Data & Analytics Consulting
Ontdek wat data & analytics consulting inhoudt: hoe consultants organisaties helpen waarde uit data te halen met analytics, data science en AI, wat ze dagelijks doen, de carrièreladder en hoe studenten zich voorbereiden op een sollicitatie.
Introductie
Wat is data & analytics consulting?
Data & analytics consulting draait om de vraag hoe een organisatie waarde uit haar data haalt. Consultants helpen data te ontsluiten, te analyseren en om te zetten in modellen, dashboards en beslissingen, van klassieke business intelligence tot data science en AI.
Het werk combineert techniek en business: een goed model is pas waardevol als het antwoord geeft op een echte vraag en ook echt gebruikt wordt. De consultant schakelt daarom voortdurend tussen data, techniek en de mensen die met de uitkomsten werken.
Data & analytics is een van de snelst groeiende delen van de consultancy, mede door de opkomst van AI. Het is aantrekkelijk voor studenten met een kwantitatieve achtergrond die dicht bij de business willen blijven.
De praktijk
Drie plekken waar je dit vakgebied beoefent
De indeling hieronder zegt vooral iets over het type werkgever en de clienten die je bedient, niet over de kwaliteit van het werk.
Bij gespecialiseerde data- en AI-bureaus werk je diep in de techniek van data en modellen. Technologie- en adviesbureaus combineren data vaak met bredere transformatie. Strategie- en Big Four-bureaus benaderen data vaak vanuit de strategie of het bredere adviesplatform. Daarnaast werken veel dataprofessionals in-house bij een databedrijf.
Wat ze doen
Wat data & analytics consultants doen
Het werk verschilt per project, maar de bouwstenen hieronder komen in vrijwel elk dataproject terug.
Type projecten
De belangrijkste soorten projecten
Data & analytics consulting kent een aantal veelvoorkomende projecttypes, ook al verschilt de sector en de techniek sterk.
Deelgebieden
De belangrijkste deelgebieden
Data & analytics is breed, en veel consultants specialiseren zich na verloop van tijd in een techniek of een type toepassing.
Stap voor stap
Hoe een dataproject verloopt
De meeste dataprojecten doorlopen een vergelijkbaar traject, van het scherp krijgen van de vraag tot een model of dashboard dat in de praktijk draait.
Wie welke stap doet, hangt af van senioriteit en rol. Jonge consultants doen veel van het verzamelen, voorbereiden en modelleren, terwijl senior consultants de aanpak bepalen en de vertaling naar de business maken.
Een groot deel van het werk zit in het voorbereiden van de data: een model is pas zo goed als de data waarop het is gebouwd.
Functies
Functies in de data & analytics-praktijk
Elke stap in de hierarchie verschuift de nadruk verder van het bouwen van modellen naar het leiden van teams en het onderhouden van de clientrelatie. De meeste consultants doorlopen deze ladder bij hetzelfde bedrijf, al is een overstap naar een datarol in de business op elk niveau gebruikelijk.
Data Analyst / Consultant
De startfunctie direct na een bachelor of master.
Senior Consultant / Data Scientist
Behandelt zelfstandig een dataonderdeel van een project.
Manager / Lead
Leidt een team en het dagelijkse verloop van een dataproject.
Senior Manager / Principal
Draagt verantwoordelijkheid voor meerdere projecten en clientrelaties.
Partner / Director
Draagt eindverantwoordelijkheid voor clienten en de praktijk.
Carrieretijdlijn
Hoe lang elke stap duurt
Data & analytics consulting kent een relatief snel carrierepad. Het tempo verschilt per bedrijf en per individu, en hangt samen met de projecten en resultaten die je laat zien.
Veel consultants blijven enkele jaren en stappen daarna over naar een datarol in de business, een databedrijf of een startup. Wie blijft, groeit door richting Manager en uiteindelijk partner of director.
Diepgang in een techniek zoals machine learning of data-engineering is in dit vakgebied waardevol en kan de doorgroei versnellen.
| Niveau | Doorgaans in de functie |
|---|---|
| Data Analyst | 2 tot 3 jaar |
| Data Scientist | 2 tot 4 jaar |
| Manager / Lead | 2 tot 4 jaar |
| Partner | topniveau, 10+ jaar in totaal |
Beloning
Beloning in data & analytics consulting
De beloning bestaat doorgaans uit een vast salaris dat stijgt met senioriteit, en bij veel bedrijven een bonus die afhangt van individuele en bedrijfsresultaten. Door de vraag naar dataprofessionals ligt de beloning in dit vakgebied doorgaans goed.
De onderstaande bandbreedtes zijn algemene indicaties voor grotere technologie- en adviesbedrijven, en gelden niet specifiek voor een bepaald bedrijf. De werkelijke beloning verschilt per bedrijf, achtergrond en jaar, en staat waar bekend vermeld in de individuele vacatures op deze site.
Vanaf partner of director verandert de aard van de beloning, met een sterkere koppeling aan de eigen clientportefeuille en de resultaten van het bedrijf als geheel.
| Niveau | Indicatieve bandbreedte |
|---|---|
| Data Analyst | €45.000 – €65.000 |
| Data Scientist | €65.000 – €95.000 |
| Manager / Lead | €100.000 – €150.000 |
| Partner / Director | €200.000 – €500.000+ |
Bandbreedtes zijn algemene indicaties voor grotere technologie- en adviesbedrijven, niet specifiek voor een bepaald bedrijf. Zie de vacaturepaginas voor concrete salarisvermeldingen waar een bedrijf die publiceert.
Een dag uit het leven
Een typische dag van een junior data consultant
De dag begint vaak met een korte teamstand-up. Daarna gaat veel tijd naar het voorbereiden van data, het bouwen of verbeteren van een model en het maken van visualisaties voor de client.
Een data consultant schakelt voortdurend tussen de techniek en de business: een model is pas waardevol als het een echte vraag beantwoordt. Dat vraagt om zowel kwantitatief werk als helder communiceren.
Op een dag met een oplevering laat het team de resultaten aan de client zien, legt het uit hoe het model werkt, en bespreekt het hoe de organisatie er in de praktijk mee gaat werken.
Junioren
Wat junior data consultants doen
Jonge consultants dragen veel van het data- en modelleerwerk waar een dataproject op steunt, onder begeleiding van een Manager of senior.
- Data verzamelen en combineren
- Data opschonen en voorbereiden
- Verkennende analyse uitvoeren
- Modellen bouwen en trainen
- Dashboards en visualisaties maken
- Modellen valideren
- Resultaten documenteren
- De client ondersteunen bij het gebruik
Veel van dit werk gaat heen en weer binnen het team en met de client voordat een model wordt opgeleverd. Die herhaling is geen inefficientie, het is de manier waarop een junior consultant leert wat een model in de praktijk betrouwbaar en bruikbaar maakt.
Vaardigheden
Vaardigheden die je nodig hebt
Kwantitatief vermogen krijgt de meeste aandacht, maar de consultants die het langst blijven, onderscheiden zich vaak door het vermogen om een technisch resultaat begrijpelijk te maken voor de business.
Instromen
Hoe je in data & analytics consulting komt
De meeste routes lopen via een kwantitatieve studie zoals econometrie, data science, informatica, wiskunde of natuurkunde. Programmeervaardigheid en affiniteit met data zijn belangrijke pluspunten.
Voorbereiding
Hoe je je voorbereidt als student
Voorbereiding werkt het best als ze ruim voor de sollicitatie begint. Bedrijven toetsen je technische vaardigheid en of je een resultaat helder kunt uitleggen.
Vergelijk
Data & Analytics versus andere paden
Deze paden overlappen soms, waardoor studenten ze door elkaar halen. Het onderscheid zit vooral in hoe diep je in de data en de techniek zit.
Data & Analytics vs Technology & Digital Consulting
Technology & digital is breder en omvat systemen en manieren van werken. Data & analytics richt zich specifiek op data, modellen en AI.
Data & Analytics vs Strategy Consulting
Strategy bepaalt de keuzes van een organisatie. Data & analytics levert de modellen en inzichten die die keuzes onderbouwen.
Data & Analytics vs een in-house data scientist
Een in-house data scientist werkt voor een enkele organisatie. Als consultant werk je voor veel clienten en zie je veel verschillende dataproblemen.
Data consulting vs een rol als data engineer
Een data engineer bouwt vooral de platforms en pijplijnen. Een data consultant zit dichter bij de business en het gebruik van de uitkomsten.
Data & Analytics vs Operations Consulting
Operations verbetert processen en de uitvoering. Data & analytics gebruikt data en modellen om die verbetering te onderbouwen.
Werkgevers
Data- en analyticsbureaus in Nederland
Een selectie van bedrijven met een sterke data- en analyticspraktijk en een vestiging in Nederland. We noemen alleen bedrijven waarvan de praktijk bevestigd is.
Daarnaast hebben de strategiehuizen en de Big Four eigen analytics- en AI-eenheden, en werken veel dataprofessionals in-house bij een databedrijf.
Gespecialiseerde data- en AI-bureaus
Technologie- en adviesbureaus met een sterke datapraktijk
Vacatures
Data & analytics-vacatures
We tonen alleen echte, actuele vacatures met een link naar de werkgever. Stages, traineeships en consultantfuncties verschijnen hier. Bekijk in de tussentijd alle actuele vacatures.
Bekijk alle vacaturesHulpmiddelen
Aanbevolen hulpmiddelen
FAQ
Veelgestelde vragen
Wat is data & analytics consulting?
Het is het adviesgebied dat draait om het waarde halen uit data: consultants helpen data te analyseren en om te zetten in modellen, dashboards en beslissingen, van business intelligence tot data science en AI.
Welke studie heb ik nodig?
De meeste consultants komen uit een kwantitatieve studie zoals econometrie, data science, informatica, wiskunde of natuurkunde. Programmeervaardigheid en affiniteit met data zijn belangrijk.
Wat doet een data consultant dagelijks?
Consultants verzamelen en prepareren data, bouwen modellen en dashboards, ontwikkelen AI-toepassingen, en vertalen de uitkomsten naar beslissingen voor de client.
Moet ik kunnen programmeren?
Voor de meeste rollen wel. Python en SQL komen in vrijwel elk dataproject terug, aangevuld met kennis van statistiek en machine learning.
Wat is het verschil met een data engineer?
Een data engineer bouwt vooral de platforms en pijplijnen, terwijl een data consultant dichter bij de business zit en zich richt op modellen, inzichten en het gebruik ervan.
Hoeveel verdien je in data & analytics consulting?
Door de vraag naar dataprofessionals ligt de beloning doorgaans goed. De exacte beloning verschilt per bedrijf en staat waar bekend in de vacatures op deze site.
Welke vaardigheden heb ik nodig?
Statistiek, programmeren, machine learning, datavisualisatie, analytisch denken en het vermogen om een technisch resultaat helder uit te leggen.
Hoe kom ik in dit vakgebied als student?
Bouw kwantitatieve en programmeervaardigheden op, werk aan eigen dataprojecten, doe een relevante stage, en solliciteer via de campus of de website van het bedrijf.
Gerelateerd
Gerelateerde consulting-paden
Start je reis in data & analytics consulting
Bekijk openstaande vacatures of ontdek de andere consulting-paden.