De nieuwe data-analist? Hoe AI de rol van analytics fundamenteel verandert

Organisaties verzamelen meer data dan ooit, maar de kloof tussen ruwe cijfers en bruikbare inzichten blijft groot. Dashboards bouwen kost tijd en maatwerk vraagt specialistische kennis. Precies daar kan AI van toegevoegde waarde zijn. AI kan dat proces namelijk aanzienlijk versnellen, zodat waardevolle inzichten eerder beschikbaar zijn.

Karlijn dook de afgelopen tijd diep in de mogelijkheden van AI binnen het analyticsproces. Wat begon als een verkenning mondde uit in concrete toepassingen die de manier van werken merkbaar veranderen. AI is geen hype die voorbij waait, het is een gereedschapskist die het vak fundamenteel aan het verschuiven is.

Door Karlijn

De machine leert mee te bouwen.

Het schrijven van DAX-measures in Power BI is voor veel data-analisten een tijdrovende klus: syntaxis kennen, de logica doordenken en precies weten hoe de datastructuur in elkaar steekt. Met de komst van de MCP-server is daar een nieuwe mogelijkheid bijgekomen: AI kan deze measures nu zelfstandig schrijven, direct binnen de Power BI-omgeving.

Dat is een waardevolle verschuiving. Waar een analist voorheen formules handmatig samenstelde en debugde, fungeert AI nu als een technische sparringpartner die razendsnel met oplossingen komt. De analist houdt de regie, maar besteedt de uitvoering steeds vaker uit aan een systeem dat sneller itereert en in een fractie van de tijd tot een werkende formule komt. Het onderscheidend vermogen van de analist ligt daarbij in het vertalen van een businessvraag naar de juiste analytische oplossing.

"AI verandert niet wat we doen, maar wel hóé we het doen. Het tilt onze snelheid, kwaliteit en creativiteit naar een hoger niveau."

Karlijn | Analytics Developer

Visuals opmaken zonder een pixel aan te raken.

Naast measures pakt AI ook de visuele kant van een dashboard op. Met Claude Code en een directe koppeling op een .pbip-bestand wordt de opmaak aangestuurd met een simpele tekstinstructie, zonder dat er nog een visual handmatig verplaatst of een kleur aangepast hoeft te worden.

Wat dat in de praktijk betekent:

Consistente stijl doorvoeren over meerdere pagina's tegelijk, zonder elk element apart aan te passen.

Kleurpaletten en lettertypes aanpassen op basis van een huisstijlgids, simpelweg door de gewenste stijl te omschrijven

Lay-outwijzigingen doorvoeren die anders minuten tot uren aan klikwerk zouden kosten

De voorkant van een dashboard kan zo in een fractie van de gebruikelijke tijd worden opgebouwd en verfijnd. Dat maakt het makkelijker om verschillende ontwerprichtingen snel naast elkaar te testen.

Regie houden in een AI-gedreven proces.

Wie denkt dat AI analytics volledig overneemt, vergist zich. De technologie is krachtig, maar vraagt om sturing, en die sturing zit in iets ogenschijnlijk eenvoudigs: de instructie die je meegeeft.

Een vage instructie levert een vaag resultaat. Sterker nog, een slecht geformuleerde instructie in een dashboardomgeving kan onverwachte gevolgen hebben. Denk aan visuals die worden heringedeeld, kleurinstellingen die worden overschreven of measures die worden aangepast zonder dat je het doorhebt. Uitzoeken waar de grenzen van AI binnen analytics liggen is daarom net zo belangrijk als leren hoe je het inzet.

Een praktische tip die dit risico sterk vermindert: sla tussentijds op. Altijd, bij elke stap. Zo bouw je een vangnet in voor het geval een instructie toch anders uitpakt dan verwacht, en kun je moeiteloos een stap teruggaan zonder uren werk kwijt te zijn.

Bewust omgaan met data.

Die voorzichtigheid geldt niet alleen voor de instructies die je geeft, maar ook voor de data die je gebruikt. Wie AI inzet, moet zich altijd afvragen wat er wordt ingevoerd. Dat geldt niet alleen binnen analytics, maar voor iedere toepassing van AI. Vertrouwelijke informatie, zoals klantdata, hoort daar nooit in terecht te komen.

Om die reden werken wij met een testdataset die gebaseerd is op realistische, fake data, zodat we kunnen testen zonder ooit vertrouwelijke informatie te delen.”

De data-analist blijft het verschil maken.

AI neemt werk uit handen, maar mag het denken niet overnemen. Dat is misschien wel de belangrijkste les. AI pakt voornamelijk het repetitieve en eenvoudige werk op: standaard measures, stijlwijzigingen, terugkerende opmaaktaken. Complexe measures die specifieke domeinkennis vereisen, bouw je nog altijd zelf. En dat is precies waar de toegevoegde waarde van de analist zit.

De ruimte die dat oplevert, gaat naar waar analytisch vakmanschap het meeste waarde toevoegt: het valideren van wat AI heeft gegenereerd, het vertalen van data naar een helder verhaal en het begeleiden van stakeholders naar de juiste conclusies. Datastorytelling, kritisch denken en domeinkennis zijn niet te automatiseren.

Een measure die er logisch uitziet, kan een subtiele fout bevatten die pas zichtbaar wordt bij een specifieke dataset of tijdsperiode. Wie blind vertrouwt op wat er wordt gegenereerd, riskeert dashboards die er goed uitzien, maar tot verkeerde conclusies leiden.

"AI is een zeer mooie manier om je analytics te verbeteren. Het is hierbij wel van belang dat je blijft begrijpen wat er gebeurt en dat je gemaakte code kunt valideren."

Karlijn | Analytics Developer

De analist blijft daarmee onmisbaar als kritische schakel tussen wat AI genereert en wat de organisatie op waarde kan schatten.

Klaar om data écht voor je te laten werken?

AI is geen vervanging voor analytisch vakmanschap: het is een versneller. Wie begrijpt hoe de tools werken, wat er onder de motorkap gebeurt en de discipline heeft om te valideren wat er wordt gegenereerd, bepaalt mede hoe snel en scherp een organisatie op data kan sturen.

Als strategisch datapartner helpt Techspread organisaties om precies dat te realiseren: van een solide datastructuur tot dashboards die beslissingen ondersteunen, en nu ook met AI als extra versneller in het proces.

Benieuwd wat dat voor jouw organisatie kan betekenen? Neem contact met ons op en ontdek hoe je data omzet in een strategisch voordeel.

De ambitie om een datagedreven organisatie te worden? Tijd voor een bakkie pleur met Fleur!

Wij denken met je mee, stellen kritische vragen en geven concreet advies. Geen eindeloze rapporten, maar concreet advies en praktische stappen waar je direct mee aan de slag kunt.