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Senior Data Analyst (m/f/d)
🏛 Ausgeschrieben von Nash direct GmbHFür einen führenden globalen Technologiekonzern in der Halbleiterindustrie suchen wir einen erfahrenen Senior Data Analyst (m/w/d) am Standort Böblingen. Das Unternehmen befindet sich in einer umfassenden digitalen Transformation, bei der Daten eine zentrale Rolle für das kontinuierliche Geschäftswachstum spielen.
Ihre Aufgaben umfassen die Durchführung von Data Profiling, Datenqualitätsbewertungen und explorativer Datenanalyse zur Identifizierung von Trends, Anomalien und Qualitätsproblemen. Sie analysieren komplexe Geschäftsdatensätze und liefern umsetzbare Erkenntnisse für datengetriebene Entscheidungen. Dabei erstellen Sie Source-to-Target-Datenmappings und definieren Transformationslogik für Datenpipelines, Data Warehouses und Analytics-Plattformen.
Zu Ihren weiteren Verantwortlichkeiten gehören das Design und die Pflege von Datenmodellen, Entity-Relationship-Diagrammen und Datenwörterbüchern. Sie identifizieren Dateninkonsistenzen und entwickeln Strategien zur Verbesserung der Datenqualität und -governance. Die Zusammenarbeit mit Geschäftsstakeholdern zur Definition von Datenanforderungen und KPI-Frameworks ist ebenso Teil Ihrer Tätigkeit wie die Unterstützung von Data Governance-Initiativen.
Wir erwarten 5-8 Jahre Erfahrung als Data Analyst oder in ähnlichen datenorientierten Rollen, idealerweise in globalen Transformationsprojekten in Operations, Supply Chain Management, HR oder Finance. Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Datenqualitätsmanagement, Datenmodellierung und Datenbankdesign sind erforderlich. Expertise in relationalen Datenbanken, SQL, Data Warehousing sowie Erfahrung mit Power BI, Python, ETL-Frameworks und Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und Databricks runden Ihr Profil ab.
Skills erklärt
- Data Analysis
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Data modeling
- Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
- ETL
- Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
- Data Quality Management
- Prozesse und Techniken zur Sicherung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird verwendet, um Datenqualität zu überwachen und zu verbessern.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Data Warehousing
- Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
- XML
- Textbasiertes Datenformat zur strukturierten Speicherung und zum Austausch von Informationen zwischen Systemen.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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