1. Wat is data-analytics fairshare?

Data-analytics fairshare is een vooruitstrevend arbeidsconcept binnen de data-analyse sector dat de ideale balans tussen vrijheid en zekerheid biedt voor data-analisten en -wetenschappers. In deze branche staan specialisten vaak voor de keuze tussen de zekerheid van een vast contract en de flexibiliteit van freelancen. Data-analytics fairshare combineert het beste van deze twee werelden, waardoor professionals genieten van een vast inkomen en de voordelen van het freelancen.

‍

‍

2. Hoe werkt data-analytics fairshare?

• Vast inkomen: Als data-analyticus ontvang je een gegarandeerd maandelijks inkomen, wat bijdraagt aan financiële stabiliteit.
• Flexibiliteit: Je profiteert van de flexibiliteit die freelancen biedt, met de vrijheid om aan diverse data-analyse projecten te werken en je vaardigheden te verfijnen.
• Bonus per gewerkt uur: Boven op je salaris ontvang je een bonus voor elk gewerkt uur, wat een extra stimulans is om uitmuntende prestaties te leveren.
• Diverse verhoudingsmodellen voor uren en inkomen: Je kunt kiezen uit modellen zoals 80/20, 70/30 of 60/40, om zo je inkomsten en werkuren zelf te beheren.

‍

‍

3. Waarom data-analytics fairshare?

Dit model is specifiek ontworpen voor de data-analyse sector, erkent de innovatieve geest van data-professionals en biedt tegelijkertijd de zekerheid van een vast dienstverband. Het is de perfecte keuze voor data-analisten die hun carrière willen versnellen zonder in te boeten aan financiële of professionele zekerheid.

‍

De voordelen voor data-analytics professionals:

• Financiële zekerheid: Naast de kans op uiteenlopende projecten biedt het een vast inkomen.
• Diversiteit in data-analyse: De mogelijkheid om aan verschillende projecten te werken optimaliseert voortdurend technische kennis en vaardigheden.
• Groter verdienpotentieel: Door het bonusmodel kan het verdienpotentieel hoger zijn dan dat van een gemiddelde freelancer of vaste werknemer.

‍

De voordelen voor data-analytics organisaties:

• Technologische flexibiliteit: Samenwerken met data-analytics experts onder het fairshare model houdt organisaties voorop in data-analyse ontwikkelingen zonder de beperkingen van langdurige contracten.
• Gemotiveerde analytische experts: Het bonussysteem zorgt ervoor dat professionals gemotiveerd zijn om hoogwaardige resultaten te leveren.
• Toegang tot talent: Het trekt top data-analyse specialisten aan, waardoor organisaties profiteren van een breed netwerk van expertise.

‍

‍

4. Het verschil tussen data-analytics freelance, detachering en fairshare:

Net als in de IT-sector, biedt freelancen in de data-analyse volledige autonomie maar weinig zekerheid. Detachering biedt stabiliteit en voordelen maar kan beperkt zijn in projectkeuze. Data-analytics fairshare biedt daarentegen zowel zekerheid als autonomie, waardoor professionals het beste van twee werelden krijgen.

‍

5. Toepasbare branches voor data-analytics fairshare:

Oorspronkelijk ontworpen voor de IT-sector, is het data-analytics fairshare concept uitstekend toepasbaar in gebieden zoals big data, machine learning, en business intelligence. Elk gebied waar data-analyse cruciaal is, kan profiteren van dit arbeidsmodel.

6. Het selectieproces binnen data-analytics fairshare

Het selectieproces voor data-analytics fairshare professionals is uitgebreid en nauwkeurig, en is bedoeld om zowel de data-analist als de organisatie optimaal te bedienen:

‍

• Intake van de analyse professional: In de eerste fase worden de specifieke vaardigheden, ervaring en ambities van de data-analyse professional geëvalueerd. Dit gebeurt in overleg met zowel commerciële als non-profitorganisaties om een duidelijk beeld te krijgen van de wensen en mogelijkheden.
• Organisatie-intake: Parallel hieraan wordt een grondige analyse uitgevoerd van de technische en culturele behoeften van de organisatie die op zoek is naar een data-analyse specialist.
• Koppelingstraject: Op basis van de informatie uit de intake worden professionals en projecten met elkaar verbonden, waarbij gekeken wordt naar analyse technische vereisten, vaardigheden en culturele aansluiting.
• Selectiefase: Potentiële matches worden onderworpen aan een uitgebreide selectieronde, met gesprekken en evaluaties gericht op technisch analytische en persoonlijke match.
• Diepgaande evaluaties: Bij een positieve eerste indruk volgen meer diepgaande beoordelingen, waaronder analytische tests en gedragsinterviews, om de juiste fit te garanderen.
• Overeenkomstfase: Zodra een match vaststaat, begeleidt men de data-analytics fairshare-professional tijdens de onderhandelingen over vergoedingen en projectdetails.
• Integratie: De laatste fase richt zich op een soepele introductie van de professional in het nieuwe project en team, met als doel een langdurige en productieve relatie.

‍

Elke stap is ontworpen om een situatie te creëren waarin zowel de data-analyse experts als de organisatie maximaal voordeel behalen.

‍

‍

7. Overwegingen, diversiteit en inclusiviteit binnen data-analytics fairshare

Het data-analytics fairshare concept biedt zowel aan profit als aan non-profit organisaties aanzienlijke voordelen in hun streven naar diversiteit en inclusiviteit. Ongeacht de branche stelt het data-analytics Fairshare model organisaties in staat om een breder scala aan talenten aan te trekken, waardoor er meer ruimte is voor diversiteit. Specialisten met verschillende achtergronden kunnen hun netwerk uitbreiden en toegang krijgen tot diverse markten, wat hun aanpassingsvermogen en marktwaarde vergroot. Voor organisaties brengt het betrekken van diverse freelancers innovatie en flexibiliteit, wat essentieel is in een snel veranderende markt. Een inclusieve aanpak maakt organisaties ook aantrekkelijker voor top data-analyse talent. In de competitieve markt is toewijding aan diversiteit en inclusiviteit essentieel voor zowel freelancers als organisaties.

‍

Deze benadering kan bijzonder voordelig zijn voor groepen die traditioneel ondervertegenwoordigd zijn in de data-analyse sector. Door de flexibiliteit en inclusiviteit die het model biedt, kunnen organisaties een cultuur creëren waarin iedereen, ongeacht hun achtergrond, zich gewaardeerd en geïncludeerd voelt.

‍

‍

8. Analyseren, optimaliseren en verbeteren van het data-analytics fairshare proces

Het data-analytics fairshare proces, ontworpen om de perfecte balans tussen vrijheid en zekerheid voor data-analyse professionals te bieden, vereist een dynamische benadering. Regelmatige feedbacksessies met zowel organisaties als professionals worden georganiseerd. Door ervaringen en zorgen nauwkeurig te evalueren, krijgt men inzicht in mogelijke verbeterpunten binnen het model, variërend van beloningsstructuren tot keuzevrijheid in projecten. De feedback wordt omgezet in concrete verbeterstrategieën om het model aan te passen aan de veranderende behoeften. Het data-analytics fairshare proces streeft ernaar om zowel organisaties als professionals te voorzien van een toekomstbestendige en responsieve werkomgeving die blijvende tevredenheid en wederzijdse voordelen oplevert.

‍

‍

9. De voordelen van samenwerking met QGROUP voor data-analytics fairshare

Bij QGROUP geloven we in een aanpak die de voordelen van zowel een vast dienstverband als freelancen samenbrengt, zonder de nadelen van beide. Voor gespecialiseerde data-analytics professionals betekent dit dat ze niet hoeven te kiezen tussen stabiliteit en flexibiliteit. Ze genieten van de zekerheden van een traditioneel dienstverband, terwijl ze de vrijheid behouden die fairshare biedt.

‍

Organisaties profiteren van de mogelijkheid om data-analytics professionals in te zetten zonder de last van langdurige contracten. Daarnaast zorgt Proteqt, de data-analytics expert en onderdeel van QGROUP, voor persoonlijke begeleiding gedurende het gehele data-analytics fairshare proces. We staan zowel de experts als de organisatie bij vanaf het eerste contact tot het succesvol afronden van projecten, en zorgen voor een soepele, wederzijds voordelige samenwerking.

‍

‍

10. Data-analytics rollen die wij o.a. invullen op fairshare basis:

• Fairshare Data Scientist 
• Fairshare Data Analist 
• Fairshare Data Engineer 
• Fairshare Data Architect 
• Fairshare Statisticus 
• Fairshare Database Administrator 
• Fairshare Business Analist 
• Fairshare Data/Analytics Manager