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35 Data Analyst Jobs
Stand 06.11.2026: 35 offene Stellen für Data Analyst. Ausgeschriebenes Mindestgehalt bei 7 aktuellen Stellen: 1.750 bis 5.000 Euro brutto im Monat, Median 3.500 Euro.
FavoritenProfil Erstelle deinen Job Alert Felder mit * sind Pflichtfelder. * Jobfilter einstellen Standort Belgien Brussels Merelbeke- Melle Deutschland Affalterbach Augsburg…
Wir bieten betriebliche Zusatzleistungen wie Kinderbetreuungseinrichtungen in der Unternehmenszentrale, Zusatzversicherungen, Fitnessstudio Ermäßigungen sowie Team- und…
Data Analyst für Risikomanagement Reporting, Datenanalyse, Berichte und Dashboards bei CALPANA in Linz.
€ 3.500Senior Controller mit Fokus Data Analysis für datengetriebenes Reporting, Forecasting und Automatisierung im internationalen Konzernumfeld in Wien.
Praktikum oder Study & Work bei ventopay in Hagenberg für Studierende mit Programmiererfahrung, SQL-Kenntnissen und Interesse an modernen Technologien, Digitalisierung und…
requirements into the existing DWH Support of innovation projects and advanced analytics YOUR TECH-STACK Completed technical education combined with relevant professional…
requirements into scalable data solutions Ownership and continuous development of ADMIRAL’s data landscape, including semantic modeling, governance and self-service analytic YOUR…
Wir bieten flache Hierarchien, eine Unternehmenskultur per „du“ und leben das Start-Up-Feeling innerhalb unserer Konzernstrukturen im dynamischen Umfeld der Medienbranche. Wir…
Aufgabengebiet in einer internationalen erfolgreichen Firmengruppe sowie Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung Flexible Arbeitszeiten mit…
Benefits und findest Anwendungsbereiche, die sowohl uns als allUpp als auch unsere Kund:innen im Business weiterbringen Du hast die wertvolle Möglichkeit, dich kontinuierlich…
Bewerben als Financial Risk Modeler and Data Analyst (f/m/d) Allgemeine Informationen Job Id 114309 Unternehmen UniCredit Bank Austria AG Competence Line Risk Management…
Tätigkeiten gehören: Auf- und Abbau mobiler Bauten und temporärer Strukturen bei europäischen Formel-1-Rennen. Unterstützung bei Transport, Materialhandling und…
Aufgabengebiet: Requirementsanalyse und technische Umsetzung im Rahmen von Implementierungen oder Releases für eine spezifische Finanz- und Reportinglösung, auf die mehr als 1.500 Kunden in Europa setzen Erfassung des Ku …
PersonaldienstleistungAufgaben In Power BI und den weiteren Reporting-Tools im Team entwickelst und pflegst du aussagekräftige Reports und Dashboards und stellst sicher, dass die Kennzahlen korrekt, aktuell und verständlich sind Rohdaten über …
HandelAufgabengebiet und in Abstimmung mit deiner Führungskraft besteht die Möglichkeit, deine Arbeitszeit und deinen Arbeitsort individuell anzupassen. [Arbeitgeber] Managed Services GmbH Die [Arbeitgeber] Managed Services Gm …
Internet, IT, Telekom20 weitere Stellen warten auf dich
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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 Analyst in Zahlen
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.