3 Data%20Analyst Jobs
Data Architect bei Tieto Tech Consulting für skalierbare Datenarchitekturen, Datenplattformen, Integrationsmuster, Data Governance, Azure, Big Data, Data Warehousing und…
ab € 4.476 brutto/Monat
IT Architektur & InfrastrukturPraktikum oder Study & Work bei ventopay in Hagenberg für Studierende mit Programmiererfahrung, SQL-Kenntnissen und Interesse an modernen Technologien, Digitalisierung und…
BI Analyst:in für KPI-Reporting, Power-BI-Dashboards und Datenanalyse im Firmenkundenmanagement der Raiffeisenlandesbank OÖ in Linz.
tecAI
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Data Analysts übersetzen Rohdaten in Entscheidungen. Klingt nüchtern, ist aber genau der Punkt, an dem in technischen Betrieben Geld gespart oder verloren wird. Sie ziehen sich Zahlen aus Produktionssystemen, Sensornetzwerken oder ERP-Datenbanken, prüfen sie auf Plausibilität, bereiten sie auf – und beantworten damit Fragen, die im Arbeitsalltag konkret weh tun. Warum steht diese Maschine öfter still als die baugleiche daneben? Wo verliert die Lieferkette Tage? Vieles davon ist Kleinarbeit. SQL-Abfragen, ein sauberes Dashboard in Power BI, ein Modell in Python, das jemand später auch noch versteht.
Wie Sie einsteigen und worauf Arbeitgeber schauen
Ein klassischer Weg führt über ein Studium – Statistik, Wirtschaftsinformatik, ein technisches Fach mit quantitativem Kern. Zwingend ist das nicht. Viele kommen quer: aus dem Controlling, aus der Qualitätssicherung, aus einer Ingenieursrolle, in der die Auswertungen irgendwann wichtiger wurden als die eigentliche Aufgabe. Was zählt, ist der Nachweis, dass Sie mit echten Daten umgehen können. Ein Portfolio, ein durchgerechnetes Projekt, eine Fallstudie aus dem letzten Job.
Gefragt sind Handwerkszeuge, die sich benennen lassen: SQL sowieso, dazu Python oder R, Erfahrung mit Visualisierungstools wie Power BI oder Tableau, ein Gefühl für Statistik jenseits von Mittelwert und Balkendiagramm. Und, oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es die Person aus der Fertigung ohne Data-Vokabular versteht. Wer nur Charts baut, aber nicht die richtige Frage stellt, bleibt austauschbar.
Die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Industrieunternehmen und Anlagenbauer, Energieversorger, Logistiker, Automobilzulieferer, dazu Technologie- und Beratungshäuser, die Analytics als Dienstleistung verkaufen. In Österreich sitzen viele dieser Rollen in den Ballungsräumen rund um Wien, Linz oder Graz, aber längst nicht nur dort. Von der Junior-Position wächst man üblicherweise Richtung Senior Analyst, später in Richtung Data Science, Analytics Engineering oder in die fachliche Teamleitung. Der Übergang ist fließend, und die Grenzen verschieben sich mit jedem neuen Tool ohnehin.
Data Analysts übersetzen Rohdaten in Entscheidungen. Klingt nüchtern, ist aber genau der Punkt, an dem in technischen Betrieben Geld gespart oder verloren wird. Sie ziehen sich Zahlen aus Produktionssystemen, Sensornetzwerken oder ERP-Datenbanken, prüfen sie auf Plausibilität, bereiten sie auf – und beantworten damit Fragen, die im Arbeitsalltag konkret weh tun. Warum steht diese Maschine öfter still als die baugleiche daneben? Wo verliert die Lieferkette Tage? Vieles davon ist Kleinarbeit. SQL-Abfragen, ein sauberes Dashboard in Power BI, ein Modell in Python, das jemand später auch noch versteht.
Wie Sie einsteigen und worauf Arbeitgeber schauen
Ein klassischer Weg führt über ein Studium – Statistik, Wirtschaftsinformatik, ein technisches Fach mit quantitativem Kern. Zwingend ist das nicht. Viele kommen quer: aus dem Controlling, aus der Qualitätssicherung, aus einer Ingenieursrolle, in der die Auswertungen irgendwann wichtiger wurden als die eigentliche Aufgabe. Was zählt, ist der Nachweis, dass Sie mit echten Daten umgehen können. Ein Portfolio, ein durchgerechnetes Projekt, eine Fallstudie aus dem letzten Job.
Gefragt sind Handwerkszeuge, die sich benennen lassen: SQL sowieso, dazu Python oder R, Erfahrung mit Visualisierungstools wie Power BI oder Tableau, ein Gefühl für Statistik jenseits von Mittelwert und Balkendiagramm. Und, oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es die Person aus der Fertigung ohne Data-Vokabular versteht. Wer nur Charts baut, aber nicht die richtige Frage stellt, bleibt austauschbar.
Die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Industrieunternehmen und Anlagenbauer, Energieversorger, Logistiker, Automobilzulieferer, dazu Technologie- und Beratungshäuser, die Analytics als Dienstleistung verkaufen. In Österreich sitzen viele dieser Rollen in den Ballungsräumen rund um Wien, Linz oder Graz, aber längst nicht nur dort. Von der Junior-Position wächst man üblicherweise Richtung Senior Analyst, später in Richtung Data Science, Analytics Engineering oder in die fachliche Teamleitung. Der Übergang ist fließend, und die Grenzen verschieben sich mit jedem neuen Tool ohnehin.