Business Intelligence Analyst Jobbbeskrivning

Vi anställer en erfaren affärsintelligensanalytiker för att skapa datadrivna strategier för att förbättra vår organisations rutiner och växa vår marknadsandel. Du kommer att vara en del av ett företag som kommer att bryta data, skapa analysverktyg och rapportera om dina upptäckter och lösningar.

En förkärlek för data och ett positivt analytiskt sinne krävs för framgång som en affärsintelligensanalytiker. De bästa sökande kommer också att ha starka skriv- och muntliga kommunikationsförmågor, vilket gör att de kan förmedla taktiken framgångsrikt de vill anta.

Affärsintelligensanalytiker är avgörande för att göra de stora mängder data som för närvarande är tillgängliga för företag meningsfulla. Affärsintelligensanalytiker kan samla in och utvärdera data för att erbjuda tillväxtplaner för ett företag, som sträcker sig över området för affärs- och informationsteknologi.

Efter att ha gjort rekommendationer för tekniska framsteg i ett företag krävs ofta en affärsinformationsanalytiker för att hålla seminarier för kollegor, inklusive utbildningschefer för att distribuera och övervaka dessa nya system.

• Affärsansvarig
• Business Intelligence Team

• träffa kunder för att bestämma deras krav och problem
• Genomför informationssamlingsintervjuer med klienter och konsumenter och begära feedback
• Använd frågetekniker och samla in och extrahera data från lager för rapportering.
• Använd programvaruappar för att analysera aktuella data
• producera sammanfattningar av ett företags nuvarande status
• Gör rekommendationer till toppledningen om hur man kan förbättra effektiviteten
• Övervaka genomförandet av ett tekniskt projekt
• Skapa nya analytiska modeller och procedurer för ett företag att använda för att standardisera datainsamling

• Databasdesign och dataarkitektur
• Data Mining and Analytics
• Datasäkerhet och integritet
• Datavvisualisering (inklusive Tableau och Qlik)
• Hantera alla SQL -versioner
• Kunskaper i ETL (extrakt, transform, belastning)
• Förstå när Hadoop, R och SAS behövs och hur man använder dem effektivt
• molnberäkning och datalagringsteknik
• Utmärkta kommunikations- och artikuleringstalenter för att dela förslag med kollegor på ett tillgängligt sätt, ofta baserat på mycket tekniska data
• Utmärkta ledarskapsförmågor, liksom kapaciteten att brainstorma och samarbeta med teammedlemmar om ett datavetenskapsprojekt
• Kreativa problemlösningsförmågor och kritiskt tänkande
• Förmågan att arbeta i en varierad, multinationell arbetskraft som är inriktad på kundnöjdhet