Data Analyst (m/w/d) Power BI | Airflow | Snowflake

Leistungsbeschreibung

Projektziele:

• Weiterentwicklung und Automatisierung des Kundenwertmodells (KWM) Next Gen als datengetriebene Entscheidungsgrundlage im Rahmen des Customer Engagement Models
• Analyse und Weiterentwicklung der Produktwechselsimulation (PWS) im Rahmen des Next Best Action (NBA), u. a. durch Nutzung von Wechselportaldaten
• Aufdeckung und Bewertung von Portfolioeffekten bei Produktwechseln, Akquise und Abgängen

Anforderungen

Leistungsbeschreibung:

• Weiterentwicklung des Kundenwertmodells Next Gen (KWM) mit Fokus auf die Integration von Solutions
• AI-gestützte Identifikation relevanter Treiber im KWM
• Integration neuer Datenquellen und Optimierung bestehender Berechnungslogiken
• Abstimmung der Modelllogiken mit Anforderungen aus dem Customer Engagement Model
• Weiterentwicklung der PWS durch Einbindung von Wechselportaldaten
• Durchführung von Portfolioeffektanalysen (z. B. bei Produktwechsel, Akquise, Kündigungen)
• Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Abfragen in SQL
• Erstellung von Reports und Dashboards mit Power BI
• Abstimmung und strukturierte Datenbereitstellung an B2Compass

Fachliche Expertise:

• Erfahrung mit Ist-Datenberechnungen und Analyse von Portfolioeffekten
• Fundiertes Know-how im Bereich Pricing-Daten (Heroku, Powercloud, SAP)
• Branchenkenntnisse im Energiesektor, insbesondere im Vertrieb, wünschenswert

Technisches Know-how:

• Mehrjährige Erfahrung im Bereich ETL und Datenanalyse
• Sehr gute SQL-Kenntnisse (Snowflake)
• Erfahrung in der Datentransformation nach Business-Logik (Tabellenverknüpfung, Spaltenerstellung etc.)
• Explorative Analyse mit SQL und Power BI
• Erstellung und Veröffentlichung von Power BI Dashboards

Tool-Kompetenz:

• Azure DevOps
• Snowflake
• Jira
• GIT
• dbt
• Airflow
• Power BI

Soft Skills:

• Analytisches Denkvermögen
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Fähigkeit zur Abstimmung mit interdisziplinären Teams

Über den Auftraggeber

Start: 01.10.2025

Ende: 30.06.2026 plus Option auf Verlängerung

Auslastung: 38 Stunden pro Woche

Onsite Stunden: 72

Offsite Stunden: 1269

Standort: Essen | 95 % remote