Nick ten Broeke
Hi Nick, welkom bij het interview! Zou je jezelf willen voorstellen?
Jazeker! Ik ben Nick, 30 jaar, woon in Amsterdam en in mijn vrije tijd houd ik van koken, lezen en alles wat met creativiteit te maken heeft. Na de middelbare school stond ik voor de keuze om te gaan studeren, of me volledig te richten op een carrière in muziek. Samen met een vriend bedacht ik toen om in een jaar tijd een album te maken, maar we kwamen erachter dat we op ons best waren als producers. Dit heb ik uiteindelijk 7 jaar met veel plezier gedaan, maar gaandeweg wilde ik steeds liever alsnog studeren. Ik ben toen begonnen met de bachelor psychologie, waar ik tegen mijn verwachting in helemaal ben gegrepen door statistiek. Omdat ik na mijn bachelor zowel psychologie als statistiek heel interessant vond, heb ik daarna de master Behavioural Data Science gedaan. Statistiek is hierin uiteraard een belangrijke component, maar er komen veel ook methoden en theorieën terug uit de psychologie.
Wat trok je er na je studie aan om consultant te worden bij Magnus?
In de zeven jaar in de muziekindustrie vond ik het runnen van mijn eigen bedrijf altijd ontzettend leuk. Het ondernemerschap zit er bij mij echt in en mogelijk zou ik ooit zelf weer een bedrijf willen oprichten, maar ik realiseerde me na mijn afstuderen dat ik nog veel meer wilde leren. De consultancy leek mij hierin een perfecte keuze, vooral om te leren over hoe bedrijven in elkaar steken, mede omdat je bij veel verschillende bedrijven en projecten een kijkje in de keuken neemt. De beste match voor mij waren de projecten van Magnus Digital Insights, omdat deze goed aansluiten bij mijn master.
Nu je een paar maanden verder bent, heb je het gevoel dat je inderdaad veel leert over de werking van bedrijven?
Het is echt niet normaal hoeveel je leert. Vanaf mijn eerste week was het direct een steile leercurve. Zo kwam ik bijvoorbeeld binnen zonder finance kennis en had ik nog niet eerder van kostenplaatsen, projecten of grootboekrekeningen gehoord, maar binnen no-time had ik geleerd wat dit zijn en wat ze betekenen binnen een bedrijf. Verder had ik vanuit mijn studie al wel ervaring met het maken van voorspellende modellen en het hiervoor inrichten van een database, maar er gaat ontzettend veel voorbereiding aan vooraf voor je hier mee kunt beginnen. Je moet hiervoor de business en de processen goed begrijpen en in kaart kunnen brengen, wat ik ook snel aan het leren ben. Dit snelle doorleren maakt het werken hier ook zo leuk!
En op welke manier kom je in aanraking met nieuwe dingen waar je van leert?
Met name door de verschillende projecten en werkzaamheden waar ik bij betrokken ben. Mijn eerste project was een intern implementatieproject van een financiële planning tool. Doordat dit een goede combinatie was van kennis die ik al had en dus de financiële onderwerpen die ik nog moest leren, was dit een mooie ‘crash course’ in finance. Vervolgens heb ik voor een grote klant gewerkt aan het beheer van een middleware platform, dat is een applicatie dat ervoor zorgt dat alle verschillende business gerelateerde systemen efficiënt met elkaar gegevens kunnen uitwisselen. Hier zag ik voor het eerst hoe groot en complex de data-uitwisseling van zo’n grote organisatie kan zijn. Later ben ik weer betrokken geraakt bij andere projecten, maar dat is te veel om op te noemen. Wat ik daar wel over wil zeggen is dat ik bij ieder project weer nieuwe dingen leer. Daarbij vind ik ook de interne initiatieven erg leuk!
Wat voor interne initiatieven heb je het dan over?
We hebben eind maart een hackathon gehouden, waarbij we in groepjes van 7-9 mensen aan analytische klantcases gewerkt hebben. Hier was ik aangewezen als machine learning lead van mijn groepje, wat inhield dat ik alle data goed moest kennen en voorbereiden en verantwoordelijk was voor het model dat we gebruikte in de analyse, zodat we de twee dagen van de hackathon zo goed mogelijk konden benutten. Daarnaast heb ik samen met twee collega’s een interne nieuwsbrief opgezet, die we nu iedere maand versturen om zowel informatieve als informele nieuwtjes te delen. Tot slot ben ik samen met collega’s van andere disciplines bezig om de gedeelde kennis over enerzijds het bouwen van apps en anderzijds data science, dichter bij elkaar te brengen. Hopelijk kunnen we zo onze propositie verbreden en mooie toepassingen vinden om gebruiksvriendelijke apps met een koppeling naar slimme data toepassingen te gebruiken.
Heb je nog een tip voor andere starters?
Die vraag verwachte ik al, dus ik heb er al even over nagedacht! Mijn belangrijkste tip is om vooral voor jezelf super helder te hebben wat je graag wilt doen en wat je normen en waarden zijn. Zo doe je bij Magnus bijvoorbeeld veel dingen tegelijk en werk je in een heel dynamische omgeving en dat moet wel goed bij je aansluiten. Dus voel je je thuis binnen een cultuur waar je gelijk veel verantwoordelijkheid krijgt en veel ruimte is voor eigen initiatieven, dan zou ik zeker eens contact opnemen. Er wordt goed met je meegedacht, dus je zult hier snel je plek vinden.