
BI-Consultant & Tableau-Expertin für Marketing- und KPI-Dashboards – von der Datenanalyse über die Modellierung bis zur...
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- 17.06.2025
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
6/2024 – offen
TätigkeitsbeschreibungKonzeption und Umsetzung einer einheitlichen Marketingdatenplattform in Databricks zur Integration interner und externer Datenquellen. Entwicklung eines skalierbaren Silver-Layers zur Harmonisierung heterogener Datenstrukturen sowie Design des Golden-Layers als konsolidierte Analysegrundlage. Auf Basis dieses Modells Weiterentwicklung und Erstellung neuer Tableau-Dashboards in enger Abstimmung mit Stakeholdern zur Optimierung der Reporting- und Prozesslandschaft.
Eingesetzte QualifikationenDatabricks, SQL, Microsoft Azure, Tableau
10/2022 – 2/2024
TätigkeitsbeschreibungAnalyse großer Fertigungsdatensätze zur Identifikation von Fehlerursachen in der Textilproduktion. Entwicklung prädiktiver ML-Modelle (Clustering, Random Forest, Regression) mit Python und SAS. Visualisierung der Ergebnisse mit Matplotlib und Seaborn zur Dokumentation und Ableitung konkreter Prozessverbesserungen.
Eingesetzte QualifikationenSAS Business Intelligence (BI), Amazon Web Services (AWS), Python, Tableau
5/2022 – 12/2023
TätigkeitsbeschreibungAufbau eines automatisierten Reporting-Systems zur Kundenanalyse in enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen. Migration bestehender Excel-Berichte in dynamische Dashboards, unterstützt durch ein neu entwickeltes Konzept zur Reporting-Transition. Identifikation und Anbindung relevanter Datenquellen zur Generierung aussagekräftiger Reports. Zusätzlich Durchführung gezielter Ad-hoc-Analysen zur Segmentierung von Kundengruppen und Ableitung konkreter Optimierungspotenziale im Kundenmanagement.
Eingesetzte QualifikationenMicrostrategy, Oracle Business Intelligence (BI), Python, SQL
10/2016 – 1/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung datenbasierter Vertriebsstrategien durch die Analyse des Kundenverhaltens zur Prognose von Produktpräferenzen und künftiger Nachfrage. In enger Abstimmung mit Fachbereichen und IT wurden relevante Datenquellen identifiziert und aufbereitet. Aufbau eines Customer-Potential-Dashboards zur Visualisierung tiefergehender Analysen und zur Steigerung der Transparenz über Kundenverhalten. Anwendung von Clustering-Methoden zur gezielten Aktivierung inaktiver Kundensegmente („long tail customers“).
Migration der Dateninfrastruktur von einem klassischen Data Warehouse zu einer Hadoop-basierten Data-Lake-Architektur – inkl. Datenübertragung aus Oracle, Umsetzung analytischer Prozesse mit SAS, Hive und Python. Im Rahmen eines Proof-of-Concepts wurden neue Analyse- und Visualisierungstechnologien evaluiert, mit anschließender Überführung bestehender SAS-Logik in Python.
Python, Qliksense, SAS (Software), Tableau
9/2004 – 9/2016
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung quantitativer Risikomodelle zur Überwachung und Bewertung von Kredit- und operationellen Risiken im Firmenkundengeschäft. Durchführung von Segment- und Portfoliobewertungen sowie Erstellung regelmäßiger Risiko-Reports zur Steuerung der Kapitalanforderungen. Aufbau prädiktiver Modelle für makroökonomische Zeitreihen und deren Einsatz in Stresstestszenarien zur Risikofrüherkennung.
Entwicklung eines Scoring-Modells auf Basis von Konto- und Kreditverhaltensdaten sowie Analyse und Umsetzung buchungsrelevanter Kundenverhaltensmuster im Ratingsystem. Erstellung fachlicher und technischer Dokumentationen sowie Präsentationen im Rahmen der Basel-II-Zertifizierung.
Oracle Database, SAS (Software), SQL, VBA (Visual Basic for Applications)
Ausbildung
Wolfgang Goethe Universität Frankfurt
Weitere Kenntnisse
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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