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Einen Freelance Data-Analysten einstellen

Warum und wann braucht man einen Data-Analysten?

Wer ist in der Lage, die Geschäftsbedürfnisse zu ermitteln und zu erkennen, wie Data Science diese angehen kann? Der Data-Analyst oder Business-Analyst ist eine Art Berater, dessen Ziel es ist, die Ergebnisse des Unternehmens mithilfe von Daten zu verbessern, indem eine datengetriebene Organisation geschaffen wird.

Ein Data-Analyst-Berater definiert die Geschäftsbedürfnisse, arbeitet mit dem Unternehmen und Data Scientists zusammen, um Applikationsstrategien zu beweren, zu analysieren und zu definieren, um in allen Teilen der Organisation einen Einfluss zu üben, aber normalerweise mit Fokus auf gewerbliche Aktivitäten, um den Umsatz zu steigern, auf Operationen, um Kosten zu senken und den Service zu verbessern, und auf Qualität und Innovation.

Was nicht definiert ist, kann nicht gemessen werden. Was nicht gemessen wird, kann nicht verbessert werden. Was nicht verbessert wird, ist immer minderwertiger. - William Thomson Kelvin

Durch Outvise können Sie talentierte und zertifizierte Freelance Data-Analysten oder Berater finden und Sie zahlen nur für den ausgeführten Service.

Fallstudien mit Data Analyst

Im Netzwerk zertifizierter Data Analysten

Fallstudie
Qualitätsfallstudie Datenanalyst für ein internationales Getränkeunternehmen

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Alle Verkaufsberichte in SAP der Länder integrieren.

Mission, Tools und Methodik

Alle Verkaufsinformationen sicher und schnell integrieren, indem die Daten in den verschiedenen Gebieten vereinheitlicht werden. Wir gewährleisteten die Datenqualität mit Alteryx

Erzielte Ergebnisse

Das Management erhält zum ersten Mal integrierte und vergleichbare Berichte aller europäischer Gebiete.

Fallstudie
Anwendungsfall Datenanalyse für einen elektronischen Fertiger für die Integration von Information aus verschiedenen Quellen

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Ein globaler Spezialist für Energiemanagement und -automation mit 135 k Angestellten hatte viele Informationen überall verteilt. Das machte es unmöglich, eine Kostenoptimierungsstrategie zu entwickeln.

Mission, Tools und Methodik

Um ein Analyseprojekt zu starten, brauchten sie ein Daten-Repository mit Informationen aus verschiedenen Quellen (CRMs, ERPs, etc).

Das Datenlager wurde umstrukturiert, sodass das System für analytische Projekte die benötigte Information abrufen konnte (je nach Land erkennen, welche Produkte zurückgeschickt wurden, Transportkosten, etc).

Erzielte Ergebnisse

In 7 Monaten wurde ein gutgebautes und organisiertes Datenlager für die Zentrale errichtet, um Analyseprojekte zu starten und Kosten zu optimieren.

7 Monate

Fallstudie
Anwendungsfall Datenanalyse für einen Einzelhändler für die Optimierung seiner Verkaufsaktionen

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Ein französischer Einzelhändler, der seine Produkte online in Flash Sales verkauft, wollte Informationen über Wettbewerber abrufen, um seine Verkaufsaktionen zu optimieren.

Mission, Tools und Methodik

Sie engagierten einen Scrapper, um die Nachfrage und %, Marken mit ihren Wettbewerbern aushandelten, zu analysieren

Das ist eine der gefragtesten Methoden der Einzelhändler weltweit, wobei 18 % der eCommerce-Besuche Bots sind, die Tickets oder jedes andere Produkt kaufen.

Wir erstellten Dashboards, die in die Produktkataloge integriert waren und die Ergebnisse nutzen, um die Verkaufsaktionen zu überwachen.

Erzielte Ergebnisse

Sie konnten ihre eigenen Verkaufsaktionen mit denen der Wettbewerber vergleichen, um bessere Preise auszuhandeln, neue Trends und Kundenwissen zu antizipieren etc.

Frankreich

Fallstudie
Anwendungsfall Datenanalyse für ein europäisches Stellensuchportal

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Der Geschäftsführer eines der größten Online-Stellensuchportale Europas brauchte Hilfe bei der Preisgestaltung und Produktoptimierung.

Das Angebot war vielseitig, da sie mit allen möglichen Konten arbeiteten, zum Beispiel brauchen Personaldienstleister hunderte Lebensläufe pro Jahr, wohingegen KMU nur wenige Profile benötigen.

Mission, Tools und Methodik

Der Freelancer-Datenanalyst musste die verschiedenen Preise pro Lebenslauf - übergreifende Nutzung von Lebensläufen mit vorangegangen Kosten. Von da an konnte das Team an den Angeboten arbeiten, die sie verschicken konnten.

Es mussten 2 separate Datenbanken verschmolzen werden, um normierte Werte der Zahlungen (monatlich quartalsweise, etc.) zu erhalten, was zu einer Matrix mit zwei Achsen führte - Lebensläufe und Kosten.

Erzielte Ergebnisse

Der Durchschnittspreis für Lebensläufe für Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt konnte ermittelt werden. Dadurch konnte das Unternehmen die Wirtschaftlichkeit jedes Kunden und den Arbeitsumfang errechnen, und seine Preise und Produkte an die verschiedenen Kunden anpassen.

Europa

Fallstudie
Anwendungsfall Datenanalyse für ein Software- und App-Erfassungsportal zur Optimierung seines Sales-Funnels

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Die weltweit größte Software- und App-Erfassungsplattform wollte ihre Sales-Funnels optimieren. Mit mehr als 100 Millionen Nutzern pro Monat und mehr als 4 Millionen Downloads täglich mussten sie den Kaufweg verstehen, um ihren Umsatz zu steigern.

Mission, Tools und Methodik

Ein BI-Tool wurde entworfen und eingeführt, um die KPI aller Kanäle zu vereinheitlichen und so umfangreiche Einsicht zu ermöglichen.

Das Geschäftsmodell basiert auf dem Download von Software mit verschiedenen Abomodellen, und das Dashboard musste alle Besucher, Leads, Abos, Umsätze, Stornierungen etc sammeln.

Erzielte Ergebnisse

Der Kundenkonversions-Funnel wurde optimiert:

  • Indem alle relevanten Werte in jedem Kanal und für jedes Produkt gemessen werden können.
  • Das Dashboard zeigt die Informationen in Echtzeit, wodurch schnelle und wirksame Entscheidungen getroffen werden können.

Unabdingbare Fähigkeiten eines Data Analyst Skills

Data-Analysten müssen ausgefeilte Fähigkeiten in den technischen und strategischen Aspekten des Data Practice haben:

  • Unternehmensanalytik und -intelligenz
  • Gutes Unternehmensverständnis
  • Data Science und Engineering

Das technische Wissen eines Data-Analysten sollte die Versiertheit in mehreren der folgenden Lösungen, Rahmen und Sprachen einschließen:

  • Snowflake · AWS · Google Cloud/AI · MS Azure · IBM Watson · Oracle · Hadoop · SAS · Splunk · Kubernetes · SAP Hana · Elastic · Salesforce
  • Qlikview · Tableau · Alteryx · Trifacta . Power BI · Google Analytics
  • Python · Java · R · Spark · SQL · MQL