Daten zum Product Owner
Technische Fähigkeiten
- Produktverantwortung und agile Methoden (Scrum, SAFe).
- Datenplattformen, Data Warehouses und Datenökosysteme.
- Grundsätze der Datenverwaltung, Datenqualität und Datenverwaltung.
- Business-Intelligence- und Analysetools (Power BI, Tableau, Looker).
- Grundlagen von SQL und Datenabfragen.
- Verfassen von User Stories und Backlog-Management.
- Tools für das Produktmanagement (Jira, Confluence, Azure DevOps).
- Definition von KPIs und Leistungsmessung.
- Konzepte der Datenmodellierung und -analyse.
- Kenntnisse über cloudbasierte Datenplattformen (Azure, AWS, GCP).
Soziale Kompetenzen
- Ausgeprägte Fähigkeiten im Stakeholder-Management und in der Kommunikation.
- Strategisches Denken und unternehmerisches Gespür.
- Analytische und datengestützte Entscheidungsfindung.
- Führungskompetenz und Einfluss ohne direkte Weisungsbefugnis.
- Fähigkeit zur Prioritätensetzung und organisatorische Fähigkeiten.
- Problemlösung und kritisches Denken.
- Anpassungsfähigkeit und Kompetenzen im Bereich Change Management.
- Eine Einstellung, die auf Zusammenarbeit und Teamarbeit ausgerichtet ist.
- Karrierechancen
- Call-to-Action zum Angebot
Der Data Product Owner ist dafür verantwortlich, die Vision, Strategie und Umsetzung von Datenprodukten zu definieren und voranzutreiben, die geschäftlichen Mehrwert schaffen. Als Bindeglied zwischen den Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich, den Datenteams und den technischen Experten stellt er sicher, dass die Datenlösungen den Nutzerbedürfnissen entsprechen und gleichzeitig mit den Unternehmenszielen und den Standards der Daten-Governance im Einklang stehen.
Hauptaktivitäten
- Die Vision, die Roadmap und die Ziele von Datenprodukten definieren und kommunizieren.
- Geschäftsanforderungen und Nutzerbedürfnisse erfassen, priorisieren und verwalten.
- Pflege und Priorisierung des Product Backlogs auf der Grundlage des geschäftlichen Nutzens und der strategischen Ziele.
- Arbeiten Sie mit Dateningenieuren, Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Vertretern der Geschäftsbereiche zusammen.
- Übersetzen Sie geschäftliche Anforderungen in klare User Stories und funktionale Anforderungen.
- Leitung von Agile-Zitaten und Unterstützung der Entwicklungsteams während des gesamten Produktlebenszyklus.
- Überwachen Sie die Produktleistung anhand von KPIs und datengestützten Erkenntnissen.
- Stellen Sie sicher, dass die Anforderungen an Datenverwaltung, Datenqualität, Datensicherheit und Compliance erfüllt werden.
- Die kontinuierliche Verbesserung und Einführung von Datenprodukten im gesamten Unternehmen vorantreiben.
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Unsere weiteren Stellenangebote
Der Finanz-Business-Analyst fungiert als Bindeglied zwischen den Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich und den Technologieteams und stellt sicher, dass Finanzprozesse, -systeme und Berichtslösungen mit den Unternehmenszielen im Einklang stehen. Er analysiert geschäftliche Anforderungen, identifiziert Verbesserungsmöglichkeiten und unterstützt die Umsetzung von Lösungen, die die finanzielle Leistungsfähigkeit, die betriebliche Effizienz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbessern.
Hauptaktivitäten
- Geschäftliche und finanzielle Anforderungen erfassen, analysieren und dokumentieren.
- Arbeiten Sie mit den Teams aus den Bereichen Finanzen, Rechnungswesen, Risikomanagement und IT zusammen, um funktionale Lösungen zu erarbeiten.
- Finanzprozesse analysieren und Möglichkeiten zur Optimierung und Automatisierung aufzeigen.
- Erstellen Sie Funktionsspezifikationen, Prozessablaufpläne und Geschäftsdokumentation.
- Unterstützung bei der Implementierung, Weiterentwicklung und Integration von Finanzsystemen.
- An Test-, Validierungs- und Benutzerabnahmeverfahren teilnehmen.
- Den Projektfortschritt überwachen und sicherstellen, dass er mit den Unternehmenszielen im Einklang steht.
- Endnutzern bei der Systemeinführung und bei Prozessänderungen Unterstützung und Schulungen anbieten.
Der Datenanalyst sammelt, analysiert und interpretiert Daten, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Er wandelt Rohdaten in klare Erkenntnisse, Dashboards und Berichte um, sodass Teams die Leistung überwachen, Trends erkennen und operative sowie strategische Entscheidungen verbessern können.
Hauptaktivitäten
- Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, bereinigen und strukturieren.
- Analysieren Sie Datensätze, um Trends, Muster und geschäftliche Erkenntnisse zu erkennen.
- Erstellen Sie Dashboards, Berichte und Visualisierungen für die Entscheidungsträger im Unternehmen.
- Leistungskennzahlen definieren und überwachen.
- Wandeln Sie geschäftliche Fragestellungen in Datenanalysen und umsetzbare Empfehlungen um.
- Stellen Sie die Qualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten sicher.
- Ergebnisse für ein technisches und ein nicht-technisches Publikum klar darstellen.
- Arbeiten Sie mit den Teams aus den Bereichen Business, Produkt, Daten und IT zusammen.
Der Data Engineer entwirft, erstellt und pflegt skalierbare Datenarchitekturen, die es Unternehmen ermöglichen, große Datenmengen zu erfassen, zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren. Er gewährleistet die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Qualität der Daten im gesamten Unternehmen und schafft damit die Grundlage für Business Intelligence, Analytik, künstliche Intelligenz und datengestützte Entscheidungsfindung.
Hauptaktivitäten
- Entwurf, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und ETL-/ELT-Prozessen.
- Datenlager, Data Lakes und Datenplattformen aufbauen und optimieren.
- Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen integrieren.
- Stellen Sie die Datenqualität, -konsistenz und -verwaltung systemübergreifend sicher.
- Überwachen und optimieren Sie die Leistung und Skalierbarkeit der Datenverarbeitung.
- Arbeiten Sie mit Datenanalysten, Datenwissenschaftlern, Product Ownern und Stakeholdern aus dem Unternehmen zusammen.
- Bewährte Verfahren in den Bereichen Datensicherheit, Compliance und Zugriffsverwaltung umsetzen.
- Unterstützung von Initiativen zur Cloud-Migration und Modernisierung innerhalb von Datenökosystemen.
- Behebung datenbezogener Probleme und Mitwirkung an der kontinuierlichen Verbesserung der Plattform.
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