Stefan de Hoop

Stefan, waarom koos jij voor het traineeship Data Science?

Het leek me gaaf om bij organisaties de datacultuur te verbeteren. We kunnen zo veel bereiken door goed gebruik te maken van de informatie die we tot onze beschikking hebben. Organisaties helpen bij het maken van die cultuurverandering naar datagedreven werken, daar word ik enorm enthousiast van. Via het traineeship kan ik de vereiste technische kennis verkrijgen en ontwikkelen. Ik zie het als mijn taak als dataspecialist om opdrachtgevers te helpen bij het creëren van business value door data , wat uiteindelijk helpt bij het maken van datagedreven besluiten.

“Organisaties helpen bij het maken van die cultuurverandering naar datagedreven werken, daar word ik enorm enthousiast van.”

Hoe vond je de sollicitatieprocedure gaan?

Het sollicitatieproces liep lekker snel en was heel persoonlijk. Er werd echt gekeken naar mij als persoon en niet alleen naar mijn cv. Dat persoonlijke zie je ook in de onboarding terug. Het programma is gericht op ontwikkeling. Je voelt je snel op je gemak maar tegelijkertijd ga je actief op zoek naar je ontwikkelpunten en wordt je gepusht om buiten je comfortzone te stappen. Er wordt ook voldoende aandacht geschonken aan soft skills, vooral in de eerste week. In de tweede week ligt de nadruk wat meer op je hard skills. Ik heb tijdens de onboarding een goede basis gelegd voor de start van mijn carrière als dataspecialist.

Onboarding completed, wat was je volgende stap?

Ik werd niet direct geplaatst op een data-opdracht. Je eerste klus is bedoeld om de inhoud, processen, systemen en uitdagingen bij de opdrachtgever te ontdekken. Maar veel teams waarin je komt te werken zijn nog helemaal niet echt met data bezig. Dus zelfs bij die eerste opdracht was ik al snel de dataspecialist. Met een beetje oprechte interesse, wat data-basiskennis en een frisse blik kun je zo lekker buiten de lijntjes kleuren.

Tijdens mijn opdracht voor Achmea kon ik bijvoorbeeld al snel aan de slag met een teamdashboard voor KPI’s. Daarmee konden we de prestaties beter meten en passend maken bij de visie en strategie van het team en het management. Met zulke dataprojecten kun je naast je inhoudelijke werkzaamheden meteen blijvende impact maken voor zo’n team.

Welke opdrachten heb je gedaan inmiddels? 

Bij Achmea was ik junior pensioenspecialist. Aegon is mijn tweede opdracht. Hier ben ik Business Intelligence Specialist. Mijn tijd bij Achmea was een mooie bouwsteen voor deze rol. Als BI-specialist heb ik meer vrijheid om mijn werkzaamheden, voor een deel, zelf in te vullen. We zijn nu bezig met een implementatieproject, waarbij we kostenanalyses en rapportages naar de cloud migreren. Met het doel om werkzaamheden te standaardiseren en automatiseren. Rapporteren heeft daarbij in het bijzonder mijn aandacht. Hoe communiceer je de data naar stakeholders en managers zodat deze de informatie daadwerkelijk kan en gaat gebruiken als stuurinformatie? Het is gaaf dat ik al op mijn tweede opdracht een organisatie fulltime kan helpen bij datagestuurd werken.

“Het is gaaf dat ik al op mijn tweede opdracht een organisatie fulltime kan helpen bij datagestuurd werken.”

Hoe komt data science concreet in je opdrachten terug? 

Op mijn opdracht bij Aegon komt business analyse meer terug dan data science. Met een projectteam migreren we data naar de cloud om het werk van onze controllers en analisten te kunnen standaardiseren. Wat je vaak ziet is dat elke medewerker met eigen Exceldocumenten en applicaties werkt. Wij willen dat iedereen vanuit één bron werkt, zodat de data klopt, maar iedereen ook efficiënter vanuit diezelfde bron, ofwel een ‘single source of truth’ werkt.

Wat je ook veel ziet is dat bedrijven datagedreven willen werken, maar nog steeds afhankelijk zijn van één data-afdeling. Voor mij betekent datagedreven iets anders. Dat doe je pas als elke medewerker bewust is van de kracht van data en alle voor zijn functie relevante beslissingen kan nemen op basis van data. En daar is geen one size fits all oplossing voor mogelijk. De wensen kunnen namelijk uiteenlopen. Door vanuit één databron te werken proberen we dat maatwerk toch mogelijk te maken.

Als dataspecialist is het de kunst om ook het stukje soft skills te bezitten om die verschillende wensen aan elkaar te kunnen knopen. Vanuit die single source of truth kun je dan data-oplossingen creëren die voor elke medewerker passen en werken. De eerste stap in data is business understanding. Daarna volgt data understanding. Pas als je snapt wat er binnen een bedrijf speelt kun je de organisatie van dienst zijn.

Hoe belangrijk zijn opleidingen om beter te worden in je werk?

De juiste opleidingen kunnen je echt vooruithelpen. Dat geloof ik oprecht. Daarom ben ik blij dat ik soms word gevraagd om mee te denken over opleidingsvraagstukken. Binnen House of Bèta loopt bijvoorbeeld een project om best practices uit de praktijk te bundelen binnen de opleidingsstraat. Deze is nu met name gericht op het ontwikkelen van datakennis en soft skills. De opleidingsstraat wordt zo heringericht dat het belang van een goede wisselwerking tussen de twee ook meer terugkomt. Zodat we betekenis, begrip van en bewustzijn over de waarde van data meer kunnen integreren in ons curriculum.

Naast aandacht voor de ontwikkeling van skills door opleidingen blijven persoonlijke projecten en netwerken belangrijk voor me. Je leert veel van zelf knutselen met datasets voor persoonlijke projecten. Bijvoorbeeld met datasets van onderwerpen die dicht bij je interesses liggen. Zelf vind ik het leuk om met data analyse, -visualisatie en infographics over wildlife bezig te zijn. Ik ben ervan overtuigd dat stappen maken in een datacarrière, voor iedereen, te maken heeft met skills, projecten en je netwerk. Het maken van eigen projecten, op opdracht of in je vrije tijd, moet je hierbij echt niet onderschatten. Je kunt niet alleen je vaardigheden daarmee aanscherpen, je vertelt er tijdens een intakegesprek bij een klant ook veel makkelijker en gepassioneerder over. Daarnaast laat je zien dat je de skills op papier ook in de praktijk kunt toepassen.

“Je leert veel van zelf knutselen met datasets voor persoonlijke projecten.”

Netwerken helpt je als dataspecialist ook verder. Je kunt jezelf en de waarde van je werk beter profileren, maar ook sparren over je persoonlijke projecten of gewoon leren van een ander. Netwerken is eigenlijk altijd mijn zwakte geweest, maar door erin te investeren wordt het juist een instrument waarmee je je eigen doelen en ambities kunt aanscherpen. Ik ben er best goed in geworden. Netwerken heeft mij geholpen mijn huidige opdracht te bemachtigen.

Een traineeship bij House of Bèta kan heel uitdagend zijn. Wat is jouw grootste uitdaging geweest?

Het was en blijft soms moeilijk om stakeholders te overtuigen van de waarde van een dataproject. Hoe betrek je collega’s daarbij als een deel van het management gelooft in een loket als oplossing voor datavraagstukken. Data moet geen ver-van-je-bed show worden. Dat laten landen binnen organisaties is de grootste uitdaging voor de dataspecialist.

Welke unieke kwaliteit kom jij brengen bij opdrachtgevers? 

Ik zit mij er altijd voor de volle 100% voor in om waarde toe te voegen binnen de hele datacyclus. Van data verzamelen en opschonen tot datagedreven besluitvorming. Data analyticus Brent Dykes is auteur van Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals. Daarin schrijft hij dat bij data-analyse de laatste stappen gaan over ècht impact maken. Dus niet stoppen bij analyseren en visualiseren. Het delen en communiceren van inzichten is de belangrijkste stap waarmee je waarde creëert. De waarom-vraag stellen, het totaalpakket creëren en daarover communiceren, dat is mijn grootste kwaliteit binnen het data-vakgebied. Daar zijn people skills en storytelling skills voor nodig. Verhalen beklijven het best als communicatievorm.

Waarin wil jij de komende jaren nóg beter worden als dataprofessional?

De komende jaren wil ik vooral groeien en nog beter worden in datastorystelling. Mijn soft skills gebruiken om de data aan een ander over te brengen. Want daarmee kun je medewerkers binnen een organisatie in hun kracht zetten. Hoe mooi is het dat je als professional met jouw kennis en inzet ook anderen beter kunt maken?

Stefan de Hoop

Business Intelligence Specialist

GEÏNTERESSEERD IN EEN CARRIÈRE ALS DATASPECIALIST?

Treed dan in de voetsporen van HoB’ers als Stefan de Hoop en solliciteer op het traineeship Data Science!