Waarom AI je data- en BI-analisten niet vervangt – en dat is maar goed ook

Met self-service BI en AI-tools krijgen steeds meer werknemers toegang tot data en inzichten. Je kunt zelf dashboards bouwen, rapporten maken en vragen stellen aan AI. Maar betekent dat dat we geen analisten meer nodig hebben? Absoluut niet. Sterker nog, in deze datagedreven wereld zijn goede analisten belangrijker dan ooit. Zij zorgen dat data betrouwbaar wordt gebruikt, dat inzichten kloppen en – misschien wel het belangrijkste - dat de juiste vragen worden gesteld.

De rol van data- en BI-analisten

Ze stellen de juiste vragen en dagen de business uit

AI-tools kunnen data analyseren en visualiseren, maar ze controleren niet of de gestelde vraag ook echt leidt tot relevante inzichten. Analisten spelen hierin een cruciale rol door business users uit te dagen op hun initiële vraagstelling. Ze helpen voorkomen dat verkeerde aannames leiden tot misleidende analyses en zorgen ervoor dat de focus ligt op de kern van het probleem.

Voorbeeld

Een marketing manager wil weten: "Welke advertentiecampagne presteerde het slechtst?" Een AI-tool kan snel een rapport genereren op basis van clicks en conversies. Maar een analist verscherpt de vraag: "Gaat het om absolute prestaties of rendement op investering?" "Zijn er externe factoren, zoals seizoensinvloeden of concurrentie-acties, die de resultaten beïnvloeden?" Door deze vragen te stellen, ontdekt de analist de bredere context en voorkomt hij dat er te eenzijdige conclusies worden getrokken.

Ze bewaken de betrouwbaarheid van data

Met self-service BI kan iedereen analyses maken, maar wie controleert of de data betrouwbaar is en correct wordt geïnterpreteerd? Analisten spelen een cruciale rol in het waarborgen van datakwaliteit en het voorkomen van misleidende conclusies. Ze herkennen fouten, biases en hiaten in de data en zorgen ervoor dat beslissingen op solide inzichten worden gebaseerd.
 

Voorbeeld

Een marketingteam analyseert klantgegevens en ziet dat de conversieratio’s in bepaalde regio’s opvallend laag zijn. Ze concluderen dat de campagnes daar niet goed werken en overwegen budgetverschuivingen. Een analist controleert de data en ontdekt dat een recente wijziging in de manier waarop conversies worden gemeten, onjuiste cijfers oplevert. Doordat hij dit signaleert en corrigeert, voorkomt hij dat verkeerde beslissingen worden genomen op basis van foutieve data.

Ze vertalen data naar actie en geven strategisch advies

AI en BI-tools kunnen data analyseren en trends signaleren, maar zonder de juiste interpretatie blijven inzichten betekenisloos. Analisten zorgen ervoor dat data niet alleen correct wordt geïnterpreteerd, maar ook wordt vertaald naar concrete adviezen die aansluiten bij de businessdoelen.


Ze helpen niet alleen met het ‘wat’, maar vooral met het ‘waarom’ en ‘wat nu?’. Door hun kennis van zowel data als de organisatie, geven ze strategisch advies dat verder gaat dan alleen een analyse. Dit maakt het voor management en teams eenvoudiger om onderbouwde beslissingen te nemen.
 

Voorbeeld

AI kan detecteren dat een bepaald productsegment minder goed presteert en signaleren dat de klanttevredenheid daalt. Maar een analist kijkt verder en adviseert:
"De daling lijkt samen te hangen met langere levertijden. We kunnen investeren in supply chain optimalisatie of tijdelijke promoties inzetten om klanten te behouden." Op deze manier zorgt een analist ervoor dat data niet alleen inzicht biedt, maar ook leidt tot effectieve acties en strategische beslissingen.
 

Waarom self-service BI analisten juist belangrijker maakt

Self-service BI-tools hebben de manier waarop organisaties met data werken compleet veranderd. Ze maken data toegankelijk voor iedereen, van marketing tot HR. Maar met meer mensen die data gebruiken, groeit ook de behoefte aan analisten die het overzicht bewaren en richting geven.

  • Ze zorgen voor consistentie: Analisten bewaken dat iedereen binnen de organisatie dezelfde definities en berekeningen gebruikt. Dit voorkomt tegenstrijdige inzichten. Met meer autonomie voor eindgebruikers is er minder controle aan het einde van de dataketen. Een goed ingerichte semantische laag helpt om data consistent en eenduidig te houden – en dat betekent meer werk voor data engineers en analisten.
  • Ze ondersteunen een datagedreven cultuur: Analisten helpen teams niet alleen met analyses, maar ook met het beter begrijpen en gebruiken van BI-tools.
  • Ze versterken strategische beslissingen: Analisten combineren data met context en ervaring om diepere inzichten te geven die verder gaan dan wat een AI kan ontdekken.
Big-Data-Visualization.jpg

AI en analisten: een gouden duo

AI en self-service BI-tools versterken het werk van analisten in plaats van het te vervangen. Hier zijn een paar manieren waarop ze elkaar aanvullen:

 

  • AI verwerkt grote hoeveelheden data; analisten bepalen de relevantie.

    AI kan razendsnel data analyseren en inzichten genereren, maar analisten zorgen ervoor dat de juiste data wordt gebruikt en dat inzichten aansluiten bij de zakelijke context.

     

  • AI ontdekt patronen; analisten zien de uitzonderingen.

    Waar AI regels volgt, herkennen analisten unieke situaties die buiten het model vallen.

     

  • AI versnelt processen; analisten focussen op strategie.

    Door AI in te zetten voor routinetaken, kunnen analisten zich richten op complexere vraagstukken en langetermijnplanning.

 

AI kan bijvoorbeeld patronen in klantgedrag identificeren, maar het is de analist die adviseert hoe je die inzichten vertaalt naar een betere klantervaring of een gerichte marketingcampagne.

Conclusie: mensen blijven onmisbaar in een datagedreven wereld

AI en self-service BI hebben data-analyse sneller en toegankelijker gemaakt. Maar tools vervangen geen menselijke expertise. Analisten blijven cruciaal om te zorgen dat data betrouwbaar wordt gebruikt, dat inzichten begrijpelijk en bruikbaar zijn, en dat de organisatie de juiste beslissingen neemt.


Met andere woorden: AI kan data tot leven brengen, maar het is de menselijke analist die het verhaal vertelt en zorgt dat het waarde toevoegt. En dat is precies waarom analisten nu belangrijker zijn dan ooit.

Meer weten?

Elke dataset bevat een wereld aan verhalen. Bij Orange Business helpen we je deze verhalen tot leven te brengen. Of je nu hulp nodig hebt bij het bouwen van dashboards, het ontwerpen van datavisualisaties of het trainen van je team – wij zorgen voor oplossingen die naadloos aansluiten op jouw specifieke vraagstukken. Samen zorgen we ervoor dat jouw organisatie beschikt over betrouwbare inzichten waarop je met vertrouwen kunt bouwen.


Meer weten over self-service analytics, dashboards of datavisualisaties? Neem contact met ons op en ontdek hoe we jouw organisatie kunnen helpen.

Neem contact op
 

Meer weten? Neem gerust contact met me op.

Quinten
Quinten De Lain
Data Analysis & Visualization expert
Contact

Follow us