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

Das ist der Job

Deine Aufgaben: 1. Du analysierst große Verkaufs‑, Bestands‑ und Bewegungsdaten aus ERP‑, Warenwirtschafts‑ und Retail‑Systemen. 2. Du arbeitest eng mit der IT zusammen, um Datenanomalien frühzeitig zu erkennen und Reporting‑Prozesse effizient zu skalieren.

Prozessverständnis: Souveränes Verständnis von Retail- und Warenflussprozessen (Bestand, Forecasting, OOS, Wareneingänge, Abverkaufsdynamik).

Das brauchst du

Technisches Skillset: Fundierte Kenntnisse in SQL und/oder Python. Analytische Stärke: Ausgeprägte Fähigkeiten in quantitativer Analyse und Modellierung. Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie zu klaren Handlungsempfehlungen für Fachbereiche führen. #J-18808-Ljbffr

Darum lohnt es sich

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. Analytics / Forecasting & Bestandssteuerung Du entwickelst moderne Nachfrageprognosen (z.

Data Foundation Du sicherst die Datenintegrität in den Quellsystemen und baust eine "Single Source of Truth" für das gesamte Merchandise Planning auf. Worum es geht: Wir suchen einen Data Analysten, der eine zentrale Rolle im datenbasierten Merchandise Planning eines führenden Sportgroßhändlers übernimmt.

Der Fokus der Rolle liegt auf Business Intelligence, Datenanalyse und Warensteuerung. 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.

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.

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.