Focus op de juiste baan

We zien de afgelopen jaren dat de arbeidsmarkt in Nederland steeds krapper aan het worden is. Er zijn steeds meer mensen nodig terwijl die vaak amper te vinden zijn. Dit is uiteraard een internationale trend. Ondanks de toegenomen automatisering in veel sectoren zien we de vraag naar personeel niet minder worden. Dit geldt zowel voor lager als hoger opgeleid personeel. Uiteraard is dit een goed teken want het betekent dat de economie goed draait. Dit kost echter wel een prijs want personeel wordt nu eenmaal duurder en dat vertaalt zich uiteraard weer door in een hogere kostprijs. Dus de eindconsument betaalt uiteindelijk weer een hogere prijs (de inflatie).

Werknemer moet flexibel zijn

Als werknemer is het uiteraard van alle belang om flexibel te zijn. De werknemer moet ook niet meer denken in lager of hoger opgeleid want dat is wel erg kort door de bocht. De laatste jaren wordt in Nederland lager opgeleid personeel vaak praktisch gericht personeel genoemd. Dit is uiteraard veel treffender want in de praktijk zijn er ook in die sector zeer veel complexe uitdagingen.

Meer specialisatie nodig

De laatste jaren hebben wij uiteraard ook een enorme opkomst gezien van specialistische banen. IT is uiteraard in eigenlijk alle sectoren extreem dominant. Er zijn vrijwel geen sectoren waar IT geen rol meer speelt. En de ontwikkelingen in de IT gaan razendsnel. Denkt u maar aan relatief oude technieken zoals de fax en de sms. Dit lijkt al enorm lang geleden dat wij dit dagelijks gebruikten maar het is eigenlijk niet eens zo lang geleden. We zitten nu in het web 3.0 tijdperk en het is uiteraard wachten op de opvolgers hiervan. Met web 3.0 bedoelen we de toepassingen met internet steeds meer op elkaar zijn afgestemd. Zoals dat het huis weet hoe laat u thuis komt dus dat dan het alarm niet af hoeft te gaan, de lichten al aan gaan en de verwarming al bezig is.

Ontwikkelingen kunstmatige intelligentie razendsnel

De ontwikkelingen gaan dus razendsnel en worden ook nog een geboost door de ogenschijnlijk enorme opkomst van kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligent, vaak ook wel afgekort met ‘A’ voor articifical intelligence is een mega container begrip waar in je eigenlijk alles dat ook maar iets met data te maken heeft instoppen. Het is dus absoluut oppassen voor wildgroei en freeriders in dit AI-wereldje. Om hier goed van op de hoogte zijn wat er allemaal speelt in dit spectrum is het dus essentieel om hiervoor opleidingen te doen. Omdat alles dat met data te maken heeft vooral getallen behelst komen we al gauw uit bij wiskundigen. En in een verdere mate ook aan econometrie. Want alle data die beschikbaar is, is uiteraard te analyseren. Denkt u bijvoorbeeld om de omzet van een supermarktconcern te proberen te voorspellen door bij te houden hoeveel autos er op de parkeerplaats dagelijks komen. Dit maar één van de oneindig veel voorbeelden want echt alles heeft direct met data te maken en is dus van toepassing in theorie om geanalyseerd te worden.

Vele manieren van data-analyse

De analyse van data kan op vele manieren. Denkt u simpelweg naar het kijken van het gemiddelde van bijvoorbeeld die hoeveelheid auto’s op de parkeerplaats. Kijkt u dan 10 jaar terug, 5 jaar terug, een maand etc. Dus over welke periode moet u het gemiddelde berekenen. Eigenlijk is ook dit subjectief want er zijn vele studies over geschreven. De ene studie zegt zo lang mogelijk terug gaan, de andere studie zegt weer zo kort mogelijk. Zo lang mogelijk terug is goed om zoveel mogelijk data te hebben en dus betrouwbaarder te zijn. Maar anderzijds neemt u dan ook veel zaken uit het verleden mee die ondertussen veranderd zijn. Denkt u bijvoorbeeld aan die parkeerplaats waar de auto’s geteld worden. Stel dat een paar jaar terug er een aansluiting naar de snelweg is bijgekomen. Dan is dit een heel significant event dat absoluut veel invloed heeft op het aantal auto’s op die parkeerplaats. Daarom zeggen sommige studies weer dus om juist korter te kijken. Of bijvoorbeeld om de recentere data zwaarder te laten wegen. U ziet het al, de waarheid ligt uiteraard ergens in het midden.

Power BI goede optie voor betere presentaties

En wanneer de ruwe data geanalyseerd is, is het uiteraard zaak om dit makkelijk te presenteren. Een hele bekende tool hiervoor is uiteraard Excel en daarna de grafieken, tabellen etc dan in een powerpointbestand. PowerPoint is een fantastisch programma om heel efficiënt mooie presentaties te maken. De output data van Excel moet uiteraard wel goed zijn en gelukkig is Excel een heel krachtig programma. Echter zijn er diverse beperkingen aan Excel zo ook op het gebied van de meer geavanceerdere grafische output zoals grafieken en tabellen. Met Power BI kunt u veel mooiere grafieken maken die de boodschap van uw verhaal veel beter vertellen. Echter is het werken met Power BI geen eenvoudig proces en is het dus zaak om u hier goed in te verdiepen en hier een training voor te doen. Hier heeft u op de langere termijn zeer veel profijt van.