Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze die Entwicklung skalierbarer Lösungen für Geschäftsmodelle.
- Unternehmen: Advantest Europe GmbH, ein innovatives Unternehmen im Technologiebereich.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Globale Projekte mit exzellenten Wachstumschancen in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte datenbasierte Entscheidungen mit.
- Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und technischem Business-Analysten-Rollen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Wir suchen einen hochqualifizierten Techno-Functional Business Data Analyst mit umfassender Expertise in Datenanalyse, Datenqualität sowie Prozess- und Datenmapping. Der ideale Kandidat wird die Lücke zwischen Geschäftspartnern und technischen Teams überbrücken, indem er Quellsysteme analysiert, Datenintegrationsbedarfe identifiziert und die Gestaltung skalierbarer Lösungen und Geschäftsmodelle unterstützt. Der Analyst fungiert als Bindeglied zwischen Geschäftspartnern und technischen Teams. Die Rolle konzentriert sich darauf, Geschäftsbedürfnisse in klare, detaillierte technische Anforderungen zu übersetzen, während sichergestellt wird, dass die Lösungen skalierbar, machbar und mit den Geschäftszielen in Einklang stehen.
Der TF BA arbeitet eng mit dem Geschäft, Entwicklern, Architekten und QA-Teams während des gesamten Lösungslebenszyklus zusammen. Diese Rolle erfordert eine Kombination aus Geschäftssinn, technischer Datenkompetenz und analytischen Problemlösungsfähigkeiten, um qualitativ hochwertige Datenlösungen zu gewährleisten, die Unternehmensanalysen und Entscheidungsfindung unterstützen.
Rollen und Verantwortlichkeiten
- Business & Stakeholder Engagement: Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zur Verständnis von Geschäftsproblemen, Schmerzpunkten und Anforderungen. Übersetzung von Geschäftsanforderungen in detaillierte funktionale und technische Spezifikationen. Durchführung von Workshops, Interviews und Anforderungserhebungen. Als vertrauenswürdiger Berater Lösungsmöglichkeiten und Kompromisse vorschlagen.
- Requirements & Dokumentation: Erstellung und Pflege von Artefakten wie Business Requirement Documents (BRD), Functional Requirement Specifications (FRS), User Journeys, Akzeptanzkriterien, Prozessflüsse, Datenmodelle und Systemdiagramme. Sicherstellung, dass Anforderungen klar, vollständig, testbar und nachvollziehbar sind. Entwicklung von Daten- und KPI-Definitionen und Implementierung dieser in unser globales Datenkatalog.
- Datenanalyse & Datenmapping: Analyse von Quellsystemen zur Verständnis bestehender Datenstrukturen; Durchführung von Datenprofiling, Datenqualitätsbewertung und explorativer Datenanalyse. Mapping von Quell- zu Ziel-Datenflüssen und Definition der Transformationslogik für Datenpipelines, Data Warehouses und Analyseplattformen. Entwurf von Datenmodellen, Entity-Relationship-Diagrammen und Dokumentation von Datendefinitionen. Identifizierung von Datenlücken, Inkonsistenzen und Qualitätsproblemen sowie Vorschlag von Strategien zur Behebung. Enge Zusammenarbeit mit Datenarchitekten und -ingenieuren zur Validierung von Annahmen über Quellsysteme.
- Technische Zusammenarbeit: Zusammenarbeit mit Datenarchitekten, Dateningenieuren, BI-Entwicklern und Lösungsarchitekten, um die genaue Implementierung der Datenanforderungen sicherzustellen. Unterstützung von Datenmapping-Diskussionen und Teilnahme an Design-Reviews, um die Übereinstimmung mit Architekturstandards sicherzustellen. Unterstützung der Entwicklungsteams während der Implementierung durch Klärung anforderungsbezogener Fragen.
- Lieferung & Qualitätsunterstützung: Unterstützung bei Sprint-Planung, Backlog-Verfeinerung und Priorisierungsaktivitäten. Validierung von Lösungen gegen Geschäftsanforderungen während der Testphasen. Unterstützung von UAT (User Acceptance Testing) durch Definition von Szenarien und Validierung von Ergebnissen. Identifizierung von Risiken, Abhängigkeiten und Auswirkungen im Zusammenhang mit vorgeschlagenen Änderungen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Unterstützung von Geschäftsanwendern bei Datenbesitz und Datenqualitätsprozessen und Förderung einer datengestützten Kultur und Mentalität. Beitrag zu Prozessverbesserungen im Anforderungsmanagement und in den Lieferpraktiken. Aufrechterhaltung von Dokumentationsstandards und Best Practices. Unterstützung von Änderungsmanagement- und Auswirkungen-Analyse-Aktivitäten.
Qualifikation
- Erforderliche Erfahrung: 5-8 Jahre Erfahrung als Datenanalyst, Business Analyst, Technischer Business Analyst oder in einer ähnlichen Rolle. Erfahrung in der Arbeit als Teil eines Projektteams in globalen Transformationsprojekten in Operations und Supply Chain Management oder Human Resources und Finanzen. Solide Erfahrung in der Datenanalyse und technische Expertise in Bezug auf Datenmodelle, Datenbankdesign, Entwicklung, Datenmining und Segmentierungstechniken; Kenntnisse in Microsoft Azure sind von Vorteil. Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Entwicklern, QA und Produktverantwortlichen. Erfahrung im Verständnis, wie Daten solide Prozesse unterstützen und somit geschäftlichen Mehrwert schaffen, ist ein Muss.
- Bildung: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Wirtschaft, Ingenieurwesen oder Betriebswirtschaft.
- Funktionale & analytische Fähigkeiten: Starke Fähigkeiten in der Anforderungserhebung und Dokumentation. Ausgezeichnete analytische und problemlösende Fähigkeiten. Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in geschäftsfreundliche Sprache zu übersetzen. Starke Detailgenauigkeit und strukturiertes Denken.
- Technische Fähigkeiten: Erfahrung mit Datenbanken und Datenflüssen. Erfahrung mit Tools wie Jira, Confluence, Azure oder ähnlichem. Starke Kenntnisse in Reporting-Paketen (Power BI usw.), Datenbanken (SQL usw.), Azure.
- Kommunikation & Zusammenarbeit: Gute Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten in einem globalen Umfeld. Gute Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich) sind ein Muss; Deutsch und Japanisch sind von Vorteil. Fähigkeit, selbstbewusst mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren. Starke Moderations- und Präsentationsfähigkeiten.
- Soft Skills & Attribute: Proaktive und selbstgesteuerte Denkweise. Starke Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit. Fähigkeit, mit Unklarheiten und sich ändernden Prioritäten umzugehen. Kundenorientierter und lösungsorientierter Ansatz.
Global Data Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Advantest
Advantest Europe GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und berufliches Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten in einem globalen Kontext zu erweitern. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen und einer positiven Work-Life-Balance, die das Arbeiten in der schönen Region Europas besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Global Data Analyst (m/f/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten in deiner Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und zeige dein Interesse an der Datenanalyse – das kann Türen öffnen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zur Datenanalyse und zu technischen Konzepten übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und stelle Fragen während des Interviews! Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, mehr über die Herausforderungen des Unternehmens zu erfahren. Es hilft dir auch, besser zu verstehen, wie du einen Mehrwert bieten kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung individuell anzupassen, um zu zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle wirklich verstehst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Global Data Analyst (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es klar und präzise!:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir wollen schnell verstehen, was du kannst und wie du uns helfen kannst.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Schau dir die Anforderungen in der Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu den Aufgaben passen, die wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schneller bearbeiten und dich besser kennenlernen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advantest vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Fähigkeiten und Erfahrungen besonders betont werden. So kannst du gezielt Beispiele aus deiner Vergangenheit anführen, die zeigen, dass du die gesuchten Qualifikationen mitbringst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Situationen aus deinem Berufsleben, in denen du deine analytischen Fähigkeiten oder deine Erfahrung in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern unter Beweis gestellt hast. Nutze die STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result), um deine Antworten strukturiert und überzeugend zu präsentieren.
✨Technisches Wissen auffrischen
Da die Rolle technisches Know-how erfordert, solltest du dich mit den relevanten Tools und Technologien vertraut machen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie z.B. SQL, Power BI oder Azure. Sei bereit, Fragen zu diesen Themen zu beantworten oder sogar kleine technische Herausforderungen zu meistern.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zur Teamstruktur oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!