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Controller / data analyst (m/w/d)

Berlin
Diebel Spedition
Data Analyst
Inserat online seit: 17 Juni
Aufgaben der Stelle
Dich erwartet ein inhabergeführtes, mittelständisches Unternehmen mit einem familiären Umfeld, flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einer offenen Fehlerkultur. Reporting & Monitoring: Erstellung und Weiterentwicklung von monatlichen Management-Reports, Dashboards (z. B. in Power BI) und Abweichungsanalysen. Planung & Forecasting: Aktive Mitwirkung bei der Budgetplanung sowie Erstellung von rollierenden Forecasts unter Nutzung prädiktiver Analysen. BI-Architektur & Dashboarding: Konzeption, Implementierung und Pflege von interaktiven Dashboards und automatisierten Reports (z. B. in Power BI). Automatisierung: Verantwortung für die Datenintegration aus diversen Quellsystemen in eine zentrale BI-Plattform; Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität. Datenmanagement: Aufbau und Optimierung von automatisierten Datenstrecken aus verschiedenen Vorsystemen: Erhebung, Bereinigung, und Strukturierung von Rohdaten, um eine einheitliche und belastbare Datenbasis für alle Unternehmensbereiche sicherzustellen. Business Partnering: Beratung der Fachbereiche bei betriebswirtschaftlichen Fragestellungen und Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Entscheidungsunterstützung. Prozessoptimierung: Identifikation von Effizienzpotenzialen in den Finanzprozessen durch Digitalisierung und Automatisierung. Schnittstellenmanagement: Überwachung und kontinuierliche Optimierung der Datenqualität an den Schnittstellen sowie Fehlerbehebung bei automatisierten Import-Routinen. Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation mit Schwerpunkt Controlling/Statistik. Berufserfahrung: Fundierte Erfahrung im Controlling sowie idealerweise erste Praxis in der Datenanalyse oder Business Intelligence. IT-Skills: Exzellente Excel-Kenntnisse (inkl. Power Query/Pivot). Erfahrung mit BI-Tools (Power BI). Methodenkompetenz: Sicherer Umgang mit statistischen Verfahren und Datenmodellierung. Analytisches Denken: Fähigkeit, komplexe Sachverhalte schnell zu durchdringen und präzise auf den Punkt zu bringen. Kommunikationsstärke: Daten müssen "übersetzt" werden können – Sie können komplexe Ergebnisse auch für Nicht-Experten verständlich präsentieren. Proaktivität: Sie warten nicht auf Aufgaben, sondern erkennen Optimierungsbedarf eigenständig. Genauigkeit: Hohe Zahlenaffinität und ein sehr hoher Qualitätsanspruch an die eigene Arbeit.
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