Business Data Analyst

Wir suchen einen hochqualifizierten Data Analyst mit umfassender Expertise in Datenanalyse, Datenqualität sowie Prozess- und Datenmapping. Der ideale Kandidat wird die Lücke zwischen den Geschäftspartnern und technischen Teams überbrücken, indem er Quellsysteme analysiert, Datenintegrationsbedarfe identifiziert und die Gestaltung skalierbarer Lösungen und Geschäftsmodelle unterstützt. Diese Rolle konzentriert sich darauf, Geschäftsbedürfnisse in klare, detaillierte technische Anforderungen zu übersetzen, während sichergestellt wird, dass die Lösungen skalierbar, machbar und mit den Geschäftszielen abgestimmt sind. 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 fungieren, indem Lösungsmöglichkeiten und Kompromisse vorgeschlagen werden.

• Requirements & Dokumentation: Erstellung und Pflege von Artefakten wie: Business Requirement Documents (BRD), Functional Requirement Specifications (FRS), User Journeys und Akzeptanzkriterien, Prozessflüsse, Datenmodelle und Systemdiagramme.
• Sicherstellung, dass Anforderungen klar, vollständig, testbar und nachvollziehbar sind.
• Entwicklung von Daten- und KPI-Definitionen und deren Implementierung in unser globales Datenkatalog.

• Datenanalyse & Datenmapping: Analyse von Quellsystemen zur Verständnis bestehender Datenstrukturen.
• Durchführung von Datenprofiling, Datenqualitätsbewertung und explorativer Datenanalyse auf Quellsystemen.
• Mapping von Quell- zu Ziel-Datenflüssen und Definition der Transformationslogik für Datenpipelines, Data Warehouses und Analyseplattformen.
• Gestaltung von Datenmodellen, Entity-Relationship-Diagrammen und Dokumentation von Datendefinitionen.
• Identifizierung von Datenlücken, Inkonsistenzen und Qualitätsproblemen sowie Vorschlag von Behebungsstrategien.
• 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 Entwurfsüberprüfungen, um die Übereinstimmung mit Architekturstandards sicherzustellen.
• Unterstützung der Entwicklungsteams während der Implementierung durch Klärung von anforderungsbezogenen Fragen.

• Lieferung & Qualitätssicherung: 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.

Erforderliche Erfahrung:

• 5–8 Jahre Erfahrung als Data Analyst, Business Analyst, Technischer Business Analyst oder in einer ähnlichen Rolle.
• Erfahrung in der Arbeit als Teil eines Projektteams in globalen Transformationsprojekten in den Bereichen Operations und Supply Chain Management oder Human Resources und Finanzen.
• Solide Erfahrung in der Datenanalyse und technische Expertise in Bezug auf Datenmodelle, Datenbankdesignentwicklung, 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.