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Diebel Speditions GmbH Linkedin · Posted 22d ago

Controller / Data Analyst (m/w/d)

Germany

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Dich erwartet ein inhabergeführtes, mittelständisches Unternehmen mit einem familiären Umfeld, flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einer offenen Fehlerkultur.

  • Reporting & Monitoring: Erstellung und Weiterentwicklung von monatlichen Management-Reports, Dashboards (z. B. in Power BI) und Abweichungsanalysen.
  • Planung & Forecasting: Aktive Mitwirkung bei der Budgetplanung sowie Erstellung von rollierenden Forecasts unter Nutzung prädiktiver Analysen.
  • BI-Architektur & Dashboarding: Konzeption, Implementierung und Pflege von interaktiven Dashboards und automatisierten Reports (z. B. in Power BI).
  • Automatisierung: Verantwortung für die Datenintegration aus diversen Quellsystemen in eine zentrale BI-Plattform; Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität.
  • Datenmanagement: Aufbau und Optimierung von automatisierten Datenstrecken aus verschiedenen Vorsystemen: Erhebung, Bereinigung, und Strukturierung von Rohdaten, um eine einheitliche und belastbare Datenbasis für alle Unternehmensbereiche sicherzustellen.
  • Business Partnering: Beratung der Fachbereiche bei betriebswirtschaftlichen Fragestellungen und Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Entscheidungsunterstützung.
  • Prozessoptimierung: Identifikation von Effizienzpotenzialen in den Finanzprozessen durch Digitalisierung und Automatisierung.
  • Schnittstellenmanagement: Überwachung und kontinuierliche Optimierung der Datenqualität an den Schnittstellen sowie Fehlerbehebung bei automatisierten Import-Routinen.
  • Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation mit Schwerpunkt Controlling/Statistik.
  • Berufserfahrung: Fundierte Erfahrung im Controlling sowie idealerweise erste Praxis in der Datenanalyse oder Business Intelligence.
  • IT-Skills: Exzellente Excel-Kenntnisse (inkl. Power Query/Pivot). Erfahrung mit BI-Tools (Power BI).
  • Methodenkompetenz: Sicherer Umgang mit statistischen Verfahren und Datenmodellierung.
  • Analytisches Denken: Fähigkeit, komplexe Sachverhalte schnell zu durchdringen und präzise auf den Punkt zu bringen.
  • Kommunikationsstärke: Daten müssen "übersetzt" werden können - Sie können komplexe Ergebnisse auch für Nicht-Experten verständlich präsentieren.
  • Proaktivität: Sie warten nicht auf Aufgaben, sondern erkennen Optimierungsbedarf eigenständig.
  • Genauigkeit: Hohe Zahlenaffinität und ein sehr hoher Qualitätsanspruch an die eigene Arbeit.
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