Werken als Analytics Engineer

Een dag uit het leven van een Analytics Engineer

De rol van een Analytics Engineer is dynamisch en gevarieerd. Een typische dag kan beginnen met het controleren van automatische data pipelines op fouten of onderbrekingen. Vervolgens kunnen ze overleggen met data-analisten om hun specifieke data-eisen te begrijpen, gevolgd door het ontwerpen en bouwen van nieuwe data-oplossingen. Daarnaast kan een deel van hun dag ook besteed worden aan het testen en valideren van gegevens, en aan het bijwerken van documentatie om de continuïteit van projecten te waarborgen.

Welke hulpmiddelen gebruikt een Analytics Engineer?

Naast het werken met programmeertalen zoals SQL en Python, gebruiken Analytics Engineers gespecialiseerde software en tools om gegevens te verwerken, beheren en orkestreren. In dit artikel wordt een overzicht gegeven van de belangrijkste technologieën en vaardigheden die vereist zijn om effectief te werken in dit dynamische vakgebied.

1. Stream Processing en Real-time Data Verwerking

Een van de belangrijkste taken van een Analytics Engineer is het verwerken van real-time gegevensstromen. Hiervoor worden tools zoals Apache Kafka gebruikt. Apache Kafka is een gedistribueerd event streaming platform dat wordt ingezet om grote hoeveelheden real-time data te verwerken en over te dragen. Het is ideaal voor scenario's waar lage latentie en hoge doorvoer vereist zijn, zoals het verwerken van gegevens van IoT-apparaten, logbestanden of streaming media.

Naast Kafka kunnen tools zoals Apache Flink en Apache Spark Streaming ook worden ingezet voor stream processing. Deze technologieën bieden krachtige mechanismen voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens in real-time en kunnen zowel batch- als streamverwerking combineren in één platform.

2. Orkestratie van Data Workflows

Data orkestratie is een cruciaal aspect van het werk van een Analytics Engineer. Het zorgt ervoor dat complexe data workflows soepel verlopen, waarbij verschillende verwerkingsstappen in de juiste volgorde worden uitgevoerd. Hiervoor wordt vaak Apache Airflow gebruikt. Airflow is een open-source platform voor het beheren van workflows, waarmee gebruikers verschillende taken kunnen plannen, volgen en beheren in een gestructureerde omgeving.

Andere tools voor orkestratie zijn onder andere Luigi en Celery, die beide veel worden gebruikt voor het uitvoeren van complexe workflows die afhankelijk zijn van meerdere processen en systemen. Met behulp van deze tools kunnen Analytics Engineers ervoor zorgen dat data op de juiste manier wordt verplaatst en verwerkt, zonder dat er handmatige interventie nodig is.

3. ETL-tools en Data Integratie

Analytics Engineers maken veel gebruik van ETL-tools om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, te transformeren en in een bestemmingsdatabase te laden. Populaire ETL-tools zijn Talend en Informatica, die uitgebreide functionaliteiten bieden voor het beheren van complexe data-integratieprocessen.

Daarnaast zijn er steeds meer open-source alternatieven beschikbaar, zoals Airbyte, dat automatisch verbinding maakt met verschillende data-bronnen en een gestroomlijnde aanpak biedt voor het laden van gegevens in databases of data lakes. Deze tools vereenvoudigen het ETL-proces en helpen bedrijven om data op een betrouwbare en efficiënte manier te integreren.

4. Cloud Computing en Data Platformen

De meeste moderne data-infrastructuren worden gehost op cloud-platforms, waardoor de opslag en verwerking van gegevens schaalbaar en flexibel is. Analytics Engineers moeten daarom goed vertrouwd zijn met populaire cloud-gebaseerde data-oplossingen zoals AWS, Google Cloud en Azure.

Deze platforms bieden krachtige tools voor data-opslag, verwerking en analyse, zoals Amazon Redshift, Google BigQuery en Azure Synapse. Deze datawarehouses zijn ontworpen voor het opslaan en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens in real-time en worden vaak gebruikt in combinatie met tools zoals Apache Spark en Hadoop voor het uitvoeren van grootschalige analyses.

Bovendien zijn cloudgebaseerde oplossingen steeds meer geïntegreerd met machine learning-platformen zoals AWS SageMaker en Google Vertex AI, waarmee Analytics Engineers en datawetenschappers modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren zonder zich zorgen te maken over de onderliggende infrastructuur.

5. Containerisatie en Orkestratie met Kubernetes

Met de groei van gedistribueerde systemen wordt containerisatie steeds belangrijker. Docker wordt vaak gebruikt om applicaties en data-processing pipelines in containers te verpakken. Dit maakt het mogelijk om applicaties in verschillende omgevingen consistent te draaien, van de ontwikkelomgeving tot de productieomgeving.

Kubernetes speelt hierbij een sleutelrol. Kubernetes is een open-source platform voor het automatisch implementeren, schalen en beheren van containerized applicaties. Het biedt een schaalbare oplossing voor het beheren van complexe dataworkflows en zorgt ervoor dat deze workflows effectief worden uitgevoerd, zelfs in grote, gedistribueerde omgevingen.

6. Belangrijke Vaardigheden voor Analytics Engineers

Naast de technische tools en platforms, moeten Analytics Engineers beschikken over verschillende vaardigheden, waaronder:

• Probleemoplossend vermogen: Het vermogen om complexe data-uitdagingen te begrijpen en op te lossen is essentieel.
• Communicatievaardigheden: Analytics Engineers moeten in staat zijn om technische informatie duidelijk over te brengen aan zowel technische als niet-technische belanghebbenden.
• Cloud-architectuur: Kennis van het ontwerpen van schaalbare en veilige data-oplossingen in de cloud is cruciaal.
• Begrip van databeveiliging: Gezien de groeiende bezorgdheid over gegevensprivacy en beveiliging, moeten Analytics Engineers kennis hebben van veilige dataopslag en verwerkingstechnieken.

Analytics Engineers spelen een centrale rol in het bouwen van robuuste data-infrastructuren en het waarborgen van de stroom van betrouwbare gegevens door organisaties heen. Door het gebruik van de juiste technologieën en het beheersen van de juiste vaardigheden, kunnen zij ervoor zorgen dat bedrijven over de data beschikken die nodig is voor zakelijke inzichten en beslissingen.

Wat is het salaris van een Analytics Engineer?

De beloning voor een Analytics Engineer varieert sterk en is afhankelijk van verschillende factoren, zoals ervaring, geografische locatie, het type bedrijf en de specifieke industrie waarin men werkzaam is. Over het algemeen kunnen de salarissen op de volgende niveaus worden ingedeeld:

• Startniveau (0-2 jaar ervaring): Een beginnende Analytics Engineer in Nederland kan een salaris tussen de €3.500 en €4.500 per maand verwachten. Dit salaris is afhankelijk van de sector en de omvang van het bedrijf.
• Mid-level (3-5 jaar ervaring): Met enkele jaren ervaring kan het salaris oplopen naar tussen de €4.500 en €6.000 per maand. Dit is vaak voor rollen waarbij de engineer meer verantwoordelijkheid draagt, zoals het leiden van kleinere projecten of teams.
• Senior (5+ jaar ervaring): Voor senior Analytics Engineers liggen de salarissen vaak tussen de €6.000 en €9.000 per maand, afhankelijk van de expertise en de leidinggevende verantwoordelijkheid. Daarnaast worden er vaak extra voordelen geboden, zoals bonussen, aandelenopties en andere secundaire arbeidsvoorwaarden.
• Lead/Management rollen: In leidinggevende of managementrollen kunnen de salarissen zelfs verder oplopen, met mogelijkheden voor een salaris boven de €9.000 per maand, plus aanzienlijke performance-bonusstructuren en andere incentives.

Het salaris is sterk afhankelijk van de specifieke vaardigheden en specialisaties binnen de analytische rol. Zo kan een focus op data-engineering, machine learning of business intelligence de beloning verder verhogen.

Carrièretraject en groeimogelijkheden

De reis van een Analytics Engineer hoeft niet te eindigen bij engineering. Na het opdoen van ervaring en expertise, kunnen ze doorgroeien naar senior engineering posities of zich specialiseren in gebieden zoals big data of machine learning engineering. Andere carrièrepaden omvatten rollen zoals data architect of het overstappen naar leidinggevende rollen waar ze teams van engineers begeleiden.

Opleiding en certificering

Hoewel veel Analytics Engineers beginnen met een bachelor in informatica of datawetenschap, kiezen velen ervoor om zich verder te specialiseren met masterdiploma's of postdoctorale certificaten. Daarnaast zijn er verschillende relevante industrie-specifieke certificeringen beschikbaar, zoals die van AWS, Google Cloud, Microsoft, en andere toonaangevende platforms. Deze certificeringen tonen niet alleen technische bekwaamheid aan, maar benadrukken ook de betrokkenheid en voortdurende ontwikkeling van professionals in het vakgebied, wat hen helpt om op de hoogte te blijven van de snel evoluerende technologieën en best practices.

Netwerken en brancheorganisaties

Actief deelnemen aan gemeenschappen zoals de DataOps Community of de International Association for Data Engineers blijft een uitstekende manier om zowel je kennis te vergroten als nieuwe carrièrekansen te ontdekken. Deelname aan conferenties, webinars en workshops biedt niet alleen toegang tot de nieuwste trends en technieken in data-engineering, maar ook mogelijkheden om te netwerken met toonaangevende professionals in het veld. Deze netwerkmogelijkheden kunnen je carrière een flinke boost geven door je in contact te brengen met invloedrijke bedrijven en individuen die actief op zoek zijn naar talent.

Impact en maatschappelijke relevantie

Analytics Engineers spelen een stille maar cruciale rol in onze moderne economie. In een wereld waarin data de 'nieuwe olie' is, zorgen zij ervoor dat organisaties toegang hebben tot kwalitatieve, bruikbare data. Dit heeft een directe impact op besluitvorming, strategie en innovatie in bijna elke sector.

Hoe word je een Analytics Engineer?

Beginnen in deze carrière vereist een sterke academische basis, vaak in disciplines zoals informatica, engineering of data science. Maar academische kwalificaties zijn slechts het begin. Aanvullende stages, bootcamps en certificeringsprogramma's kunnen essentieel zijn om vaardigheden aan te scherpen en praktische ervaring op te doen. Het is ook cruciaal om voortdurend te leren en op de hoogte te blijven van de nieuwste technologieën en best practices in het veld.

Case Study: De Cruciale Impact van de Analytics Engineer

Achtergrond

In eTech, een middelgroot e-commercebedrijf, werden grote hoeveelheden data gegenereerd vanuit diverse bronnen zoals klantinteracties, transacties en websiteverkeer. Deze data waren essentieel voor het ondersteunen van bedrijfsstrategieën, maar ze waren gefragmenteerd en werden niet optimaal benut.

De Uitdaging

De uitdaging lag in het centraliseren, opschonen en transformeren van data op een manier die zowel schaalbaar als toegankelijk was voor analisten en data scientists in de organisatie. Er was een oplossing nodig die de ruwe data kon veranderen in bruikbare inzichten om zo de besluitvorming te ondersteunen en de bedrijfsstrategie aan te scherpen.

Actie door de Analytics Engineer

Tom, als Analytics Engineer, implementeerde een modern datawarehouse dat ruwe data verzamelt, transformeert en op een georganiseerde manier opslaat voor analyse. Hij automatiseerde ETL-processen (Extraheren, Transformeren, Laden), waarbij hij gebruik maakte van cloud-gebaseerde technologieën en data orchestration tools om zowel gestructureerde als ongestructureerde data op te schonen en te consolideren.

Resultaat

Dankzij de inspanningen van Tom kregen analisten en data scientists bij eTech toegang tot een rijke, genormaliseerde en real-time dataomgeving. Dit resulteerde in verbeterde data-gedreven besluitvorming, optimalisatie van marketingstrategieën en een verhoogde personalisatie in klantinteracties. Tom's rol als Analytics Engineer was fundamenteel in het ontgrendelen van de waarde verscholen in de enorme datavolumes van het bedrijf.

Vacatures voor Analytics Engineers

Bekijk hier alle actuele vacatures op DataJobs.nl

Op zoek naar een Analytics Engineer?

Voor een kleine vergoeding plaats je eenvoudig je vacatures op ons platform en bereik je ons grote, relevante netwerk van data- en analytics-specialisten. Sollicitanten reageren direct bij jou, zonder tussenkomst van derden.

Op DataJobs.nl brengen we vraag en aanbod in de data- en analytics-arbeidsmarkt direct bij elkaar—zonder tussenpersonen. Je vindt bij ons geen vacatures van recruitmentorganisaties. Bezoekers kunnen alle vacatures gratis en zonder account bekijken en direct solliciteren.

Bekijk de mogelijkheden voor het plaatsen van vacatures hier. Vragen? Neem contact met ons op!