Head of Analytics

Die Rekrutierung eines/einer Head of Analytics zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der/die Head of Analytics ist für die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Business-Intelligence-(BI-)Lösungen und Datenvisualisierungen in der Organisation verantwortlich. Die Rolle zielt darauf ab, Daten in umsetzbare Insights für die Fachbereiche zu verwandeln und dabei Qualität, Verständlichkeit und Wirkung der Analysen sicherzustellen. Die Person arbeitet eng mit den Data- & AI-Teams, der IT und den Fachbereichen zusammen, um den analytischen Bedarf des Unternehmens zu decken.

Hauptaufgaben

a. Entwicklung und Bereitstellung analytischer Lösungen

Konzeption von Dashboards und Berichten:

  • Interaktive Dashboards (Power BI, Tableau, Looker) entwickeln, um den Anforderungen der Fachbereiche gerecht zu werden (Vertrieb, Marketing, Operations, Finanzen).

  • Die Berichterstellung automatisieren, um Insights in Echtzeit oder in regelmäßigen Abständen bereitzustellen.

Datenanalyse:

  • Explorative Analysen durchführen, um Trends, Auffälligkeiten oder Geschäftschancen zu identifizieren.

  • Mit Data Scientists zusammenarbeiten, um prädiktive oder präskriptive Modelle in die BI-Tools zu integrieren.

b. Führung der Analytics-Teams

Operative Führung:

  • Ein Team aus Data Analysts, BI Developern und Data Visualization Specialists leiten.

  • Die Arbeit agil organisieren, um Projekte termingerecht und gemäß den Anforderungen der Fachbereiche zu liefern.

Kompetenzaufbau:

  • Die Teams in Best Practices der Datenvisualisierung, im Storytelling und in der explorativen Analyse schulen.

  • Neue Tools und Methoden beobachten (z. B. Data-Storytelling-Tools, neue Funktionen von Power BI/Tableau).

c. Zusammenarbeit mit Fach- und Technikteams

Verständnis der fachlichen Anforderungen:

  • Eng mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um deren Anforderungen in analytische Lösungen zu übersetzen.

  • Anfragen nach ihrem Business-Impact priorisieren.

Integration mit den Data- & AI-Teams:

  • Mit den Teams Data Engineering und Data Science zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Daten zugänglich, sauber und nutzbar sind.

  • Insights aus KI-Modellen in die Dashboards integrieren, um die Analysen anzureichern.

d. Qualitätssicherung und Data Governance

Validierung von Daten und Analysen:

  • Qualität und Konsistenz der in Berichten und Dashboards verwendeten Daten sicherstellen.

  • Validierungsprozesse einführen, um Fehler in Analyse oder Visualisierung zu vermeiden.

Compliance und Sicherheit:

  • Die Regeln der Data Governance und die gesetzlichen Vorgaben (DSGVO usw.) einhalten.

  • Mit den Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um sensible Daten zu schützen.

e. Optimierung der analytischen Prozesse

Automatisierung und Skalierbarkeit:

  • Die Prozesse der Datenerhebung, -transformation und -visualisierung automatisieren, um die Effizienz zu steigern.

  • Die Performance der Dashboards optimieren, damit sie eine große Zahl an Nutzern bewältigen.

Messung des Impacts:

  • KPIs definieren und verfolgen, um Akzeptanz und Impact der analytischen Lösungen zu bewerten.

  • Nutzerfeedback einholen, um die Tools kontinuierlich zu verbessern.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Vertriebs-Dashboard: Entwicklung eines interaktiven Dashboards für das Vertriebsteam, das dank besserer Transparenz über die Performance eine Umsatzsteigerung von 15 % ermöglichte.

  • Automatisierung der Finanzberichte: Einführung eines automatisierten Systems zur Erstellung von Finanzberichten, das die Erstellungszeit um 50 % verkürzte.

  • Integration von KI in die BI: Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team, um Nachfrageprognosen in die Dashboards zu integrieren, wodurch die Prognosegenauigkeit um 20 % stieg.