Copan, eccellenza nel biomedicale e leader mondiale nella pre-analitica microbiologica, conta circa 850 dipendenti in Italia. È composta da tre società: Copan Italia S.p.A., che progetta e produce dispositivi per prelievo e conservazione di campioni biologici (tamponi floccati, terreni di trasporto, provette, pipette); Copan Wasp S.r.l., che sviluppa soluzioni automatizzate di laboratorio come WASP e WASPLab e Copan Newlab S.r.l., dedicata a macchinari per controlli microbiologici in ambito alimentare, farmaceutico e cosmetico.
Data Analyst- BI
Il/La Data Analyst è responsabile dell’analisi, trasformazione e visualizzazione dei dati a supporto delle decisioni strategiche e operative dell’azienda. Il ruolo contribuisce a migliorare la qualità delle informazioni, rendendo i dati accessibili e fruibili attraverso dashboard, report e analisi ad alto impatto.
Responsabilità principali
- Raccolta, analisi e interpretazione di dati provenienti da fonti eterogenee (DB interni, ERP, CRM, strumenti esterni).
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Progettazione, sviluppo e manutenzione di dashboard e report BI per il monitoraggio delle performance aziendali.
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Collaborazione con stakeholder di business (Finance, Sales, HR, Operations) per comprendere i requisiti analitici.
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Supporto nell’analisi di KPI, trend, scostamenti e performance operative.
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Data cleansing e controllo della qualità dei dati.
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Automazione dei report e ottimizzazione dei flussi di dati.
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Supporto a iniziative di data-driven decision making e miglioramento continuo dei processi.
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Documentazione di modelli dati, metriche e reportistica.
- Laurea in Statistica, Economia, Informatica, Ingegneria, Data Science o affini.
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Esperienza (anche junior) come Data Analyst / BI Analyst.
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Ottima conoscenza di SQL.
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Esperienza con strumenti di Business Intelligence (es. Power BI, Tableau, Qlik).
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Conoscenze di modellazione dati e data warehouse.
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Buona padronanza di Excel (formule avanzate, pivot).
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Conoscenza di linguaggi di analisi dati (es. Python, R).
Competenze trasversali:
- Forte capacità analitica e attenzione al dettaglio.
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Orientamento al risultato e al miglioramento continuo.
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Capacità di tradurre dati complessi in insight chiari e comprensibili.
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Buone doti comunicative e di collaborazione con interlocutori non tecnici.
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Autonomia nella gestione delle attività e delle priorità.
Titoli preferenziali
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Esperienza in contesti strutturati o in ambito [finance / manufacturing / healthcare / retail].
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Conoscenza di strumenti cloud (es. Azure, AWS, Google Cloud).
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Esperienza con metodologie Agile / Scrum.
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Interesse per data visualization avanzata e storytelling.
