【无锡业务数据分析与管理报告高级经理招聘】-猎头顾问无锡招聘信息-猎聘

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职位介绍: 主要职责 1. 管理评审与高管汇报支持为高层领导准备管理评审材料，包括执行摘要、仪表盘、趋势分析、风险评估及行动状态更新。将详细的运营信息转化为简洁、结构化、面向高管的演示文稿。突出主要成就、绩效差距、业务风险、客户影响、财务影响以及需要管理层决策的事项。支持数据中心业务集团运营高级副总裁、中央计划总监、基地负责人及职能负责人准备业务评审和高管会议。确保管理演示材料清晰传达：当前绩效与目标的对比；自上次评审以来的重大变化；绩效背后的关键驱动因素；风险及潜在业务影响；纠正措施与恢复计划；所需的管理决策或支持。维护历史管理评审材料，确保当期与前期报告之间的一致性。 2. 周期性业务与运营报告协调并准备数据中心业务集团运营部的周期性报告，包括日度、周度、月度、季度及年度管理报告。支持准备如下报告：周度产能扩产准备跟踪；周度运营绩效评审；周度产能与产出报告；周度物料短缺与约束报告；月度运营业务评审；月度财务与成本绩效评审；季度业务与产能评审；高管管理评审演示材料；年度运营计划与战略规划报告。建立清晰的报告日历、提交截止日期、数据责任人、审核流程及升级机制。确保报告按时准确完成，并对重大差异、风险及所需行动提供明确解释。协调不同基地和职能部门的输入，并将其整合为标准化的业务集团报告。维护报告定义、格式、计算逻辑、报告周期及绩效基线的统一性。简化和标准化各基地及职能部门的报告流程。 3.务数据分析与决策支持收集、整合、验证并分析无锡、怡保、槟城、越南及外部代工厂的运营与业务数据。开发分析模型和报告，支持以下领域的决策：营收、出货、积压订单、产能、生产率、良率、报废、人工效率、库存、物料短缺、成本及客户交付。通过系统化数据分析识别绩效趋势、运营差距、瓶颈、异常及业务风险。将复杂数据转化为清晰的业务结论、管理洞察及建议行动。提供基于事实的分析，支持高管决策、资源分配、业务优先级、产能投资及运营改进。对与目标、计划、预测及历史绩效的重大偏差进行根本原因分析。支持需求、产能、良率、成本、物料可用性及生产假设变化的情景分析与敏感性分析。 4. KPI管理与绩效可视化开发并维护数据中心业务集团运营部的标准化KPI框架。定义KPI计算方法、报告归属、数据来源、目标设定逻辑及评审频率。跟踪关键绩效指标，包括但不限于：营收与出货达成率；准时交付率；积压订单与逾期订单；产能利用率；生产产出；预测达成率；良率与一次通过率；报废率与报废成本；劳动生产率和人工成本；设备利用率；制造周期时间；库存健康度；物料短缺；采购价格与制造成本；毛利率改善；客户质量绩效；产品爬坡与转移进展；自动化实施与效益实现。按业务单元、产品线、基地、制造流程及代工厂开发绩效记分卡。为KPI低于目标或可能带来客户、营收、成本或供应风险的指标提供早期预警信号。推动各基地和职能部门在KPI定义和绩效衡量标准上保持一致。 5. 仪表盘开发与报告自动化开发并维护自动化仪表盘和数字化报告工具，以提高数据可见性、准确性及报告效率。与IT、数字化转型、自动化、财务及职能团队合作，集成ERP、MES、计划系统、质量系统、财务系统及其他数据库的数据。通过自动化减少手动数据收集、电子表格合并及重复性报告活动。使用适当的商业智能工具（如Power BI、Tableau、Excel、基于SQL的报告工具或同等平台）开发标准化仪表盘。确保仪表盘用户友好、可靠、及时，并符合管理层要求。建立数据刷新计划、系统接口、验证控制及异常警报。持续改进报告流程，缩短准备时间，使组织能够将更多时间用于分析和行动。 6. 数据治理与数据质量建立并维护运营及管理报告的数据治理标准。明确各基地和职能部门的数据输入、验证、审批和更正的所有权。确保无锡、怡保、槟城、越南及外部代工厂之间关键业务和运营指标的定义一致。识别数据质量问题，包括数据缺失、逻辑不一致、分类错误、重复记录及报告延迟。与数据所有者和系统团队合作，纠正数据质量问题并防止再次发生。维护报告文档，包括KPI定义、计算公式、数据来源、报告模板及修订历史。确保敏感的运营、客户、财务和员工数据按照公司政策和保密要求处理。 7. 差异分析与业务绩效评审定期分析实际绩效与预算、预测、运营计划、前期及业务目标的差异。识别营收、成本、产能、生产率、良率、报废、库存及毛利差异的主要驱动因素。与财务、制造、计划、供应链、质量和工程团队合作，验证假设并量化业务影响。为管理评审开发清晰的差异桥接和绩效解释。当业务或运营绩效低于目标时，支持制定和跟踪恢复计划。监控纠正措施是否达到预期的运营和财务结果。提供客观数据和分析，挑战无依据的假设，提高业务决策质量。 8. 行动跟踪与执行跟进维护主要业务评审、运营会议、高管决策及跨职能改进计划的行动跟踪表。清晰记录行动责任人、截止日期、预期成果、当前状态、依赖关系和升级要求。跟进责任团队，确保行动按时完成。突出逾期行动、未解决问题及需要管理层关注的风险。通过可衡量的绩效结果验证已完成行动的有效性。支持领导层提高各基地和职能部门的执行纪律和问责制。确保周期性报告不仅描述绩效，还能推动行动、责任和可衡量的改进。 9. 跨职能与跨基地协调与中央计划、制造运营、供应链、工程、质量、财务、IT、自动化、人力资源、业务团队及客户-facing组织紧密合作。协调多个基地和外部代工厂的数据和报告要求。解决数据定义、报告逻辑、绩效假设及业务解读方面的差异。与基地负责人、职能负责人、分析师、计划员、财务团队及系统负责人建立有效的工作关系。促进跨职能评审，确保对业务绩效、关键风险及所需行动达成共识。推动全球制造网络中的透明度、协作和基于事实的决策。 10. 持续改进与高级分析识别提高报告和分析速度、准确性、一致性和业务价值的机会。开发预测性和前瞻性分析，以在风险影响营收、交付、质量或成本之前识别潜在风险。支持以下领域的高级分析举措：需求和出货预测；产能风险预测；良率和报废趋势预测；物料短缺风险分析；库存优化；劳动力和设备生产率；制造成本改善；产品爬坡绩效；客户交付风险；毛利率改善。在适当时对标不同制造基地及外部公司的报告和分析实践。推广不仅用数据报告过去结果，而且用于预测风险、确定行动优先级和改善未来绩效的文化。任职资格优秀的英语书面和口头沟通能力；必须能流利使用普通话进行口头交流。数据科学、商业分析、工业工程、运营管理、供应链、财务、信息系统、统计学、工程或相关专业本科及以上学历。在业务分析、运营分析、管理报告、制造运营、供应链分析、财务分析或相关领域拥有丰富经验。具备整合和分析来自多个制造基地、职能部门及信息系统的数据的扎实经验。具有准备周期性业务报告、运营评审、KPI仪表盘及面向高管的演示材料的经验。深入了解制造运营、生产计划、产能管理、良率、质量、成本、库存及供应链流程。精通Microsoft Excel和PowerPoint。优先考虑具有Power BI、Tableau、SQL、Python、ERP、MES或其他数据分析和商业智能工具使用经验者。对数据治理、数据验证、KPI设计及报告标准化有深刻理解。具备识别趋势、分析业务问题、得出结论并推荐切实可行行动的能力。优先考虑具有高科技制造、光通信、电子、半导体或相关行业经验者。

其他信息: 语言要求：英语; 行业要求：通信设备

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