Datenanalyse & Modellierung
- Eigenständige Analyse, Segmentierung und Modellierung von Apotheken-Kundendaten (Stammdaten, Verhaltensdaten, Kampagnendaten)
- Entwicklung von Scoring-Modellen, Potenzialklassen und Targeting-Logiken für interne und externe Nutzung (z. B. Pharma-Außendienst, Mediaplanung)
- Integration von KI-Komponenten: LLM-gestützte Workflows, Predictive Analytics, Anomalieerkennung
- Identifikation neuer Datenpotenziale und eigenständige Entwicklung von Use-Case-Vorschlägen
Datenpipelines & Infrastruktur
- Aufbau und Betrieb von ETL/ELT-Pipelines in Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Notebooks) zur Integration von Kundendaten aus verschiedenen Quellsystemen
- Aufbau der analytischen Datenschicht (Lakehouse/Warehouse) als Grundlage für Reporting und Analyse
- Sicherstellung der Datenqualität: automatisierte Tests, Validierungs- und Dublettenregeln, Bereinigungsprozesse und Monitoring
- Anbindung und Anreicherung externer Datenquellen und APIs
Produkt & Kommunikation
- Aufbereitung analytischer Ergebnisse in verständliche Visualisierungen und Berichte (Power BI und weitere BI-Tools) für interne und externe Stakeholder
- Aufbau eines Datenkatalogs inkl. Dokumentation zu Datenherkunft und Datenflüssen
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Vertrieb, Marketing und externen Data-Science- Freelancern
- Überführung von Prototypen in produktionsreife Lösungen gemeinsam mit der IT Entwicklung