Wirtschaftsinformatik in der Praxis

Hallo zusammen,

im letzten Teil meines Blogeintrags möchte ich ein Fazit zu meiner Tätigkeit als Werkstudent im Bereich Data Engineering und Data Analysis ziehen.

Die Tätigkeit bei Siemens Mobility ermöglicht mir vielfältige praktische Einblicke in einen Bereich, der mir Spaß macht und in dem ich auch nach dem Studium gerne weiterarbeiten möchte. Insbesondere die Arbeit mit Snowflake, Qlik und Power BI gibt mir einen guten Praxisbezug. Gleichzeitig kann ich einige Inhalte aus dem Studium, etwa aus den Vorlesungen Relationale Datenbanksysteme I, Software Engineering oder aus der überfachlichen Qualifikation zum Thema SAP, in der Praxis wiedererkennen und anwenden.

Als besonders bereichernd empfinde ich die Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus unterschiedlichen Fachbereichen. Durch den regelmäßigen Austausch erhalte ich Einblicke in verschiedene Prozesse und lerne, technische Lösungen an konkrete betriebliche Bedarfe anzupassen. Dabei wird deutlich, dass neben technischem Verständnis auch Kommunikation eine zentrale Rolle spielt.

Auch das Arbeitsumfeld erlebe ich als sehr positiv. Ich werde als Werkstudent in Projekte eingebunden, ernst genommen und erhalte die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und mich fachlich weiterzuentwickeln. Hinzu kommen flexible Arbeitszeiten, die Möglichkeit zum Homeoffice sowie verschiedene Weiterbildungsangebote, die die Verbindung von Studium und Beruf zusätzlich unterstützen.

Insgesamt fällt mein Fazit daher sehr positiv aus. Die Werkstudententätigkeit bei Siemens Mobility bietet mir wertvolle fachliche und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten und vermittelt zugleich einen realistischen Einblick in mögliche Berufsfelder der Wirtschaftsinformatik.

Zusammenfassend bin ich mit meiner Tätigkeit als Werkstudent sehr zufrieden und kann sie jedem Studierenden weiterempfehlen.

Pascal

Hallo zusammen,

in diesem Beitrag möchte ich euch einen genaueren Einblick in meine konkreten Aufgaben und Projekte während meiner Werkstudententätigkeit geben.

Ein zentraler Bestandteil meiner Arbeit ist die Entwicklung und Pflege von Datenmodellen in Snowflake. Diese bilden die Grundlage für verschiedene Auswertungen und Reports, die anschließend in Power BI visualisiert werden. Die zugrunde liegenden Daten stammen dabei vor allem aus dem ERP-System SAP. Deshalb ist es wichtig, die fachlichen Prozesse und Datenstrukturen zu verstehen, ein fachlich und semantisch sinnvolles Datenmodell zu entwickeln und frühzeitig zu klären, welche Inhalte am Ende im Dashboard dargestellt werden sollen. Dabei geht es nicht nur darum, Daten technisch korrekt bereitzustellen, sondern sie auch so aufzubereiten, dass sie für die jeweiligen Fachbereiche sinnvoll nutzbar sind. Dafür ist der enge Austausch mit den Personen wichtig, die mit den Dashboards arbeiten und die Daten für ihre täglichen Aufgaben benötigen. Damit die Daten aus SAP für Analysen und Dashboards genutzt werden können, müssen sie zunächst in geeigneter Form aufbereitet und weiterverarbeitet werden. Hierfür kommt der ETL-Prozess zum Einsatz. ETL steht für Extract, Transform, Load und beschreibt den Prozess, bei dem Daten aus Quellsystemen wie SAP entnommen, in Snowflake aufbereitet und anschließend für Analysen und Visualisierungen in BI-Tools genutzt werden.

Ein weiteres wichtiges Thema meiner Werkstudententätigkeit ist neben der Weiterentwicklung bestehender Datenmodelle auch die Entwicklung neuer Datenmodelle. Mein zentraler Arbeitsschwerpunkt lag jedoch in den vergangenen Monaten auf der Migration von Qlik zu Power BI. Gemeinsam mit meinem Team habe ich daran gearbeitet, bestehende Qlik-Anwendungen, Arbeitsblätter und Datenstrukturen in die neue Umgebung zu überführen. Dabei wurden einzelne Inhalte auch nach Snowflake verlagert und in bestimmten Bereichen optimiert. Da Qlik und Power BI zwei unterschiedliche Business-Intelligence-Tools sind, mussten Funktionsweisen, Logiken und Darstellungsformen zum Teil deutlich angepasst werden.

Neben der eigentlichen Dashboard-Entwicklung gehört auch die Unterstützung von Kolleginnen und Kollegen aus anderen Abteilungen zu meinen Aufgaben. Wenn Daten für Auswertungen, Präsentationen oder Analysen benötigt werden, stelle ich diese entweder direkt bereit oder unterstütze bei der Strukturierung und Nutzung der Daten. Dadurch habe ich regelmäßig Kontakt zu unterschiedlichen Fachbereichen und bekomme ein gutes Verständnis dafür, welche Anforderungen in der Praxis an Daten und BI-Lösungen gestellt werden.

Insgesamt ist meine Tätigkeit eine gute Mischung aus technischer Arbeit an Datenmodellen und BI-Tools sowie der Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen zu unterstützen.

Hallo zusammen,

mein Name ist Pascal und ich studiere Wirtschaftsinformatik im Master. Neben meinem Studium bin ich nun seit zwei Jahren als Werkstudent im Bereich Data Engineering und Data Analysis bei der Siemens Mobility GmbH tätig. In den folgenden Blogbeiträgen möchte ich euch einen Einblick in meine Aufgaben, meine Projekte sowie meine praktischen Erfahrungen geben.

Da Siemens gefühlt in sehr vielen Bereichen tätig ist, hier noch einmal eine kleine Einordnung: Die Siemens Mobility GmbH gehört zur Siemens AG und ist auf Lösungen für den Schienenverkehr spezialisiert. Neben digitalen Anwendungen und Software entwickelt und produziert das Unternehmen vor allem Komponenten, Systeme und Schienenfahrzeuge. Dazu gehören beispielsweise Relais, Schaltschränke und Balisen, die für einen sicheren und zuverlässigen Bahnverkehr sorgen. Gleichzeitig spielen Themen wie Digitalisierung und Automatisierung eine immer wichtigere Rolle. Das Ziel von Siemens Mobility ist es, nachhaltige, sichere und effiziente Lösungen zu entwickeln, um die Mobilität von Menschen und den Transport von Gütern auf der Schiene zu verbessern.

Mein Arbeitsort ist der Standort Braunschweig, der durch seine direkte Lage am Hauptbahnhof gut angebunden ist und insgesamt rund 4.400 Mitarbeitende beschäftigt. Ich selbst bin in einem kleinen Team im Bereich der Digitalisierung und Automatisierung von Abläufen im Order Management und in der Business Administration tätig. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Nutzung von Business-Intelligence-Lösungen, um Daten aus unterschiedlichen Systemen auszuwerten, transparent darzustellen und für Entscheidungen nutzbar zu machen. In diesem Kontext spielen BI-Tools wie Power BI und Qlik, das ERP-System SAP sowie Datenplattformen wie Snowflake eine zentrale Rolle. Neben der Entwicklung dieser Lösungen ist auch der bereichsübergreifende Austausch ein wichtiger Teil meiner Arbeit, da ich regelmäßig mit Kolleginnen und Kollegen zusammenarbeite, die die Dashboards nutzen, mit Daten arbeiten oder Anforderungen aus ihren jeweiligen Bereichen einbringen.

Konkreter dazu im nächsten Blog mehr.