De analytics translator is volgens velen de nieuwste ‘belangrijkste baan van de toekomst’. Waarom? Wat is een analytics translator en wat is het verschil met een data scientist? Hoe word je een analytics translator? Lees verder!

Analytics Translator

De laatste tijd horen we steeds meer geluiden over een nieuwe rol. Die van analytics translator. Harvard Business Review schreef er laatst al een groot artikel over. McKinsey noemt het de nieuwe ‘the most important new role in analytics’. Anderen schreeuwen al ‘the new sexiest job of the 21st century!’ Sommigen denken zelfs dat de vraag naar analytics translators die naar data scientists flink gaat overstijgen. Waar komt alle commotie vandaan?

Data Scientist

We hoorden de afgelopen jaren natuurlijk veel over de Data Scientist. Volgens velen een van de belangrijkste banen van de toekomst. Inmiddels is een en ander verder uitgekristalliseerd en zijn er meerdere aftakkingen en specialisaties ontstaan. We onderscheiden bijvoorbeeld al de: data scientists en de citizen data scientists. Waarbij de laatstgenoemde groep minder gericht is op de statistiek en algoritmes en meer op de praktische analyse en toepassing van data in een bepaalde bedijfscontext.

Artificial Intelligence

De waarde van data analyse en business intelligence heeft zich natuurlijk allang bewezen. De afgelopen jaren hebben veel organisaties echter ook geïnvesteerd in de mogelijkheden van advanced analytics en artificial Intelligence (AI).

Misschien verleid door de prachtige mogelijkheden van dit soort oplossingen, zoals deze vaak door de media en vendoren worden gepresenteerd. Daarbij moet je je als organisatie natuurlijk ook blijven ontwikkelen. Misschien kan je een gemakkelijk een grote efficiencyslag maken of ontdek je zelfs compleet nieuwe verdienmodellen? Je moet als organisatie jezelf blijven ontwikkelen om je concurrenten voor te blijven.

Return on investment blijft vaak uit

Natuurlijk zijn er ook veel successen te melden. Maar toch lijkt het voor veel bedrijven vooralsnog te blijven bij kleine, eenmalige succesjes of proof of concepts. Een echte, duidelijke ‘return on investment’ blijft vaak nog uit. Een van de redenen hiervoor is misschien dat het zich vaak beperkt tot de ‘IT afdeling’ en de ‘data/tech’ mensen.

Een belangrijke oorzaak van het niet doorpakken van bedrijven op het gebied van Advanced Analytics en AI zit hem volgens mij dan ook in het gebrek aan betrokkenheid van de ‘business’ bij de – te ontwikkelen – oplossing. En dat is nu juist de plek waar ze zich dagelijks bezig houden met waarde creatie.

Vaak wordt er door de tech/data dames en heren enthousiast geëxperimenteerd met advanced analytics en AI oplossingen zonder dat de business hier duidelijk bij betrokken is. De focus ligt daarom te weinig op de ontwikkeling van bruikbare toepassingen die ook nog eens waarde toevoegen voor de interne of externe klanten. De ‘business’ is te weinig betrokken bij het proces.

Dat is waarschijnlijk ook de reden dat de geboden oplossing meestal niet door de business wordt geaccepteerd of zelfs begrepen. Ze hebben vaak ook moeite om het in hun bestaande werkprocessen op te nemen. Het draagvlak is er gewoon niet.

Wat doet een analytics translator?

Een analytics translator kan helpen om AI oplossingen te ontwikkelen die waarde toevoegen aan je organisatie.

Ten eerste kan de analytics translator een brug slaan tussen de werelden van ‘dataspecialisten’ en ‘business specialisten’.

De data specialisten, zoals data engineers en data scientists zijn goed in bouwen van de platformen en het verkrijgen van inzichten uit data. Business specialisten kennen hun specifieke processen en hebben diepgaande kennis van de waardeketens.

De analytics translator heeft een basis in beide disciplines en bouwt met zijn- of haar brede kennis een brug tussen de twee werelden.

Ten tweede zal de analytics translator op zoek gaan naar de juiste gebruiksmogelijkheden en toepassingen van AI oplossingen binnen de organisatie.

Tot slot heeft de analytics translator de taak om AI een integraal onderdeel te maken van de organisatie.

Wat voor profiel heeft een goede analytics translator?

Een analytics translator heeft algemene kennis van data engineering en data science. Daarnaast ook goede kennis van de bedrijfsprocessen en de ‘business’. Wat voor ‘business’ is afhankelijk van de context waarin de organisatie werkt. Hier kan je als analytics translator dus ook weer een bepaalde specialisatie opbouwen. Bijvoorbeeld: Zorg, Automotive, Bouw, Finance etc. Tot slot heeft een goede analytics translator goede presentatievaardigheden en het vermogen om te verbinden: partijen bij elkaar te brengen. Hij of zij bijt zich vast en geeft niet snel op ook al moet er soms tegen de stroom in worden gezwommen.

Raymond te Veldhuis

CheckData en DataJobs.nl