Data-Warehouse-ManagerInnen betreuen IT-Systeme zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Unternehmenszahlen. Sie extrahieren Daten und Informationen aus Datenbanken und IT-Systemen eines Unternehmens und führen diese strukturiert in einer speziellen Datenbank, dem sog. Dataware-House zusammen. Diese Datenbank wird vor allem für Datenanalysen (OLAP, Online Analytical Processing) und für das Data-Mining, also die Untersuchung der Daten auf Muster, Regeln und Trends verwendet. Diese Auswertungen dienen als betriebswirtschaftliche Entscheidungshilfe.
Data-Warehouse-ManagerInnen werden in IT-Konzernen und in großen Unternehmen unterschiedlicher Branchen sowie im öffentlichen Bereich beschäftigt.
.... in der online-Stellenvermittlung des AMS (eJob-Room): 34 zum AMS-eJob-Room
Gefragte Kompetenzen und Fähigkeiten im Beruf Data-Warehouse-ManagerIn sind:
Berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten, die meist Voraussetzung im Beruf Data-Warehouse-ManagerIn sind:
Fachkenntisse und Fähigkeiten, die im Beruf Data-Warehouse-ManagerIn benötigt werden:
Soft-Skills, Kompetenzen und Fähigkeiten, die im Beruf Data-Warehouse-ManagerIn benötigt werden:
| 1 Grundlegend | 2 Selbstständig | 3 Fortgeschritten | 4 Hoch spezialisiert | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Beschreibung: Data-Warehouse-ManagerInnen sind Expertinnen und Experten der Digitalisierung. Sie sind in der Lage große Datenmengen in unterschiedlichen und immer wieder neuen Zusammenhängen zu ermitteln, zu bewerten und zu analysieren. Daraus entwickeln sie neue und kreative Ableitungen für Anwendungen, Geschäftsmodelle, Problemlösungen usw. Die erforderlichen Kompetenzen hängen dabei stark vom konkreten Tätigkeitsbereich ab und erfordern oft ein spezialisiertes Kompetenzniveau. | |||||||
| Kompetenzbereich | Kompetenzstufe(n) von ... bis ... |
Beschreibung | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 - Grundlagen und Zugang | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Data-Warehouse-ManagerInnen haben ein ausgeprägtes Verständnis für komplexe Zusammenhänge der Digitalisierung und gestalten selbst neue Anwendungen und Lösungen. Sie können sowohl allgemeine als auch berufsspezifische digitale Anwendungen (z. B. ETL-Prozesse, Oracle, SQL, Quantencomputing, Edge Computing, Blockchain-Technologie, Cloud Computing) und Geräte selbstständig und sicher anwenden. |
| 1 - Umgang mit Informationen und Daten | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Der Umgang mit Daten und Informationen ist das tägliche Brot für Data-Warehouse-ManagerInnen. Sie recherchieren, analysieren und bewerten Daten und entwickeln daraus Anwendungen sowie Lösungen für komplexe Fragestellungen und Probleme. |
| 2 - Kommunikation und Zusammenarbeit | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Data-Warehouse-ManagerInnen verwenden digitale Anwendungen zur Kommunikation, Zusammenarbeit und Dokumentation auf fortgeschrittenem Niveau und unterstützen andere beim Einsatz solcher Tools. |
| 3 - Kreative digitale Inhalte gestalten | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Data-Warehouse-ManagerInnen entwickeln kreative Ansätze für die automatisierte Analyse und Auswertung großer Datenmengen in den unterschiedlichen Kontexten. |
| 4 - Sicherheit | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Data-Warehouse-ManagerInnen beurteilen die für den jeweiligen Anlassfall relevanten Datenschutz- und -sicherheitsregeln und arbeiten maßgeblich an der Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Datensicherheit mit. |
| 5 - Problemlösen & Weiterlernen | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Data-Warehouse-ManagerInnen entwickeln neue Lösungen und Anwendungen für schlecht definierte Problemstellungen. |
| Elementare Sprachverwendung | Selbständige Sprachverwendung | Kompetente Sprachverwendung | |||
|---|---|---|---|---|---|
| A1 | A2 | B1 | B2 | C1 | C2 |
Während ihre Arbeit mit den IT-Tools häufig in englischer Sprache erfolgt, ergeben sich höhere Anforderungen an die Deutschkenntnisse vor allem aus der mündlichen und schriftlichen innerbetrieblichen Kommunikation im Team sowie mit anderen Abteilungen und aus der Kommunikation mit Kundinnen und Kunden. Sie müssen komplexe Arbeitsanweisungen verstehen und ausführen können und ihre Arbeitsergebnisse schriftlich dokumentieren. | |||||
Data-Warehouse-ManagerInnen verdienen ab 1.800 Euro brutto pro Monat. Je nach Qualifikationsniveau kann das Einstiegsgehalt auch höher ausfallen:
Freier Beruf:
IngenieurkonsulentIn
Patentanwalt/-anwältin
Reglementiertes Gewerbe:
Ingenieurbüros (Beratende IngenieurInnen)
Data-ManagerIn 
| w.Ez: | Data-Managerin |
| w.Mz: | Data-Managerinnen |
| m.Ez: | Data-Manager |
| m.Mz: | Data-Manager |
| n.Ez: | Data-ManagerIn |
| n.Mz: | Data-ManagerInnen |
Data Mining Analyst (m/w) im Bereich Customer Relationship Management
| w.Ez: | Data Mining Analyst (w) im Bereich Customer Relationship Management |
| w.Mz: | Data Mining Analysts (w) im Bereich Customer Relationship Management |
| m.Ez: | Data Mining Analyst (m) im Bereich Customer Relationship Management |
| m.Mz: | Data Mining Analysts (m) im Bereich Customer Relationship Management |
| n.Ez: | Data Mining Analyst (m/w) im Bereich Customer Relationship Management |
| n.Mz: | Data Mining Analysts (m/w) im Bereich Customer Relationship Management |
Experte/Expertin für Data-mining
| w.Ez: | Expertin für Data-mining |
| w.Mz: | Expertinnen für Data-mining |
| m.Ez: | Experte für Data-mining |
| m.Mz: | Experten für Data-mining |
| n.Ez: | Experte/Expertin für Data-mining |
| n.Mz: | Experten/Expertinnen für Data-mining |
DWH-Data-Quality-Engineer (m/w)
| w.Ez: | DWH-Data-Quality-Engineer (w) |
| w.Mz: | DWH-Data-Quality-Engineers (w) |
| m.Ez: | DWH-Data-Quality-Engineer (m) |
| m.Mz: | DWH-Data-Quality-Engineers (m) |
| n.Ez: | DWH-Data-Quality-Engineer (m/w) |
| n.Mz: | DWH-Data-Quality-Engineers (m/w) |
DWH-Testing-Engineer (m/w)
| w.Ez: | DWH-Testing-Engineer (w) |
| w.Mz: | DWH-Testing-Engineers (w) |
| m.Ez: | DWH-Testing-Engineer (m) |
| m.Mz: | DWH-Testing-Engineers (m) |
| n.Ez: | DWH-Testing-Engineer (m/w) |
| n.Mz: | DWH-Testing-Engineers (m/w) |
Fachkraft für Reporting (m/w)
| w.Ez: | Fachkraft für Reporting (w) |
| w.Mz: | Fachkräfte für Reporting (w) |
| m.Ez: | Fachkraft für Reporting (m) |
| m.Mz: | Fachkräfte für Reporting (m) |
| n.Ez: | Fachkraft für Reporting (m/w) |
| n.Mz: | Fachkräfte für Reporting (m/w) |
IT-MitarbeiterIn im Bereich Reporting/DWH
| w.Ez: | IT-Mitarbeiterin im Bereich Reporting/DWH |
| w.Mz: | IT-Mitarbeiterinnen im Bereich Reporting/DWH |
| m.Ez: | IT-Mitarbeiter im Bereich Reporting/DWH |
| m.Mz: | IT-Mitarbeiter im Bereich Reporting/DWH |
| n.Ez: | IT-MitarbeiterIn im Bereich Reporting/DWH |
| n.Mz: | IT-MitarbeiterInnen im Bereich Reporting/DWH |
SpezialistIn für Reporting
| w.Ez: | Spezialistin für Reporting |
| w.Mz: | Spezialistinnen für Reporting |
| m.Ez: | Spezialist für Reporting |
| m.Mz: | Spezialisten für Reporting |
| n.Ez: | SpezialistIn für Reporting |
| n.Mz: | Spezialisten/Spezialistinnen für Reporting |
EDI-ProjektmanagerIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| EDI-ProjektmanagerIn (IT-ProjektmanagerIn) |
| w.Ez: | EDI-Projektmanagerin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | EDI-Projektmanagerinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | EDI-Projektmanager (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | EDI-Projektmanager (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | EDI-ProjektmanagerIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | EDI-ProjektmanagerInnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
WissensmanagerIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Wissensmanagement |
| w.Ez: | Wissensmanagerin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Wissensmanagerinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Wissensmanager (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Wissensmanager (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | WissensmanagerIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | WissensmanagerInnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Data Warehouse Consultant (m/w)
| w.Ez: | Data Warehouse Consultant (w) |
| w.Mz: | Data Warehouse Consultants (w) |
| m.Ez: | Data Warehouse Consultant (m) |
| m.Mz: | Data Warehouse Consultants (m) |
| n.Ez: | Data Warehouse Consultant (m/w) |
| n.Mz: | Data Warehouse Consultants (m/w) |
DatenwissenschaftlerIn
| w.Ez: | Datenwissenschaftlerin |
| w.Mz: | Datenwissenschaftlerinnen |
| m.Ez: | Datenwissenschaftler |
| m.Mz: | Datenwissenschaftler |
| n.Ez: | DatenwissenschaftlerIn |
| n.Mz: | DatenwissenschaftlerInnen |
ForscherIn im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-ManagerIn)
| w.Ez: | Forscherin im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Forscherinnen im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Forscher im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Forscher im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | ForscherIn im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | ForscherInnen im Bereich Datenanalyse (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
LeiterIn im Bereich Data Science
| w.Ez: | Leiterin im Bereich Data Science |
| w.Mz: | Leiterinnen im Bereich Data Science |
| m.Ez: | Leiter im Bereich Data Science |
| m.Mz: | Leiter im Bereich Data Science |
| n.Ez: | LeiterIn im Bereich Data Science |
| n.Mz: | LeiterInnen im Bereich Data Science |
AnalystIn im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| BI-Reporting |
| Business Intelligence |
| Cognos Business Intelligence Series |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| AnalystIn im Bereich Business Intelligence (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Analystin im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Analystinnen im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Analyst im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Analysten im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | AnalystIn im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Analysten/Analystinnen im Bereich Business Intelligence (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Business Intelligence Consultant (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| BI-Reporting |
| Business Intelligence |
| Cognos Business Intelligence Series |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Business Intelligence Consultant (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Business Intelligence Consultant (w) |
| w.Mz: | Business Intelligence Consultants (w) |
| m.Ez: | Business Intelligence Consultant (m) |
| m.Mz: | Business Intelligence Consultants (m) |
| n.Ez: | Business Intelligence Consultant (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Business Intelligence Consultants (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Business Intelligence Data Analyst (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| BI-Reporting |
| Business Intelligence |
| Cognos Business Intelligence Series |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Business Intelligence Data Analyst (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Business Intelligence Data Analyst (w) |
| w.Mz: | Business Intelligence Data Analysts (w) |
| m.Ez: | Business Intelligence Data Analyst (m) |
| m.Mz: | Business Intelligence Data Analysts (m) |
| n.Ez: | Business Intelligence Data Analyst (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Business Intelligence Data Analysts (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Business Intelligence-SpezialistIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| BI-Reporting |
| Business Intelligence |
| Cognos Business Intelligence Series |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Business Intelligence-SpezialistIn (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Business Intelligence-Spezialistin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Business Intelligence-Spezialistinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Business Intelligence-Spezialist (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Business Intelligence-Spezialisten (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Business Intelligence-SpezialistIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Business Intelligence-Spezialisten/Spezialistinnen |
Data Analyst (m/w)
| w.Ez: | Data Analyst (w) |
| w.Mz: | Data Analysts (w) |
| m.Ez: | Data Analyst (m) |
| m.Mz: | Data Analysts (m) |
| n.Ez: | Data Analyst (m/w) |
| n.Mz: | Data Analysts (m/w) |
Data Architect (m/w)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Datenbankentwicklung |
| w.Ez: | Data Architect (w) |
| w.Mz: | Data Architects (w) |
| m.Ez: | Data Architect (m) |
| m.Mz: | Data Architects (m) |
| n.Ez: | Data Architect (m/w) |
| n.Mz: | Data Architects (m/w) |
Data Artist (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Data Artist (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Data Artist (w) (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Data Artists (w) (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Data Artist (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Data Artists (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Data Artist (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Data Artists (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Data Engineer (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Datenspeicherungskenntnisse |
| Python |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Data Engineer (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Data Engineer (w) (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Data Engineers (w) (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Data Engineer (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Data Engineers (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Data Engineer (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Data Engineers (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Data Warehouse-AnalystIn
| w.Ez: | Data Warehouse-Analystin |
| w.Mz: | Data Warehouse-Analystinnen |
| m.Ez: | Data Warehouse-Analyst |
| m.Mz: | Data Warehouse-Analysten |
| n.Ez: | Data Warehouse-AnalystIn |
| n.Mz: | Data Warehouse-Analysten/Analystinnen |
Data Warehouse-Experte/-Expertin
| w.Ez: | Data Warehouse-Expertin |
| w.Mz: | Data Warehouse-Expertinnen |
| m.Ez: | Data Warehouse-Experte |
| m.Mz: | Data Warehouse-Experten |
| n.Ez: | Data Warehouse-Experte/-Expertin |
| n.Mz: | Data Warehouse-Experten/-Expertinnen |
DatenanalytikerIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| w.Ez: | Datenanalytikerin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Datenanalytikerinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Datenanalytiker (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Datenanalytiker (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | DatenanalytikerIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | DatenanalytikerInnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
DWH/BI-Architect (m/w)
| w.Ez: | DWH/BI-Architect (w) |
| w.Mz: | DWH/BI-Architects (w) |
| m.Ez: | DWH/BI-Architect (m) |
| m.Mz: | DWH/BI-Architects (m) |
| n.Ez: | DWH/BI-Architect (m/w) |
| n.Mz: | DWH/BI-Architects (m/w) |
Image and Data Analysis Engineer (m/w)
| w.Ez: | Image and Data Analysis Engineer (w) |
| w.Mz: | Image and Data Analysis Engineers (w) |
| m.Ez: | Image and Data Analysis Engineer (m) |
| m.Mz: | Image and Data Analysis Engineers (m) |
| n.Ez: | Image and Data Analysis Engineer (m/w) |
| n.Mz: | Image and Data Analysis Engineers (m/w) |
Junior Data Analyst (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Junior Data Analyst (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Junior Data Analyst (w) (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Junior Data Analysts (w) (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Junior Data Analyst (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Junior Data Analysts (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Junior Data Analyst (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Junior Data Analysts (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Market Data Business Analyst (m/w)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Business Analyse |
| Datenvisualisierung |
| w.Ez: | Market Data Business Analyst (w) |
| w.Mz: | Market Data Business Analysts (w) |
| m.Ez: | Market Data Business Analyst (m) |
| m.Mz: | Market Data Business Analysts (m) |
| n.Ez: | Market Data Business Analyst (m/w) |
| n.Mz: | Market Data Business Analysts (m/w) |
Online Analyst (m/w)
| w.Ez: | Online Analyst (w) |
| w.Mz: | Online Analysts (w) |
| m.Ez: | Online Analyst (m) |
| m.Mz: | Online Analysts (m) |
| n.Ez: | Online Analyst (m/w) |
| n.Mz: | Online Analysts (m/w) |
Senior Consultant (m/w) im Bereich Business Intelligence/Financial Services
| w.Ez: | Senior Consultant (w) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
| w.Mz: | Senior Consultants (w) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
| m.Ez: | Senior Consultant (m) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
| m.Mz: | Senior Consultants (m) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
| n.Ez: | Senior Consultant (m/w) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
| n.Mz: | Senior Consultants (m/w) im Bereich Business Intelligence/Financial Services |
Big Data Engineer (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Analyse von Big Data |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Big Data Engineer (m/w) (Data Scientist (m/w)) |
| Big Data Engineer (m/w) (MathematikerIn) |
| w.Ez: | Big Data Engineer (w) (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Big Data Engineers (w) (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Big Data Engineer (m) (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Big Data Engineers (m |
| n.Ez: | Big Data Engineer (m/w) (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Big Data Engineers (m/w) (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Big Data-AnalystIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Analyse von Big Data |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Big Data AnalystIn |
| Big Data-AnalystIn (MathematikerIn) |
| w.Ez: | Big Data-Analystin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Big Data-Analystinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Big Data-Analyst (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Big Data-Analysten (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Big Data-AnalystIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Big Data-Analysten/-Analystinnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
InformationsmanagerIn
| Berufliche Kompetenzen: |
| Informationsmanagement |
| w.Ez: | Informationsmanagerin |
| w.Mz: | Informationsmanagerinnen |
| m.Ez: | Informationsmanager |
| m.Mz: | Informationsmanager |
| n.Ez: | InformationsmanagerIn |
| n.Mz: | InformationsmanagerInnen |
DatenerfassungsspezialistIn
| Berufliche Kompetenzen: |
| Datenerfassung |
| Datenvalidierung |
| w.Ez: | Datenerfassungsspezialistin |
| w.Mz: | Datenerfassungsspezialistinnen |
| m.Ez: | Datenerfassungsspezialist |
| m.Mz: | Datenerfassungsspezialisten |
| n.Ez: | DatenerfassungsspezialistIn |
| n.Mz: | Datenerfassungsspezialisten/-spezialistinnen |
DatentechnikerIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| DatentechnikerIn (InformatikerIn) |
| w.Ez: | Datentechnikerin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Datentechnikerinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Datentechniker (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Datentechniker (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | DatentechnikerIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | DatentechnikerInnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Data Governance-SpezialistIn (Data-Warehouse-ManagerIn)
| Berufliche Kompetenzen: |
| Data Governance |
| Verwandte Berufsspezialisierungen: |
| Data Governance-SpezialistIn (Datensicherheitsexperte/-expertin) |
| Data Governance-SpezialistIn (Data Scientist (m/w)) |
| w.Ez: | Data Governance-Spezialistin (Data-Warehouse-Managerin) |
| w.Mz: | Data Governance-Spezialistinnen (Data-Warehouse-Managerinnen) |
| m.Ez: | Data Governance-Spezialist (Data-Warehouse-Manager) |
| m.Mz: | Data Governance-Spezialisten (Data-Warehouse-Manager) |
| n.Ez: | Data Governance-SpezialistIn (Data-Warehouse-ManagerIn) |
| n.Mz: | Data Governance-Spezialisten/-Spezialistinnen (Data-Warehouse-ManagerInnen) |
Open Data-BeauftragteR
| Berufliche Kompetenzen: |
| Betreuung von Open Data-Plattformen |
| Betreuung von Open Government Data |
| Veröffentlichen von Datensätzen als Open Data |
| w.Ez: | Open Data-Beauftragte |
| w.Mz: | Open Data-Beauftragte |
| m.Ez: | Open Data-Beauftragter |
| m.Mz: | Open Data-Beauftragte |
| n.Ez: | Open Data-BeauftragteR |
| n.Mz: | Open Data-Beauftragte |
Diese Seite wurde aktualisiert am: 05. April 2023 V2.3.1.0
