Hier ist eine Tätigkeitsbeschreibung, die die Hauptaufgaben umreißt:

1. Datensammlung:
– Identifikation und Sammlung von relevanten Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich internen Datenbanken, externen Datenquellen und Big-Data-Plattformen.

2. Datenbereinigung und -verarbeitung:
– Bereinigung von Rohdaten, Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern.
– Transformation und Integration von Daten in geeignete Formate für Analysen.

3. Datenanalyse:
– Anwendung statistischer Methoden und Datenanalysetechniken zur Entdeckung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in den Daten.
– Nutzung von Data-Mining-Techniken, maschinellem Lernen und Predictive Analytics.

4. Berichterstattung und Visualisierung:
– Erstellung von aussagekräftigen Berichten und Dashboards, um komplexe Daten in verständliche Erkenntnisse umzuwandeln.
– Präsentation von Ergebnissen für nicht-technische Stakeholder.

5. Trendanalysen und Prognosen:
– Durchführung von Trendanalysen, um zukünftige Entwicklungen und Chancen zu identifizieren.
– Erstellung von Prognosen und Modellen zur Unterstützung von Entscheidungen.

6. Datensicherheit und Datenschutz:
– Sicherstellung der Sicherheit und Integrität von Daten.
– Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -richtlinien.

7. Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen:
– Enge Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen, um die datenbasierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.
– Identifikation von Geschäftsanforderungen und Übersetzung in datenbasierte Lösungen.

8. Automatisierung von Analysen:
– Entwicklung von Automatisierungslösungen für wiederkehrende Analysen.
– Implementierung von Skripten und Tools zur Verbesserung der Effizienz.

9. Anforderungsanalyse:
– Verständnis der Geschäftsanforderungen und Formulierung von Datenanforderungen.
– Beratung von Teams bei der Definition von Leistungsindikatoren.

10. Schulung und Wissensaustausch:
– Schulung von Teammitgliedern und anderen Abteilungen im Umgang mit Daten.
– Aktiver Wissensaustausch und Aufrechterhaltung von Fachkenntnissen im Bereich Datenanalyse.

11. Qualitätsmanagement:
– Implementierung von Qualitätskontrollmaßnahmen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse sicherzustellen.
– Überprüfung von Analysemethoden auf ihre Effektivität.

12. Kontinuierliche Verbesserung:
– Identifikation von Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenanalysen.
– Integration von Feedback und Lernen aus vergangenen Projekten.