Data-analyse

Van losse vragen naar inzicht waar je op kunt sturen

Veel organisaties hebben data genoeg, maar geen eenduidig antwoord op de vragen die ertoe doen. Als data analist breng ik structuur in de vraag, zoek ik het uit in de data en vertaal ik de uitkomst naar iets waar je mee verder kunt.

Bespreek je vraag

Herken je dit?

Er is discussie over welk cijfer klopt, in plaats van over wat het betekent.
Analysevragen blijven liggen omdat niemand tijd of de juiste toegang tot de data heeft.
KPI's zijn ooit bedacht, maar niemand weet nog precies hoe ze berekend worden.
Je wilt een onderbouwde keuze maken, maar de data zit verspreid over meerdere systemen.

Wat je krijgt

Eenduidige KPI-definities, vastgelegd en afgestemd met de eigenaren
Analyses met een duidelijke conclusie en de onderbouwing erbij
Datakwaliteitschecks: waar zitten gaten, dubbelingen of afwijkingen
Herbruikbare queries en datasets, zodat de analyse niet eenmalig blijft

Zo pak ik het aan

Stap 1
De vraag achter de vraag
Wat wil je weten, en welke beslissing hangt ervan af? Dat bepaalt welke data en welke diepgang nodig is.
Stap 2
Data verzamelen en controleren
Bronnen combineren en eerst de kwaliteit nagaan. Een analyse is zo betrouwbaar als de data eronder.
Stap 3
Analyseren en toetsen
Uitzoeken, verbanden toetsen en de uitkomst laten checken door mensen die het proces kennen.
Stap 4
Vertalen naar actie
Een helder verhaal met de conclusie voorop, en waar dat zinvol is een vaste rapportage of dashboard.

Tools en platforms

SQL
Power BI
Databricks
Excel

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil met een dashboard laten bouwen?

Een analyse beantwoordt een specifieke vraag; een dashboard volgt dezelfde cijfers doorlopend. Vaak begint het met een analyse en volgt daarna een dashboard voor wat je blijvend wilt volgen.