Wat houdt het werk als Data Science specialist eigenlijk in? Data Science specialist aan het woord

Hoe ben je erachter gekomen dat je een Data Science Consultant wilde worden?

In de jaren dat ik in dienst was als vaste kracht bij een grote Nederlandse bank heb ik samengewerkt met diverse mensen. Niet alleen het verschil in persoonlijkheden en de taken die ze uitvoerden, maar ook hoe hun dienstverband eruitzag. De één werkte intern, de ander extern als zzp’er of via een bureau. Aanvankelijk dacht ik hier niet zoveel over na, aangezien mijn focus destijds lag op mijn eigen ontwikkeling en de eerste stappen die ik maakte in mijn carrière na het afstuderen. Echter kreeg ik al snel door dat externe krachten op grote schaal worden gebruikt binnen het bedrijfsleven om bijvoorbeeld projecten te versnellen, Proof of Concepts te maken en ad hoc taken op te pakken i.v.m. onvoorziene problemen die direct dienen te worden opgelost. De verscheidenheid aan inzet van een externe was ook te zien in de duur van dergelijke opdrachten. Sommigen werden ingezet over een korte periode van een paar maanden, anderen werkten soms wel jaren aan een project of werden overgezet naar andere projecten dankzij hun kennis en kunde.

Na een aantal jaar en meerdere projecten begon ik mijzelf af te vragen wat ik leuk vond om te doen en waar ik graag naar toe zou willen groeien? Daarbij moest ik vaak denken hoe externen worden ingezet binnen grote bedrijven zoals een grote Nederlandse bank. Zo kwam ik tot de conclusie dat mij dat eigenlijk wel aantrok. De voornaamste reden daarvoor was de diversiteit en mogelijke problemen en projecten waar je op kan worden geplaatst. Zo kan ik mijn kennis verder uitbreiden of verdiepen binnen een bepaald veld, mocht ik daarvoor willen kiezen. Tevens is ieder bedrijf verschillend opgezet, dit maakt het werk elke keer weer net iets anders. Bij iedere klus of tijdens ieder project leer je ook telkens weer nieuwe gezichten kennen, wat verfrissend werkt.

Waarom is het voor bedrijven interessant om met Data Science aan de slag te gaan?

In deze tijd is het bijna ondenkbaar om niks te doen met de data die veel bedrijven bevatten. Veelal is dat niet enkel de data die ze in huis hebben. Er zijn ook veel bronnen die kunnen worden aangeroepen (zowel betaald als gratis) die van meerwaarde kunnen zijn om inzicht te creëren.

Het begrijpen van de data en daar waarde uit halen kan op verschillende manieren worden benut, niet alleen om bijvoorbeeld te ondersteunen in de besluitvorming, maar ook om bestaande processen te optimaliseren. Dit maakt data science ook zo interessant. De toepassing ervan is heel divers en kan in veel verschillende aspecten van een bedrijf worden gebruikt.

Op hoog niveau zijn er twee dingen die men kan bereiken met data science:

• Het beter begrijpen van klanten; wat hebben ze nodig hebben, wat is hun motivatie, gewoonten en de relaties die ze hebben tot producten en/of diensten.
• Het inzicht van wat de klant wil gebruiken om de producten en/of diensten te verbeteren, wat uiteindelijk kan leiden tot meer omzet.

Voor de meeste bedrijven is het verbeteren van hun diensten/producten het uiteindelijke doel om een data science project te implementeren in de bedrijfsvoering. Het is tegenwoordig ondenkbaar dit niet mee te nemen, omdat het dan simpelweg onzinnig is om te concurreren op de moderne markt.

Wat vind je zo leuk aan het werk als Data Science Consultant?

De belangrijkste reden voor mij is de diversiteit aan projecten bij verschillende bedrijven. Ieder project brengt nieuwe uitdagingen met zich mee; een andere infrastructuur, de databronnen die worden gebruikt of het vertalen van het probleem naar een eindoplossing. De basis van de klantvraag gaat vaak gepaard met een stuk business kennis die moet worden begrepen van specialisten om die vraag te beantwoorden, dat is een cruciaal onderdeel. Het is haast onmogelijk om tot een goed eindresultaat te komen als er geen kennis of begrip is over de zakelijke toepassing. Dit maakt het werkt heel divers. Bovendien legt het vaak de verbinding tussen de IT en Business kant van een bedrijf, waardoor ook de vaardigheden die vereist zijn overlappen en het iedere keer weer een andere uitdaging geeft.

Hoe zie jij de toekomst van Data Science?

De term data science wordt vaak gebruikt als een samenvoeging van meerdere specialiteiten. Bedrijven associëren de term data science met veel verschillende rollen zoals data analist, data engineer, data visualisatie, machine learning en deep learning om maar een paar te noemen. Voor ieder van deze velden binnen data science zal in de toekomst een beter begrip ontstaan wat elk werkveld betekent en welke waarden het levert. Elk domein binnen data science zal daarom naar verwachting zijn eigen specialisme worden.

Daarnaast is er een enorme hoeveelheid aan data, een ware explosie. Iedere dag komt er meer en meer bij. En steeds meer bedrijven en organisaties zijn afhankelijk van deze data. De vraag naar de expertise om waarden uit de data te halen zal dan ook blijven groeien in de toekomst en zich uitbreiden over steeds meer industrieën.

Wat zou jij willen bereiken in de toekomst?

Hopelijk krijg ik de kans om op nog meer mooie projecten te werken waar ik niet alleen mijn kennis en ervaring kan gebruiken om inzichten te maken, maar ook dat ik kan blijven leren en ontwikkelen in de verschillende disciplines. Er zijn zoveel verschillende mogelijkheden binnen het vakgebied, aan zowel de diverse werkzaamheden als de tools die daarvoor kunnen worden gebruikt om data te verwerken, te modelleren en te visualiseren. Momenteel heb ik nog niet echt een weg gevonden in datgene waar ik mijn specialisme van wil maken. En mocht de gelegenheid zich voor doen, wie weet dat ik zelf ooit ook een bedrijf opstart.

Waar ben je trots op?

Van nature ben ik best wel een perfectionist en geef ik om wat ik oplever. Niet alleen in de werking en opzet, maar ook dat het duidelijk is wat er gebeurd zodat anderen het kunnen begrijpen en volgen. Ik ben dan ook niet zozeer trots op een specifiek project waar ik aan heb bijgedragen, maar meer op het feit dat ik graag zorgdraag in de dingen die ik doe. Dat geldt zowel in mijn werk als privéleven.