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Data Warehouse AnalystIn

Berufsbereiche: Informationstechnologie
Ausbildungsform: Uni/FH/PH
∅ Einstiegsgehalt: € 2.270,- bis € 2.660,- * Arbeitsmarkttrend: steigend
* Die Gehaltsangaben entsprechen Bruttogehältern bzw. Bruttolöhnen beim Berufseinstieg. Datengrundlage sind die entsprechenden Kollektivverträge (Stand: Juli 2018). Eine Übersicht über alle Einstiegsgehälter finden Sie unter www.gehaltskompass.at. Die Mindest-Löhne und Mindest-Gehälter sind in den Branchen-Kollektivverträgen geregelt. Die aktuellen kollektivvertraglichen Lohn- und Gehaltstafeln finden Sie in den Kollektivvertrags-Datenbanken des Österreichischen Gewerkschaftsbundes (ÖGB) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ).

Berufsbeschreibung

Data Warehouse Analysts befassen sich mit der Analyse von unternehmensbezogenen Daten.

Ein Data Warehouse ist eine Datenbank mit Lesezugriff, in der die unternehmensspezifischen Daten zusammengeführt sind. Zusätzlich bietet es die Funktion eines analytischen Systems zur Informationsextraktion.

Die extrahierten (gewonnenen) Informationen können dann zur weiteren Verarbeitung, wie Data Mining*, Text Mining, Meinungsforschung und Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen.

Data Warehouse Analysts befassen sich mit der Analyse und der Auswertung von Daten und Informationen aus einer sehr großen Menge an unterschiedlichem Datenmaterial (aus dem Data Warehouse). Sie untersuchen die Unternehmensdaten nach Mustern und Strukturen sowie nach Abweichungen und Zusammenhängen.

Meist stehen Fragen zu kundenspezifischen Themen im Vordergrund. Beispiel: Wie ist die Auswirkung einer Preiserhöhung auf das Kaufverhalten einer speziellen Kundengruppe? Erkenntnisse beziehen sich auch auf sogenannte Kombinationskäufe: Wer Produkt X kauft, kauft auch Produkt Y. So können zum Beispiel bestimmte Produkte optimaler platziert werden.

Die durch Analysen gewonnenen Erkenntnisse dienen dem Unternehmen als Entscheidungsgrundlage für Handlungen. Aus diesem Grund werden DatenanalytikerInnen hier auch als Business-Intelligence Analysts bezeichnet.

Es gibt auch die Berufe Data Analyst, Data Scientist und WirtschaftsinformatikerIn.

 

*Data Mining ist die Anwendung statistischer Methoden zur Suche nach Informationen und Mustern aus großen strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen. Text Mining gilt als Unterform von Data Mining, jedoch ist es auf keine bestimmte Datenstruktur angewiesen.

Strukturierte Daten sind in einer Art Muster organisiert damit man sie identifizieren kann, zum Beispiel in einer Datenbank. Unstrukturierte Daten sind z.B. E-Mails, Bilder und freier Text.

Obwohl Word-Dokumente mit Überschriften strukturiert sind, gelten sie als nicht-strukturiert für die Suche nach bestimmten Informationen.

Data Warehouse Analysts befassen sich mit der Analyse von unternehmensbezogenen Daten.

Ein Data Warehouse ist eine Datenbank mit Lesezugriff, in der die unternehmensspezifischen Daten zusammengeführt sind. Zusätzlich bietet es die Funktion eines analytischen Systems zur Informationsextraktion.

Die extrahierten (gewonnenen) Informationen können dann zur weiteren Verarbeitung, wie Data Mining*, Text Mining, Meinungsforschung und Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen.

Data Warehouse Analysts befassen sich mit der Analyse und der Auswertung von Daten und Informationen aus einer sehr großen Menge an unterschiedlichem Datenmaterial (aus dem Data Warehouse). Sie untersuchen die Unternehmensdaten nach Mustern und Strukturen sowie nach Abweichungen und Zusammenhängen.

Meist stehen Fragen zu kundenspezifischen Themen im Vordergrund. Beispiel: Wie ist die Auswirkung einer Preiserhöhung auf das Kaufverhalten einer speziellen Kundengruppe? Erkenntnisse beziehen sich auch auf sogenannte Kombinationskäufe: Wer Produkt X kauft, kauft auch Produkt Y. So können zum Beispiel bestimmte Produkte optimaler platziert werden.

Die durch Analysen gewonnenen Erkenntnisse dienen dem Unternehmen als Entscheidungsgrundlage für Handlungen. Aus diesem Grund werden DatenanalytikerInnen hier auch als Business-Intelligence Analysts bezeichnet.

Es gibt auch die Berufe Data Analyst, Data Scientist und WirtschaftsinformatikerIn.

 

*Data Mining ist die Anwendung statistischer Methoden zur Suche nach Informationen und Mustern aus großen strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen. Text Mining gilt als Unterform von Data Mining, jedoch ist es auf keine bestimmte Datenstruktur angewiesen.

Strukturierte Daten sind in einer Art Muster organisiert damit man sie identifizieren kann, zum Beispiel in einer Datenbank. Unstrukturierte Daten sind z.B. E-Mails, Bilder und freier Text.

Obwohl Word-Dokumente mit Überschriften strukturiert sind, gelten sie als nicht-strukturiert für die Suche nach bestimmten Informationen.

  • 6 überfachliche berufliche Kompetenzen
  • Analytische Fähigkeiten
  • Kommunikationsstärke
  • KundInnenorientierung
  • 1
    • Konzeptionelle Fähigkeiten
  • Serviceorientierung
  • Teamfähigkeit
  • 20 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
  • Datenbankentwicklungs- und -betreuungskenntnisse
  • Programmiersprachen-Kenntnisse
  • Projektmanagement-Kenntnisse
  • Berichtswesen
  • Business Intelligence
  • Business Objects
  • Cognos Business Intelligence Series
  • Customer Relationship Management
  • Data Mining
  • Datenbank-Administration
  • Datenbankentwicklung
  • Datenmodellierung
  • ETL-Tools
  • MS Access
  • MS SQL-Server
  • OLAP
  • Oracle-Datenbanken
  • Programmierung relationaler Datenbanken
  • SQL
  • Teradata