Stellenbeschreibung und Profil im Data Analytics Manager

Data Analytics Manager sind erfahrene Data Scientists, Data Architects, Data Engineers oder Statistiker. Sie können ihre Fähigkeiten auf der Ebene der Geschäftsleitung anwenden. Sie können sie nutzen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern und die Datenergebnisse mit der Unternehmensstrategie in Einklang zu bringen. All dies dient dazu, einen Einfluss auf die Konkurrenz zu schaffen und die Dienstleistungen für Benutzer oder Kunden zu verbessern.

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Diese Mischung aus Aufsichtserfahrung und Bootcamp-Datenanalyse schafft den perfekten Datenmanager. Sie sind Führungskräfte, die wichtige Geschäftsinformationen aus komplexen, schnellen Daten erfassen und austauschen können. Dies hilft, kurz- und langfristige Ziele zu erreichen.

Hier sind einige der Hauptaufgaben eines Data Analytics Managers:

Funktionsübergreifendes Management

Datenanalysten müssen anspruchsvolle Kommunikatoren sein. Sie können in der Mitte des Datengedränges operieren. Sie tun dies, während sie immer noch klare Anweisungen geben. Sie geben sie an Stakeholder, das breitere Management und den Rest des Unternehmens weiter.

Sie werden frische, wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Sie werden dazu beitragen, Geschäftsergebnisse durch Datenmodellierung und -analyse zu steuern.

In größeren Unternehmen müssen Sie auch Ihre Abteilung von Datenanalysten verwalten. Der Job beinhaltet die Schulung von Mitarbeitern und die Leitung von L&D durch iteratives Lernen. Es geht darum, Personal zu führen, Ziele zu setzen und den Kollegen Feedback zu geben.

Besessenheit von Optimierung

Manager, die Daten analysieren, müssen sich sehr auf die Optimierung konzentrieren. Sie tun dies durch Geschäftsanalyse und -bewertung. Sie überprüfen die Richtigkeit der Daten, erstellen gründliche Berichte und visualisieren die Daten. Sie verfolgen auch, wie die Berichterstattung und das Verständnis von Daten Prozesse verbessern.

Zukunftsorientiert

Die Datenverwaltung dient einem Zweck. Es ist zu erwarten, dass zukünftige Anforderungen an Lösungen aus Daten und den Prozessen, die sie aufgebaut haben, bestehen. Dazu gehören Personal- und Personalwesen, Tools, Data Engineering und Budgetdruck.

Das Ergebnis ist der erfolgreiche Abschluss von Data Insight-Initiativen. Es verbessert auch Unternehmensdienstleistungen oder Benutzerprodukte. Diese muss auch ganzheitliche Managementstrategien verkörpern. Sie stellen sicher, dass jedes Datenanalystenteam unter Ihnen engagiert und effektiv arbeitet. Sie müssen verstehen, wie wichtig ihre Fähigkeiten sind und wie sich ihre harte Arbeit auf das Team auswirkt.

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