Alemania
ALTEN
CHANEL
Gerente, Datos y Analítica de Personas, Norte de Asia y SEAA
Alemania
Leipzig, Saxony, Germany
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre el puesto
El Gerente de Datos y Analítica de Personas es un impulsor de la generación de información y la analítica dentro de la función de Personas y Organización de Chanel. El puesto se centra en descubrir información relevante para el negocio, traducir datos en narrativas de impacto y facilitar la toma de decisiones basada en datos. El titular aprovecha sólidas habilidades analíticas y de visualización para apoyar a los stakeholders con inteligencia procesable y facilitar una cultura de curiosidad y mejora continua.
Te entusiasma
- Traducir datos y análisis en narrativas convincentes para audiencias no técnicas.
- Crear impacto empresarial a través del compromiso de los stakeholders y la información procesable.
- Ofrecer experiencias excepcionales y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
En Chanel, nos centramos en crear una cultura inclusiva que nutra el crecimiento personal, contribuyendo al progreso colectivo. Creemos que la singularidad de cada individuo aumenta la diversidad, complementariedad y eficacia de nuestros equipos. Le animamos encarecidamente a presentar su solicitud, ya que valoramos la perspectiva, la experiencia y el potencial que podría aportar a Chanel.
El impacto que puedes crear en CHANEL
Información de Negocio y Soporte a la Decisión
- Liderar y ejecutar proyectos de análisis de datos, centrándose en generar información procesable que respalde decisiones estratégicas de personal.
- Explorar conjuntos de datos entre dominios y mercados para identificar patrones, tendencias y impulsores clave de rendimiento utilizando herramientas de análisis avanzadas.
- Traducir datos complejos en narrativas claras y convincentes que impulsen la comprensión y el compromiso de los stakeholders.
- Apoyar la narración y la toma de decisiones combinando análisis cuantitativo con contexto cualitativo.
Cuadros de Mando y Visualización Analítica
- Diseñar y mantener cuadros de mando intuitivos, asegurando que las visualizaciones sean claras, relevantes y apoyen las conversaciones de negocio.
- Desarrollar modelos semánticos que reflejen con precisión la lógica empresarial y permitan el seguimiento matizado de los KPI.
- Proporcionar soporte continuo y mejoras a los productos de análisis, priorizando la usabilidad y los comentarios de los stakeholders.
Mejora Continua y Desarrollo de Capacidades
- Realizar un seguimiento de la adopción y el impacto empresarial de las soluciones de análisis, utilizando los comentarios para refinar y mejorar los productos de datos.
- Desarrollar y mantener la documentación de diccionarios de KPI, estándares de análisis y lógica empresarial para accesibilidad y claridad.
- Promover la alfabetización analítica y fomentar una cultura basada en datos dentro de la función de Personas y Organización.
- Garantizar el cumplimiento de la gobernanza de datos, la calidad y otras normas aplicables.
Documentación y Comunicación
- Mantener documentación clara y accesible de las fuentes de datos, definiciones y especificaciones de los cuadros de mando.
- Comunicar actualizaciones, información y cambios de forma proactiva a los stakeholders, garantizando la transparencia y el compromiso.
Tus Medidas de Éxito
- Mayor relevancia e impacto de las medidas de rendimiento, la información y los productos de datos para la narración y la toma de decisiones.
- Mayor adopción y uso significativo de cuadros de mando y análisis en los equipos de Personas y Organización de Chanel.
- Mayor alfabetización analítica y toma de decisiones basada en datos dentro de la función.
Lo que aportarás
- Título de Grado o Máster en Analítica, Ciencia de Datos, Estadística, Inteligencia de Negocio, Analítica de RRHH o un campo relacionado.
- Amplia experiencia práctica en analítica de personas, inteligencia de negocio o generación de información sobre la fuerza laboral.
- Capacidad demostrada para diseñar y ejecutar proyectos de análisis avanzados, incluyendo análisis basados en hipótesis y la prueba de preguntas relevantes para el negocio.
- La experiencia práctica con Python o R para análisis estadístico y modelado es muy valorada.
- Experiencia en convertir datos brutos en información procesable, utilizando tanto análisis descriptivos como diagnósticos para descubrir patrones, tendencias e impulsores de rendimiento.
- Experiencia demostrada en la comunicación de hallazgos, la elaboración de narrativas de datos convincentes y la participación de los stakeholders para generar impacto empresarial.
- Familiaridad con el modelado predictivo, la experimentación (pruebas A/B) y el análisis de escenarios para respaldar recomendaciones basadas en evidencia.
- Dominio de Power BI, Tableau, Excel (incluidas tablas dinámicas) y SQL para la exploración de datos, visualización y generación de información.
- Pasión por fomentar una cultura basada en datos y desarrollar capacidades analíticas dentro de los equipos.
CAPACIDADES REQUERIDAS
- Habilidades avanzadas en herramientas de cuadros de mando y visualización (Power BI, Tableau o similares) para crear, mantener y mejorar productos de datos centrados en la relevancia empresarial y la información.
- Sólido dominio de Microsoft Fabric, SQL para extraer, transformar y analizar datos para descubrir patrones, tendencias y respaldar consultas basadas en hipótesis.
- Sólido conocimiento de Python y/o PySpark para respaldar el análisis de datos a gran escala y la experimentación.
- Capacidad para diseñar visualizaciones claras e impactantes que permitan la narración y la toma de decisiones para diversos stakeholders.
- Experiencia aplicando métodos analíticos como pruebas de hipótesis, análisis de regresión y modelado de escenarios para abordar preguntas de negocio y evaluar resultados.
- Compromiso con el mantenimiento de una documentación exhaustiva de las fuentes de datos, definiciones, lógica empresarial y métricas clave para la transparencia y la claridad.
- Habilidad para traducir datos brutos en información y recomendaciones procesables, conectando el análisis técnico con las necesidades organizativas.
- Familiaridad con los cuadernos de Databricks o entornos similares para la gestión de flujos de trabajo y la analítica colaborativa.
- La experiencia trabajando con datos, procesos y sistemas de RRHH (Workday, HR Data Warehouse, etc.) es una ventaja.
- La experiencia en una organización matricial global y la gestión dentro de un ecosistema complejo es una ventaja.
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