Van klaslokaal tot gegevensstorm: De eerlijke reis naar een data-analist bij i-spark

9 november 2023 | 2 minuten leestijd

from classroom calm to data storm

Als student Data Science and Society aan de Rijksuniversiteit Groningen (RUG), aangevuld met jaren van aansturing van mijn eigen ondernemende ondernemingen en een gedegen basis in bedrijfskundige studies, voorzag ik een naadloze integratie in mijn rol bij i-spark als data-analist. Ik merkte echter al snel dat het professionele datalandschap bij i-spark veel complexer en meedogenlozer was dan de koesterende hallen van de academische wereld. Deze realiteit herinnerde ons eraan dat de weg naar een gekwalificeerde data-analist bij i-spark inderdaad lang en veeleisend is, vol uitdagingen in de echte wereld die verder gaan dan de kalmte van het klaslokaal en de datastorm in de sector.

Ontwikkeling versus productie

In de academische wereld is datawetenschap vaak een opeenvolging van goed gestructureerde oefeningen die lijken op die in een bootcamp voor codering, met elke dataset gecureerd en elk doel duidelijk gedefinieerd. Deze omgeving is cruciaal voor het aanleren van een solide basis van theoretische kennis, die als steiger fungeert voor wetenschappelijk onderzoek. Maar toen ik bij i-spark met echte projecten aan de slag ging, leerde ik al snel dat deze theoretische kennis slechts het startpunt is. Het werd duidelijk dat een interdisciplinaire vaardighedenset ook essentieel is, waarbij technisch inzicht wordt gecombineerd met zakelijk inzicht, communicatie en probleemoplossend vermogen. Op professioneel gebied is de overgang van de ‘ontwikkelings’-modus van de academische wereld naar de ‘productie’-modus van de industrie opvallend. Als data-analist bij i-spark word je ondergedompeld in een dynamische omgeving waar ruwe data en complexe problemen niet alleen vragen om theoretisch inzicht, maar ook om de praktische toepassing van een gevarieerde set vaardigheden om inzichten te verkrijgen die waarde creëren voor het bedrijf.

Criteria voor gegevensanalyse

Op school kan een reeks cijfers wijzen op voldoende vooruitgang, maar bij i-spark zijn de criteria voor gegevensanalyse eenvoudig: het is een voldoende of een onvoldoende. Al het werk dat niet direct bijdraagt aan het oplossen van de vraag van een klant of helpt bij hun strategische besluitvorming en operationele verbeteringen, wordt teruggestuurd voor verdere verfijning. De output moet meerdere kwaliteitscontroles ondergaan, zodat elke analyse voldoet aan de hoogste kwaliteits- en relevantiestandaarden.

Elke gegevensstorm doorstaan

Hoewel de weg voorwaarts uitdagend is, is het de essentie van onze overgang ‘Van klaslokaal naar datastorm’. Voor degenen onder jullie die hetzelfde carrièrepad volgen, laat mijn ervaringen jullie inspireren in plaats van ontmoedigen. Het veeleisende academische traject en de strenge criteria van de professionele wereld zijn niet alleen obstakels, maar ook een bevestiging van groei. Terwijl je deze reis aflegt, moet je elke bereikte mijlpaal vieren als een duidelijke indicatie van je toewijding en een weerspiegeling van de veerkrachtige analist die je aan het worden bent en die in staat is om elke storm in het datagestuurde landschap dat voor je ligt te doorstaan.

Door Ghao,
Data Analist bij i-spark en student aan de RUG