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World Vision Canada
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201 – 500 Mitarbeitende
GemeinnützigSoziale WirkungWohltätigkeit
World Vision Canada ist eine christliche humanitäre Non-Profit-Organisation, die sich darauf konzentriert, Kinderarmut zu verringern und das Wohlergehen gefährdeter Kinder, Familien und Gemeinschaften zu stärken. Die Organisation unterstützt Kinderpatenschaften, die Katastrophen- und Nothilfe, gemeinschaftsorientierte Entwicklung und Interessenvertretung. Ihre Programme befassen sich mit sauberem Wasser, Bildung, Gesundheit, Schutz und Lebensmittelhilfe. Finanziert durch Spenden und Mitgliedsbeiträge in Kanada arbeitet World Vision Canada mit Kirchen, Unternehmen und privaten Spendern zusammen, um die Rechte von Kindern zu fördern und auf humanitäre Bedürfnisse zu reagieren, darunter Notlagen wie im Sudan.
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Stellen im Unternehmen

Senior Business Analyst, Daten und Unternehmensprozesse

Leiten Sie unternehmensweite Datenprozesse, Datenherkunft, Datenqualität und Anforderungsmanagement in den Bereichen Fundraising, Finanzen, Programmdurchführung und Personalwesen von World Vision Canada. Verbessern Sie gemeinsam mit Führungskräften und technischen Teams Datenintegrität, Governance und den Datenaustausch zwischen Systemen.

CAKanadaHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischBusiness-Analyst
PythonSQL

Beschreibung

  • Verantwortung für die ganzheitliche Betrachtung von Geschäftsprozessen und Informationen in den Bereichen Fundraising, Finanzen, Programmdurchführung und Personalwesen.
  • Zusammenarbeit mit Führungskräften, um geschäftliche Herausforderungen zu verstehen, Optionen zu bewerten sowie Fortschritte, Risiken und Empfehlungen zu kommunizieren.
  • Eine integrierte Sicht auf Daten, Tools und Prozesse aufrechterhalten, Integritätsrisiken identifizieren und geeignete Maßnahmen empfehlen.
  • Daten in CRM-, Data-Warehouse-, Finanz-, Personal-, Programmdurchführungs- und anderen operativen Systemen untersuchen und profilieren.
  • Abweichungen zwischen Datenquellen beheben und verbindliche Systembedeutungen definieren.
  • Datenherkunft und -verlauf, Transformationen sowie Stellen, an denen Definitionen voneinander abweichen, nachvollziehen und dokumentieren.
  • Geschäftliche Anforderungen, Definitionen, Regeln, Abnahmekriterien und Erwartungen an Quellen erfassen.
  • Geschäftliche Anforderungen in präzise, umsetzbare Anforderungen und Backlog-Einträge mit vollständiger Nachverfolgbarkeit übersetzen.
  • Die funktionsübergreifende Klärung konkurrierender Definitionen leiten und die Genehmigung durch die verantwortlichen Geschäftseigentümer einholen.
  • Datenverträge mit Feldern, Formaten, Regeln und Erwartungen für den Datenaustausch zwischen Systemen dokumentieren.
  • Qualitätsstandards für Datenprodukte, Validierungsregeln, messbare Ergebnisse und Datenschutzanforderungen festlegen.
  • Mit dem Data Architect an Architekturentscheidungen zusammenarbeiten und gleichzeitig die Verantwortung für Geschäftsdefinitionen und Anforderungen behalten.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Betriebswirtschaft, Informationssystemen, Informatik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung.
  • Eine Zertifizierung in Business-Analyse, beispielsweise CBAP oder CCBA, oder eine gleichwertige formale Ausbildung ist wünschenswert.
  • Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Business- oder Systemanalyse, einschließlich umfangreicher Arbeit an datenorientierten Initiativen wie Reporting, Migration, Integration oder Analytics.
  • Erfahrung darin, Führungskräften und Entscheidungsträgern Initiativen auf Unternehmensebene zu präsentieren und sie zu beeinflussen, einschließlich der Definition von Problemen und Empfehlung von Optionen.
  • Erfahrung in der Umsetzung groß angelegter Programme zur organisatorischen Transformation.
  • Erfahrung in mehreren Funktionsbereichen, beispielsweise Fundraising, Finanzen, Programmdurchführung oder Personalwesen, sowie die Fähigkeit, Prozesse ganzheitlich zu verknüpfen.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Dienstleistern in verteilten Umgebungen, einschließlich Remote- und Offshore-Teams.
  • Erfahrung in der Erstellung von Datenanalysen und Anforderungsartefakten wie Source-to-Target-Zuordnungen, Datenherkunftsdokumentationen, Datendefinitionen, Geschäftsregeln und Abnahmekriterien.
  • Erfahrung mit Enterprise-Agile-Frameworks.
  • Erfahrung in einem gemeinnützigen, regulierten oder datenschutzsensiblen Datenumfeld ist wünschenswert.
  • Gute praktische Kenntnisse in SQL, Python, R oder vergleichbaren Sprachen für Datenprofilierung, Validierung und Analyse.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, Datenherkunft nachzuverfolgen und Source-to-Target-Analysen über mehrere Unternehmenssysteme hinweg durchzuführen.
  • Erfahrung in der Analyse und Modellierung von Geschäftsprozessen, einschließlich Ist- und Sollzuständen über mehrere Funktionsbereiche hinweg.
  • Sicherer Umgang mit Tools für Anforderungsmanagement, Prozessmodellierung und Nachverfolgbarkeit.
  • Praktische Erfahrung in der Aufbereitung und Spezifikation von Daten für Anwendungsfälle im Bereich künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens, einschließlich Anforderungen an Struktur, Qualität, Datenherkunft und Dokumentation.
  • Sicherer Umgang mit Modellierungsnotationen und Tools zur Erstellung von Modellen und Diagrammen.
  • Kenntnisse über Datenprodukte und Datenverträge, einschließlich Produktdefinitionen und Regeln für den Datenaustausch zwischen Systemen, sind wünschenswert.
  • Vertrautheit mit modernen Konzepten von Datenplattformen und den Datenanforderungen analytischer sowie KI-Workloads ist wünschenswert.
  • Sicherer Umgang mit KI-Tools für Analyse- und Optimierungsprozesse, beispielsweise zur Beschleunigung von Datenprofilierung, Dokumentation und Synthese, ist wünschenswert.

Zusatzleistungen

  • Gesundheitsausgabenkonto
  • Arbeitgeberbeiträge zur Altersvorsorge von bis zu 6 %.
  • Aufstockung der Elternzeitvergütung.
  • Großzügiger bezahlter Urlaub, Krankheitsurlaub, Wellness-Tage und persönliche Tage.
  • Das Büro bleibt jedes Jahr an sechs zusätzlichen Tagen vor langen Wochenenden geschlossen.

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