Vandaag de dag zijn alle bedrijven afhankelijk van data science om sterkere data-geïnformeerde beslissingen te nemen, processen te stroomlijnen en het concurrentievoordeel in de markt te beveiligen. Data-analyse en -visualisatie zijn twee onderling verbonden componenten van data science en spelen een belangrijke rol bij het extraheren van inzichten uit gegevens en het communiceren van die inzichten aan belangrijke belanghebbenden.
Enerzijds is data-analyse gericht op het begrijpen van data en het extraheren van informatie uit de patronen en trends binnen datasets. Datavisualisatie vertegenwoordigt daarentegen de bevindingen van het data-analyseproces op een manier die gemakkelijk te begrijpen en te interpreteren is voor niet-data-analisten. De twee processen zijn onderling verbonden en hebben hetzelfde doel: waardevolle inzichten uit datasets halen en die bevindingen communiceren op een manier die de besluitvorming kan verbeteren en de organisatie kan bevorderen.
Wat is data-analyse?
We horen voortdurend over data, maar hoe gebruiken bedrijven die informatie eigenlijk om hun zakelijke beslissingen te onderbouwen? Dat is het werk van data scientists die een steeds crucialere rol spelen bij het informeren van organisaties over strategische acties die ze mogelijk willen ondernemen.
Data-analyse is het proces van het opschonen, organiseren en interpreteren van datasets met de bedoeling waardevolle inzichten te verkrijgen uit de patronen, relaties en trends die in de data worden gevonden. Deze inzichten vormen de basis voor bedrijfsbeslissingen, helpen bij het ontwikkelen van organisatiedoelen, informeren marketingcampagnes en transformeren producten op manieren die beter aansluiten bij consumententrends, klantprofielen of aankoopgewoontes.
Wat is datavisualisatie?
Datavisualisatie is het proces waarbij bevindingen worden omgezet in grafische of andere visuele representaties. Het doel van datavisualisatie is om complexe data weer te geven op een manier die gemakkelijk kan worden begrepen en geïnterpreteerd door een breder publiek. Dit publiek kan andere bedrijfsteams, externe belanghebbenden of consumenten omvatten: met andere woorden, mensen die mogelijk niet afkomstig zijn van sterke achtergronden van data-analisten.
Een deel van de rol van een data-analist is het bepalen van de beste manier om gegevens te visualiseren. Dit hangt af van je publiek, het soort gegevens en het verhaal dat je helpt communiceren via de gegevens. Deze datavisualisatietechnieken kunnen het volgende omvatten:
Grafieken en diagrammen: kunnen staafdiagrammen, lijngrafieken, spreidingsdiagrammen, cirkeldiagrammen of andere visuele grafieken zijn.
Kaarten: worden gebruikt om geografische gegevens, ruimtelijke patronen en verdeling over de ruimte te tonen.
Infographics: zijn een veelgebruikte manier om numerieke gegevens te combineren met tekst om een verhaal op een duidelijke en beknopte manier te vertellen.
Dashboards: zijn een interactieve manier om data weer te geven. Gebruikers kunnen verschillende aspecten van datasets verkennen en een meer holistisch beeld krijgen van de data.
Kortom, datavisualisatie is een cruciaal onderdeel van data-analyse. Het is een proces op zich dat een begrip vereist van je publiek, de informatie die ze zoeken en hoe je je bevindingen het beste kunt visualiseren, zodat complexe data gemakkelijk kunnen worden geïnterpreteerd en belangrijke inzichten worden benadrukt.
Als je geïnteresseerd bent in een meer diepgaande kijk op datavisualisatie, lees dan op onze blog hoe kun je je datavisualisatievaardigheden verbeteren.
Het belang van datavisualisatie bij data-analyse
Gegevens zijn overal, maar het is zinloos als besluitvormers en andere belanghebbenden er niet intuïtief mee kunnen omgaan. Daarom is een goede datavisualisatie zo essentieel. Datavisualisatie is een belangrijk aspect van het data-analyseproces, vooral omdat het datasets tot leven brengt die anders voor veel zakelijke professionals saai of overweldigend lijken.
Het duidelijk communiceren van bevindingen op een manier die belanghebbenden gemakkelijk kunnen betrekken bij inzichten is wat uiteindelijk datasets transformeert in een krachtig hulpmiddel voor bedrijven. Hier zijn een paar eenvoudige manieren waarop een goede datavisualisatie de besluitvormingsprocessen van je organisatie kan verbeteren:
Duidelijkheid en begrip: in de meest elementaire zin transformeert datavisualisatie rommelige datasets in gemakkelijk verteerbare visuals die mensen met niet-technische achtergronden eenvoudig kunnen betrekken en waaruit zij inzichten kunnen halen. Het bieden van een duidelijke en uitgebreide visual maakt complexe datasets minder intimiderend en biedt een intuïtieve manier voor professionals om deel te nemen aan het data-analyseproces.
Nieuwe inzichten: door gegevens op een alternatieve manier te presenteren, kunnen zowel analisten als belanghebbenden tot nieuwe inzichten of patronen komen die anders onopgemerkt zouden blijven. Door de gegevens op een interactieve manier te visualiseren, krijgen kijkers de mogelijkheid om deel te nemen aan het analyseproces, vragen te stellen en inzichten te verkrijgen die rechtstreekser verband kunnen houden met hun werkgebieden.
Verbeterde besluitvorming: data is krachtig omdat het leidt tot data-geïnformeerde probleemoplossing en besluitvorming. Goed ontworpen datavisuals kunnen ook mogelijke implicaties van alternatieve beslissingen communiceren en meer inzicht geven in de mogelijke resultaten van verschillende keuzes en strategieën.
Gestroomlijnde communicatie: effectieve datavisualisatie zorgt ervoor dat alle teams en belanghebbenden een gedeeld begrip hebben van de bevindingen van de data-analist. Deze collectieve kennis bevordert de samenwerking en bevordert een sterke communicatie tussen teams en tussen disciplines.
Vergelijkingen: datavisualisaties bieden grafische elementen waarmee datasets, verschillende variabelen of tijdsperiodes eenvoudig kunnen worden vergeleken. Deze afbeeldingen zijn vooral nuttig bij het bekijken van trends, het vergelijken van kwartalen en het opmerken van transformaties in de loop van de tijd.
Dit zijn slechts een paar van de vele manieren waarop datavisualisatie het data-analyseproces bevordert. Zoals we weten, is data-analyse essentieel voor het informeren van de organisatiestrategie van vandaag, maar alleen voor zover een data-analist hun bevindingen kan communiceren aan andere tech professionals en de argumenten kan aanvoeren voor hun data-geïnformeerde aanbevelingen. Door die data verteerbaar te maken voor een groter publiek, worden datagebaseerde inzichten betrouwbaarder, herkenbaarder voor specifieke teams en kunnen ze worden uitgebreid om zakelijke beslissingen te versterken.
Populaire tools en technieken voor datavisualisatie
De wereld van data-analyse blijft groeien naarmate meer bedrijven investeren in datasets en software om het datavisualisatieproces te ondersteunen. Dat gezegd hebbende, zijn enkele van de meest prominente tools voor datavisualisatie:
Microsoft Excel voor data-analyse en -visualisatie: Microsoft Excel is een van de meest gebruikte spreadsheettools die ingebouwde tools voor datavisualisatie biedt, zoals tabellen en grafieken. Dit programma wordt aanbevolen voor mensen die snelle datavisuals nodig hebben voor eenvoudige datasets. Maar Excel biedt niet veel van de nieuwere tools voor datavisualisatie die andere gespecialiseerde software kan bevatten.
Tableau: Tableau is een krachtige tool voor business intelligence waarmee gebruikers interactieve en deelbare dashboards en datavisualisaties kunnen creëren. De software is geschikt voor complexe datasets, ondersteunt een breed scala aan gegevensbronnen en biedt tal van soorten tabellen en grafieken.
Power BI: net als Tableau is Power BI een sterke business intelligence-tool die gebruikers ondersteunt bij het creëren van interactieve dashboards en datarapporten. Het is de software voor bedrijfsanalyse van Microsoft en werkt dus goed samen met andere Microsoft-producten.
D3.js : is een krachtige open source JavaScript-bibliotheek waarmee gebruikers interactieve, dynamische en zeer aanpasbare visualisaties in een webbrowser kunnen creëren. D3.js biedt gebruikers een hoge mate van flexibiliteit bij het ontwerp en het karakter van de visualisaties.
QlikView en Qlik Sense: met de Qlik-tools kunnen data-analisten gegevens verkennen, interactieve dashboards creëren en dynamische visualisaties genereren. QlikView is gericht op het aanbieden van vooraf ontworpen, complexe dashboards en rapporten aan eindgebruikers, terwijl de interface van Qlik Sense een self-service business intelligence-platform is dat de nadruk legt op gebruiksvriendelijke interfaces en samenwerkingsontwikkeling voor zowel ontwikkelaars als niet-technische gebruikers.
Het is aan organisaties om te bepalen welke software, tools en technieken ze willen gebruiken in de processen voor data-analyse en -visualisatie. Dit hangt af van het soort data dat organisaties onderzoeken, evenals het publiek dat later de datavisualisaties zal ontvangen en ermee zal omgaan.
Dieper ingaan op data-analyse en datavisualisatie
Data-analyse blijkt een belangrijke rol te spelen in veel van de snelst ontwikkelende sectoren, van informatietechnologie tot financiële diensten. In 2020 rangschikte het World Economic Forum Data Analysis als de op een na snelst groeiende baan in de Verenigde Staten, met een groei van 25% vóór 2030. Dus als je op zoek bent naar vooruitgang op het gebied van data science, kan het behalen van een certificaat voor data-analyse en -visualisatie, het aanmelden voor een bootcamp voor data-analyse en -visualisatie, of het simpelweg volgen van een cursus voor data-analyse en -visualisatie een waardevolle beslissing zijn.
Als je je inzet om dieper in de wereld van data-analyse en -visualisatie te duiken, zijn hier een paar manieren die we kunnen aanbevelen om je certificaten uit te breiden:
Een certificaat voor data-analyse en -visualisatie behalen
Er zijn tal van programma's voor data-analyse en -visualisatiecertificaten om uit te kiezen. Het kiezen van het juiste certificaatprogramma is essentieel om je kennis en vaardigheden te meten ten opzichte van de branchenormen. Evenzo is het belangrijk om een certificaatprogramma te selecteren dat de vaardigheden die je zoekt aanleert om succesvol te zijn in de specifieke gebieden die je wilt verbeteren. Dit zijn enkele van de populairste certificeringen voor data-analisten in 2023:
Google Data Analytics Professional Certificate: Google biedt een flexibele online certificering die een solide basis biedt voor de wereld van data-analyse. De cursus is een programma waarmee je in je eigen tempo leert, waarbij de meeste deelnemers het programma in slechts zes maanden voltooien. Het certificaat is ontworpen voor beginners zonder voorafgaande technische ervaring met de bedoeling om de basisprincipes van dataopschoning, -visualisatie en -analyse te leren, naast instructies over het gebruik van spreadsheets, SQL en R-programmering.
Microsoft-gecertificeerd: Power BI Data Analyst Associate : Het Power BI-certificaat van Microsoft leert de deelnemers de basisprincipes van Microsoft Power BI, geeft instructies over het identificeren en verkrijgen van data, zet data om in datamodellen en visuals en deelt deze visuals en inzichten later met relevante belanghebbenden.
IBM Data Analyst Professional-certificaat: het IBM Data Analyst Professional-certificaat is een flexibele online cursus die belooft om mensen met weinig tot geen ervaring in data-analyse voor te bereiden op data-analysefuncties op startersniveau. De cursus loopt door Python-, SQL-, Excel- en IBM Cogno-analytics.
Aanmelden voor een bootcamp voor data-analyse en -visualisatie:
Als je dieper wilt ingaan op de wereld van data-analyse, raden we je aan om ons Bootcamp voor data-analyse te bekijken:
Bootcamps bieden een immersieve kans om in relatief korte tijd diep op het onderwerp in te gaan. Met Ironhack kun je je aanmelden voor een fulltime of parttime bootcamp voor data analytics waarmee je samen met branche-experts een actueel leerplan kunt leren.
Ons Data Analytics Bootcamp begint met data-prework en wordt gevolgd door drie modules die langzaam in intensiteit toenemen. We beginnen met een introductie van data-analyse en Python; dit werk loopt over in gevorderd data-analistenwerk en tot slot doorloop je de grondbeginselen van machine learning - iets dat uniek is voor Ironhack, waardoor ons bootcamp de "Intelligent Award: Het beste voor machinetraining" heeft ontvangen.
De bootcamps van Ironhack zijn bewust ontworpen om je klaar te maken voor je carrière en we zetten ons in om onze studenten te ondersteunen met onze financieringsopties, carrièrediensten en een sterk alumninetwerk.
Als je meer wilt weten, bekijk dan ons Data Analytics Bootcamp en begin met het transformeren van je carrière.
