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Data Management

Pubblicato il 12-10-2026 - IT08 (FCRS = IT008) Novartis Farma in Palermo

Salary Range: 44.100,00 € - 81.900,00 €

Job Description Summary The Data Management & Infrastructure Manager is the country referent for the Data, Analytics and Platforms data foundation within the Execution Excellence unit. The role designs, operates, and continuously improves a single, trusted view of business-critical data across Commercial, Value & Access and Medical, in line with international data strategy and governance frameworks. The role partners closely with local stakeholders to ensure that data, platforms and reporting solutions are fit-for-purpose, aligned with international standards, and sustainably adopted across the organization.

Key responsibilities

-
- DATA MANAGEMENT & INFRASTRUCTURE
- Own and optimize the country Data, Analytics and Platforms data foundation, delivering a single, trusted view of business-critical data across internal and external sources.
- Define and govern business rules for data ingestion, transformation, aggregation, and master data management in line with enterprise standards.




- Coordinate data integration and flows across key platforms, ensuring timely, accurate, and analytics-ready data.
- Ensure alignment with global data governance, architecture, privacy, compliance, and AI ethics requirements through collaboration with internal and external stakeholders.
- DATA QUALITY, GOVERNANCE & COMPLIANCE ENABLEMENT
- Implement, monitor, and continuously improve data quality controls, resolving data issues and strengthening trust in data.
- Support adherence to data privacy and promotional/non-promotional standards by ensuring appropriate data access models
- Contribute to data policies and documentation, including data dictionaries, lineage descriptions and usage guidelines
- REPORTING AND ANALYTICS ENABLEMENT
- Maintain and enhance the data layer supporting reporting, dashboards, analytics, and AI/GenAI use cases, ensuring consistency and data readiness.
- Perform data validation and root‑cause analysis for anomalies in repo

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