Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics)
Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics)

Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics)

Lucerne Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze datengestützte Entscheidungen mit SQL und Metadaten-Analysen.
  • Arbeitgeber: Innovatives IT-Unternehmen mit Sitz in Zürich, das dynamische Projekte umsetzt.
  • Mitarbeitervorteile: Langfristige Anstellung, Remote-Arbeit und hohe Sichtbarkeit im Unternehmen.
  • Andere Informationen: Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Teams für spannende Einblicke.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Nutzung von Metadaten und Datenanalysen in einer schnell wachsenden Organisation.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Datenanalyse und starke Kommunikationsfähigkeiten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Virtido ist ein unternehmerisches und innovatives IT-Unternehmen mit Sitz in Zürich, Schweiz. Wir realisieren Ideen und Projekte - vom strategischen Konzept bis zur technischen Umsetzung - eng mit unseren dynamischen Kunden, mit einem starken Fokus auf Start-ups oder schnell wachsende Unternehmen. Seit unserer Gründung im Jahr 2015 sind wir schnell gewachsen und beschäftigen derzeit über 140 Fachkräfte in der Schweiz, Polen, der Ukraine und den Philippinen.

Unser Kunde ist ein Finanztechnologieunternehmen, das Vermögensverwalter, Versicherungen, Pensionsfonds und Vermögensverwalter bedient.

Wir suchen einen SQL-Spezialisten mit einer Business Analyst-Mentalität, um datengestützte Entscheidungen durch Metadaten und analytische Erkenntnisse zu unterstützen. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Daten, Geschäftsprozessen und Analytik und konzentriert sich darauf, Metadaten über Systeme hinweg zu verstehen, zu analysieren und zu strukturieren. Sie werden eng mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten, um Datensätze zu erkunden, Beziehungen zu analysieren, Metriken zu definieren und komplexe Datenstrukturen in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.

Verantwortlichkeiten:

  • Analysieren und Interpretieren von Metadaten über Datenbanken, Datenmodelle und Reporting-Ebenen
  • Schreiben von fortgeschrittenen SQL-Abfragen zur Erkundung, Validierung und Analyse komplexer Datensätze
  • Unterstützung der Geschäftsanalysen durch: Datenprofilierung und Datenqualitätsanalyse, Identifizierung von Mustern, Abhängigkeiten und Datenherkunft, Definition und Dokumentation von KPIs, Metriken und Datenbeschreibungen
  • Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern, um Reporting- und Analysebedürfnisse zu verstehen
  • Übersetzung von Geschäftsfragen in strukturierte SQL-basierte Analysen
  • Unterstützung von Reporting, Dashboards und nachgelagerten Analyseteams mit gut definierten Datenlogiken
  • Dokumentation von Datenmodellen, Metadaten-Definitionen und analytischen Ergebnissen
  • Agieren als Brücke zwischen Geschäftsanwendern und technischen Datenteams

Anforderungen:

  • Erfahrung in einer Business Analyst- oder datenfokussierten BA-Rolle
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Metadatenanalyse, Datenmodellierungskonzepten oder Datenherkunft
  • Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu verstehen und sie nicht-technischen Stakeholdern zu erklären
  • Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
  • Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL usw.)
  • Exzellente Kommunikations- und Dokumentationsfähigkeiten
  • Gute Englischkenntnisse, da Sie mit dem englischsprachigen Team arbeiten werden.

Nice to Have:

  • Erfahrung mit Datenkatalogen oder Metadatenmanagement-Tools
  • Kenntnisse in BI-Tools (Power BI, Tableau, Looker usw.)
  • Verständnis von ETL / ELT-Pipelines und Konzepten des Data Warehousing
  • Vertrautheit mit Daten-Governance- und Datenqualitätsrahmen

Was wir bieten:

  • Langfristige, Vollzeitmöglichkeit
  • Die Möglichkeit, remote zu arbeiten
  • Einflussreiche analytische Rolle mit Sichtbarkeit im Geschäft
  • Zusammenarbeit mit sowohl technischen als auch geschäftlichen Teams
  • Die Möglichkeit, zu gestalten, wie Metadaten und Dateninsights in der Organisation genutzt werden.

Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics) Arbeitgeber: Virtido AG

Virtido ist ein innovatives IT-Unternehmen mit Sitz in Zürich, das seinen Mitarbeitern eine dynamische und unternehmerische Arbeitsumgebung bietet. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Sie die Möglichkeit haben, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team weiterzuentwickeln. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einer starken Ausrichtung auf die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter schaffen wir ein Umfeld, in dem Sie Ihre Karriere vorantreiben können.
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Kontaktperson:

Virtido AG HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, deinen Fuß in die Tür zu bekommen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen für Business Analysten übst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu strukturieren und sicherzustellen, dass du deine SQL-Kenntnisse überzeugend präsentieren kannst.

Tipp Nummer 3

Zeige Initiative! Wenn du ein Unternehmen im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Ein kurzes, freundliches Anschreiben kann oft den Unterschied machen. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben!

Tipp Nummer 4

Bleib flexibel und offen für verschiedene Rollen innerhalb des Datenbereichs. Manchmal kann eine Position als Junior Analyst oder in einem verwandten Bereich der perfekte Einstieg sein. Lass uns gemeinsam die besten Optionen für dich finden!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Business Analyst (SQL & Metadata Analytics)

SQL
Metadata-Analyse
Datenmodellierung
Datenqualität Analyse
Datenprofiling
KPI-Definition
Analytische Fähigkeiten
Problemlösungsfähigkeiten
Kommunikationsfähigkeiten
Dokumentationsfähigkeiten
Verständnis komplexer Datenstrukturen
Zusammenarbeit mit Stakeholdern
Erfahrung mit relationalen Datenbanken
Kenntnisse in BI-Tools
Vertrautheit mit ETL/ELT-Pipelines

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Hausaufgaben: Bevor du deine Bewerbung schreibst, schau dir die Unternehmenswebsite und die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten einen Unterschied machen kannst.

Zeig deine SQL-Skills: Da wir nach einem Data Business Analyst suchen, ist es wichtig, dass du deine SQL-Kenntnisse in deiner Bewerbung hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du komplexe Datenanalysen durchgeführt hast und wie du dabei vorgegangen bist.

Sei klar und präzise: Vermeide es, zu viel Fachjargon zu verwenden, wenn du deine Erfahrungen beschreibst. Wir wollen verstehen, was du gemacht hast und wie du es gemacht hast. Klarheit ist der Schlüssel!

Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Virtido AG vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Position des Data Business Analyst vertraut und verstehe, wie sie in die Struktur des Unternehmens passt. Informiere dich über die spezifischen Anforderungen, wie SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Metadatenanalyse, um gezielt auf die Fragen eingehen zu können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Business Analyst unter Beweis stellen. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Datenmodellen, KPIs und der Zusammenarbeit mit Stakeholdern zu sprechen, um deine Eignung für die Rolle zu demonstrieren.

Stelle kluge Fragen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du während des Interviews stellen kannst. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie sie den Erfolg von Datenanalysen messen. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Rolle.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe Datenstrukturen einfach zu erklären. Achte darauf, klar und präzise zu sein, um Missverständnisse zu vermeiden und deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.

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Standort: Lucerne
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