Aufgabengebiet Manuelle Excel-Prozesse hinterfragen und gemeinsam mit dem Kunden in skalierbare Softwarelösungen überführen Unterstützung von Kunden bei Fragestellungen wie: Welche Auswirkungen hat eine Investition? Welc …
PersonaldienstleistungAufgabengebiet Du entwickelst einheitliche BI-Design-Standards, damit Reports nicht nach „Excel von früher“, sondern nach modernem Dashboard von heute aussehen Du baust saubere Datenmodelle für Power BI & Co. und sorgst …
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Wenn Daten anfangen, Entscheidungen zu tragen
Analytics im technischen Umfeld ist selten das, was in Hochglanzbroschüren steht. Sie sitzen zwischen Maschinendaten, Sensorwerten und den Menschen, die daraus etwas ablesen wollen. Konkret? Sie ziehen Rohdaten aus Produktionslinien, Prüfständen oder ERP-Systemen zusammen, räumen sie auf – ein oft unterschätzter Teil der Arbeit – und bauen daraus Modelle, Dashboards oder schlicht eine belastbare Antwort auf eine Frage, die der Betrieb schon lange umtreibt.
Der Einstieg läuft über verschiedene Türen. Viele kommen aus einem technischen Studium, etwa Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik oder Data Science an einer der heimischen Fachhochschulen. Andere wechseln aus der Instandhaltung oder der Qualitätssicherung ins Feld, weil sie ohnehin schon die Zahlen im Blick hatten. Beides funktioniert. Was zählt, ist die Fähigkeit, technische Prozesse zu verstehen und sie in Fragen zu übersetzen, die man mit Daten beantworten kann.
Was auf dem Tisch liegen sollte
SQL und Python gehören mittlerweile zum Handwerkszeug, dazu Erfahrung mit Visualisierungstools und ein Gefühl für Statistik, das über den Mittelwert hinausgeht. Genauso wichtig, und seltener genannt: Sie müssen mit Kolleginnen und Kollegen aus der Fertigung reden können, ohne in Fachjargon zu verfallen. Ein Modell, das niemand versteht, wird niemand nutzen.
Die Arbeitgeber sind breit gestreut. Industrieunternehmen im Maschinen- und Anlagenbau, Automobilzulieferer, Energieversorger, dazu Beratungshäuser und die wachsende Zahl an Technologiefirmen zwischen Wien, Linz und Graz. In größeren Häusern arbeiten Sie in einem eigenen Analytics-Team, in kleineren tragen Sie das Thema oft allein – mit entsprechend viel Gestaltungsspielraum. Die Übergänge zu Data Engineering und Business Intelligence sind fließend, was Ihnen später Richtungen offenhält, die heute vielleicht noch gar nicht auf Ihrem Radar sind.
Und der Reiz? Sie sehen selten dieselbe Woche zweimal. Mal geht es um vorausschauende Wartung, mal um Ausschussquoten, mal um eine Kennzahl, die im Vorstand plötzlich alle interessiert.
Analytics in Zahlen
Wenn Daten anfangen, Entscheidungen zu tragen
Analytics im technischen Umfeld ist selten das, was in Hochglanzbroschüren steht. Sie sitzen zwischen Maschinendaten, Sensorwerten und den Menschen, die daraus etwas ablesen wollen. Konkret? Sie ziehen Rohdaten aus Produktionslinien, Prüfständen oder ERP-Systemen zusammen, räumen sie auf – ein oft unterschätzter Teil der Arbeit – und bauen daraus Modelle, Dashboards oder schlicht eine belastbare Antwort auf eine Frage, die der Betrieb schon lange umtreibt.
Der Einstieg läuft über verschiedene Türen. Viele kommen aus einem technischen Studium, etwa Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik oder Data Science an einer der heimischen Fachhochschulen. Andere wechseln aus der Instandhaltung oder der Qualitätssicherung ins Feld, weil sie ohnehin schon die Zahlen im Blick hatten. Beides funktioniert. Was zählt, ist die Fähigkeit, technische Prozesse zu verstehen und sie in Fragen zu übersetzen, die man mit Daten beantworten kann.
Was auf dem Tisch liegen sollte
SQL und Python gehören mittlerweile zum Handwerkszeug, dazu Erfahrung mit Visualisierungstools und ein Gefühl für Statistik, das über den Mittelwert hinausgeht. Genauso wichtig, und seltener genannt: Sie müssen mit Kolleginnen und Kollegen aus der Fertigung reden können, ohne in Fachjargon zu verfallen. Ein Modell, das niemand versteht, wird niemand nutzen.
Die Arbeitgeber sind breit gestreut. Industrieunternehmen im Maschinen- und Anlagenbau, Automobilzulieferer, Energieversorger, dazu Beratungshäuser und die wachsende Zahl an Technologiefirmen zwischen Wien, Linz und Graz. In größeren Häusern arbeiten Sie in einem eigenen Analytics-Team, in kleineren tragen Sie das Thema oft allein – mit entsprechend viel Gestaltungsspielraum. Die Übergänge zu Data Engineering und Business Intelligence sind fließend, was Ihnen später Richtungen offenhält, die heute vielleicht noch gar nicht auf Ihrem Radar sind.
Und der Reiz? Sie sehen selten dieselbe Woche zweimal. Mal geht es um vorausschauende Wartung, mal um Ausschussquoten, mal um eine Kennzahl, die im Vorstand plötzlich alle interessiert.