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Projektdetails
Aufgaben
1. Management-Reporting und Zusammenarbeit mit Stakeholdern
- Direkte Zusammenarbeit mit dem Senior Management, um geschäftliche Prioritäten und Reporting-Anforderungen zu verstehen.
- Übersetzung des Informationsbedarfs der Führungsebene in Datenmodelle, Dashboards und analytische Lösungen.
- Präsentation von Ergebnissen, Empfehlungen und Erkenntnissen vor Führungsteams
- Entwicklung von Management-Reports, Dashboards und datenbasierten Handlungsempfehlungen.
2. Datenextraktion und Datenanalyse
- Konzeption, Entwicklung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Extraktion und Transformation großer Datenmengen.
- Aufbau und Pflege robuster Datensätze aus verschiedenen unternehmensweiten Systemen und Datenquellen.
- Analyse operativer, finanzieller und geschäftlicher Leistungsdaten, um Trends, Chancen und Risiken zu identifizieren.
- Sicherstellung der Genauigkeit, Integrität und Konsistenz der Daten über verschiedene Reporting-Umgebungen hinweg.
3. Unterstützung in Databricks, SQL Server und Data Engineering
- Entwicklung und Pflege von Datentransformationsprozessen innerhalb von Databricks-Umgebungen.
- Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams, um Datenpipelines und die Datenverfügbarkeit zu verbessern.
- Arbeit mit strukturierten und semi-strukturierten Datensätzen zur Unterstützung anspruchsvoller Analyseanforderungen.
- Optimierung der Datenverarbeitungsleistung und Unterstützung skalierbarer Analyselösungen.
4. Business Intelligence und Dashboard-Entwicklung
- Entwicklung interaktiver Dashboards und Management-Berichte mit Power BI.
- Erstellung kurzfristig verfügbarer Prototypen und Proof-of-Concept-Lösungen, um Reporting-Anforderungen zu überprüfen und zu validieren.
- Gestaltung semantischer Datenmodelle, Kennzahlen, KPIs und Visualisierungen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen auf Führungsebene.
- Förderung der Nutzung von Self-Service-Analytics und Self-Service-Reporting innerhalb der PM-Organisation.
- Einführung und Umsetzung von Reporting-Standards, Governance-Vorgaben und Best Practices.
5. Kontinuierliche Verbesserung
- Identifizierung von Möglichkeiten zur Automatisierung von Reporting-Prozessen und zur Reduzierung manueller Tätigkeiten.
- Empfehlung von Verbesserungen an der Datenarchitektur, den Reporting-Methoden und den analytischen Ansätzen.
Anforderungen
Must-haves
- Studium der Informatik, Data Analytics, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik oder vergleichbare Qualifikation.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Analytics, Business Intelligence oder vergleichbaren Funktionen.
- Nachweisbare Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Führungskräften und dem Senior Management.
- Souveränes Auftreten auf Führungsebene und ausgeprägte Fähigkeiten im Stakeholder-Management.
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Executive Dashboards und Management-Reporting.
- verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Technische Expertise
- Microsoft SQL Server (Expertenniveau): Entwicklung komplexe SQL-Abfragen, Stored Procedures, Views, Performanceoptimierung, ETL und Datenqualität.
- Databricks (fortgeschritten): Datentransformation, Spark SQL, Lakehouse-Architektur und Datenpipelines.
- Power BI (fortgeschritten): Datenmodellierung, Entwicklung mit DAX, Power Query, semantische Modelle, Dashboard-Entwicklung und Performanceoptimierung.
Nice-to-haves
- Technologien der Azure-Datenplattform.
- Microsoft Fabric.
- Azure SQL.
- Konzepte des Data Warehousing.
- Python oder R für analytische Anwendungen.
- Power Platform, insbesondere Power Apps und Power Automate.
- DevOps und Praktiken zur Versions- und Quellcodeverwaltung.
Rahmenbedingungen
Einsatzort: Remote mit Reisebereitschaft Hamburg oder EU