(Wirtschafts-) Informatik & Data Science Technische Mathematik Studierende mit IT-Affinität
beispielprofil aus der wirtschaft

Data Analyst*in

Teamarbeit

Teamarbeit

selbstständige Arbeiten
Teamwork

Art der Tätigkeit

Art der Tätigkeit

Operativ
Strategisch

Reisetätigkeit

Reisetätigkeit

Einsatz am Firmenstandort
Reisetätigkeit
Skills
  • fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Datenvisualisierung
  • sicherer Umgang mit SQL sowie Datenanalyse- und Visualisierungstools, z.B. Excel, Power BI oder Tableau
  • Erfahrung in der Datenaufbereitung, -bereinigung und -validierung
  • Kenntnisse statistischer Auswertungsmethoden sowie idealerweise erste Erfahrung mit R, Python oder SPSS
  • Verständnis für betriebliche Prozesse, Kennzahlen, Dashboards und Reporting
  • Fähigkeit, Analyseergebnisse verständlich zu visualisieren und zielgruppengerecht zu präsentieren
Aufgaben
  • Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, aufbereiten und auf ihre Qualität prüfen
  • Daten analysieren und Trends, Muster sowie Zusammenhänge erkennen und interpretieren
  • Dashboards, Reports und aussagekräftige Visualisierungen für verschiedene Fachbereiche erstellen
  • geeignete Kennzahlen (KPIs) entwickeln und regelmäßig auswerten, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen
  • Analyseergebnisse verständlich präsentieren und gemeinsam mit den Fachbereichen Handlungsempfehlungen ableiten
  • eng mit Fachbereichen zusammenarbeiten und Reporting- sowie Analyseprozesse kontinuierlich verbessern
Pro & Contra
  • vielseitige Einsatzmöglichkeiten in nahezu allen Branchen
  • direkter Einfluss auf datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen
  • abwechslungsreiche Kombination aus Datenanalyse, Visualisierung und Zusammenarbeit mit Fachbereichen
  • hoher Anteil an Bildschirmarbeit und Datenaufbereitung
  • Analyseergebnisse hängen stark von der Qualität der verfügbaren Daten ab
Schnittstellen
  • Business Intelligence & Controlling
  • Fachbereiche (z.B. Vertrieb, Marketing, Produktion, HR oder Finanzen)
  • Data Science & IT
Persönlichkeit
  • Interesse daran, Daten zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen
  • sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise
  • Fähigkeit komplexe Informationen verständlich aufzubereiten
  • Freude daran, aus Daten praxisnahe Handlungsempfehlungen abzuleiten
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