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Data analyst (m/w/d)

Mainhausen
Festanstellung
SPORT 2000 International GmbH
Data Analyst
Inserat online seit: 27 April
Beschreibung

Job Description

Wir suchen dich als Data Analyst (m/w/d) am Standort Mainhausen (hybrid), um den internationalen SPORT 2000 Verbund mit datengetriebenen Insights, modernen Analytics-Systemen und hochwertiger Datenqualität zu stärken.



Lesen Sie alle Informationen zu dieser Stelle sorgfältig durch und verwenden Sie dann die Schaltfläche "Bewerbung", um Ihren Lebenslauf und Ihre Bewerbung abzuschicken.
Deine Benefits:

*
* Hybrides Arbeiten im 60/40‑Modell


Flexible und eigenverantwortliche Arbeitszeitgestaltung


Individuelle Weiterbildungen & maßgeschneiderte Förderprogramme


Flache Hierarchien & kurze Entscheidungswege


Modernes IT‑Set‑up (SAS VIYA, Power BI, Cloud-Tools)


JobRad, kostenfreie Parkplätze, bezuschusstes Mittagessen


Betriebliches Gesundheitsmanagement & Unterstützung bei Altersvorsorge


Teil eines großen internationalen Netzwerks mit über 3.000 Sportfachgeschäften



Deine Hauptaufgaben:

*
* Weiterentwicklung und Betrieb von Analysesystemen, insbesondere SAS VIYA


Aufbau und Pflege von Frameworks für ETL/ELT, Reporting und Datenqualität


Analyse komplexer Datenbestände zur Identifikation von Trends & Wachstumspotenzial


Erstellung interaktiver Dashboards (SAS, Power BI, Power Query)


Sicherstellung der Datenqualität durch Prüf- und Bereinigungsprozesse


Definition & Implementierung von Systemen zur Datenerfassung und -integration


Mitarbeit bei der Weiterentwicklung internationaler POS-Datenprozesse


Zusammenarbeit mit Category Management, Projektmanagement & internationalen Stakeholdern


Einhaltung von Data‑Governance, Datenschutz & Compliance-Richtlinien



Dein Profil:

*
* Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, Informatik, Statistik, Mathematik o.Ä.)


3–5 Jahre Berufserfahrung als Data Analyst, idealerweise im Sport‑ oder Retail‑Umfeld


Sehr gute Kenntnisse in SAS, SQL, Datenmodellierung (Star Schema / Data Vault)


Erfahrung mit Power BI, SAS VIYA, Power Query


Kenntnisse von Datenformaten (CSV, JSON, XML, EDI/EDIFACT)


Grundlagen in Machine Learning (SAS/SPSS oder Python)


Erfahrung mit ETL‑Frameworks (z. B. Azure Data Factory)


Kenntnisse zu Retail‑KPIs (Sell‑through, GMROI etc.)


Gute Englischkenntnisse; Französisch wünschenswert


Verständnis von Datenschutz (DSGVO) und Data‑Governance



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