Staff Data Analyst

О воздушном судне

С момента появления мобильных приложений, Airship была пионером в области коммерческих сообщений и неустанно расширяла свой данных-управляемый подход, включая все каналы повторного вовлечения, такие как мобильный кошелек, SMS, электронная почта, экспериментирование с UX приложений и управление выпуском функций. Сегодня платформа опыта приложений (AXP) Airship позволяет брендам самостоятельно создавать и адаптировать нативные опыты приложений без необходимости постоянной поддержки разработчиков или постоянных обновлений приложений. Имея историю эмпауэрмента тысяч глобальных брендов через триллионы взаимодействий в мобильных приложениях, Airship с гордостью занимает лидирующие позиции в цифровом опыте работы с клиентами, лояльности и монетизации через мобильный опыт приложений (MAX).

Узнайте больше о Airship в нашем Пресс-центре и узнайте, почему известные бренды доверяют нам, посетив Клиенты Airship.

О вас

Вы опытный аналитик данных, известный тем, что извлекаете действенные выводы из структурированных данных. Ваш опыт включает в себя создание панелей мониторинга, подведение итогов для обзора руководством и интерпретацию сложных данных для не технической аудитории. Вы преуспеваете в коллаборативных средах, превращая нечеткие проблемы в конкретные, решаемые вопросы и обеспечивая полное понимание последствий заинтересованными сторонами.

Обязанности

• Разработка и управление панелями мониторинга с помощью инструментов бизнес-аналитики для внешних и внутренних заинтересованных сторон, используя большие реляционные базы данных.
• Проведение предварительных анализов для сложных случаев с целью определения необходимых процессов и структур данных, поддерживая как немедленные потребности, так и долгосрочный рост.
• Интенсивное сотрудничество с командами управления продукцией и архитектурой для руководства продуктовыми и техническими решениями, сосредоточенными на эффективных стратегиях сбора данных.
• Оптимизация и поддержка семантических слоев данных для самостоятельной отчетности и проведение адаптированного анализа для нескольких команд.
• Использование LookML для описания размеров данных, агрегатов и отношений в SQL-базах данных.
• Руководств