kunnen data-analisten voorop blijven lopen op het gebied van datagedreven innovatie. Lees het artikel "Hoe Copilot in Power BI data-analyse transformeert" voor meer inzichten over hoe Copilot data-analyse vormgeeft.

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