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Data Analyst (m/w/d) – Business Intelligence & Merchandise Analytics
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Data Analyst (m/w/d) – Business Intelligence & Merchandise Analytics

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Details zur Stelle

Vollzeit

Qualifikationen

Statistik
SQL
Analysefähigkeit
Wirtschaftsinformatik
Python
Data Science

Vollständige Stellenbeschreibung

Worum es geht:

Wir suchen einen Data Analysten, der eine zentrale Rolle im datenbasierten Merchandise Planning eines führenden Sportgroßhändlers übernimmt. Ziel der Position ist es, Einkauf, Category Management und Warensteuerung mit modernen Analytics-Methoden, klaren Insights und präzisen Forecasts aktiv zu steuern, was die Sortimentsgestaltung und Mengenplanung betrifft. Der Fokus der Rolle liegt auf Business Intelligence, Datenanalyse und Warensteuerung.

Deine Aufgaben:

1. Analytics / Forecasting & Bestandssteuerung

Du entwickelst moderne Nachfrageprognosen (z. B. Saisonalitäts- und Cluster-Modelle), um den Warenfluss (Supply, Inventory, NOS) proaktiv zu optimieren.
Durch Trend- und What-if-Analysen lieferst du die Entscheidungsgrundlage für die strategische Sortiments- und Mengenplanung.
Du analysierst große Verkaufs-, Bestands- und Bewegungsdaten aus ERP‑, Warenwirtschafts- und Retail‑Systemen

2. BI-Architektur & Insights

Du konzipierst und automatisierst BI-Dashboards sowie KPI-Systeme, die Einkauf und Category Management echte Handlungsempfehlungen statt nur Rohdaten liefern.
Du transformierst komplexe Datenmengen in verständliche Insights zur kontinuierlichen Performance-Steuerung.

3. Data Foundation

Du sicherst die Datenintegrität in den Quellsystemen und baust eine „Single Source of Truth“ für das gesamte Merchandise Planning auf.
Du arbeitest eng mit der IT zusammen, um Datenanomalien frühzeitig zu erkennen und Reporting-Prozesse effizient zu skalieren.

Unsere Anforderungen:

Akademischer Hintergrund: Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, BWL oder vergleichbar.
Berufserfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Data Analyst, BI Analyst oder im Umfeld von Retail-/Wholesale-Analytics.
Technisches Skillset: Fundierte Kenntnisse in SQL und/oder Python.
Analytische Stärke: Ausgeprägte Fähigkeiten in quantitativer Analyse und Modellierung.
Prozessverständnis: Souveränes Verständnis von Retail- und Warenflussprozessen (Bestand, Forecasting, OOS, Wareneingänge, Abverkaufsdynamik).
Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie zu klaren Handlungsempfehlungen für Fachbereiche führen.

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