ANALISTA DE INTELIGÊNCIA DE DADOS

Analista De Inteligência De Dados - A pessoa que ocupar essa posição será responsável por extrair, interpretar e analisar grandes volumes de dados com o objetivo de fornecer insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas. Esperamos que o candidato tenha forte capacidade de trabalhar com dados, identificando padrões e tendências, e possua um perfil analítico e detalhista. *Responsabilidades: - Coletar e processar dados de diversas fontes internas e externas, garantindo a integridade e qualidade dos mesmos. - Desenvolver e automatizar relatórios e dashboards para monitoramento de KPIs (indicadores-chave de desempenho). - Analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights que possam apoiar decisões de negócios. - Realizar análises estatísticas e de tendências, apresentando os resultados de forma clara e objetiva. - Criar modelos preditivos e análises de cenários para auxiliar na definição de estratégias. - Colaborar com diferentes equipes (como Marketing, Vendas, Financeiro e Operações) para entender necessidades de dados e gerar soluções personalizadas. - Manter e otimizar bancos de dados e processos de extração de dados. - Garantir a atualização contínua de relatórios, dashboards e outras ferramentas analíticas. - Validar e assegurar a qualidade dos dados para que as decisões estratégicas sejam baseadas em informações precisas. *Requisitos Técnicos e Conhecimentos: - Formação acadêmica: Graduação em áreas como Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Economia ou áreas afins. - Experiência comprovada como analista de dados ou em funções relacionadas à análise de dados. * Ferramentas Técnicas Necessárias: - SQL: Necessário para consulta e manipulação de dados em bancos de dados. - Excel Avançado: Para análise de dados, criação de gráficos, tabelas dinâmicas, e automação de relatórios. - Ferramentas de BI*(Business Intelligence): Familiaridade com ferramentas como Power BI, Tableau, Qlik Sense ou similares para criar dashboards e relatórios dinâmicos. - Ferramentas de Visualização de Dados: Experiência com Google Data Studio, Looker ou outras ferramentas de visualização de dados. - Python ou R: Para análise estatística, manipulação de dados e automação de processos. Conhecimento em pandas, NumPy, e bibliotecas de visualização como Matplotlib ou Seaborn é um diferencial. - Ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load): Conhecimento em ferramentas como Talend, Informatica ou processos customizados em Python, para integração e limpeza de dados. - Conhecimento em Modelagem de Dados: Entendimento em como organizar dados de forma eficiente, tanto para análises simples quanto para análises avançadas e modelagem preditiva. *Conhecimentos Adicionais: - Estatística: Conhecimento em métodos estatísticos e análises de dados para geração de insights e conclusões válidas. - Análise de Big Data: Experiência com grandes volumes de dados (uso de plataformas como Hadoop, Spark ou similares é um diferencial). - Machine Learning: Conhecimento básico de técnicas de machine learning (como regressão, árvores de decisão e classificação) pode ser um diferencial importante. - Análises Preditivas: Experiência em construir modelos preditivos com ferramentas de análise de dados. - Qualidade de Dados: Habilidade em assegurar que os dados utilizados estejam completos, precisos e consistentes. *Habilidades Comportamentais: - Perfil analítico: Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e encontrar padrões, correlações e insights. - Atenção aos detalhes: Precisão nas análises e identificação de possíveis inconsistências nos dados. - Comunicação clara e objetiva: Capacidade de apresentar dados complexos de forma simples para diferentes públicos, incluindo equipes não técnicas. - Trabalho em equipe: Habilidade de colaborar com diferentes áreas da empresa para entender suas necessidades e gerar soluções baseadas em dados. - Proatividade e resolução de problemas: Capacidade de antecipar necessidades de análise e encontrar soluções criativas para desafios relacionados aos dados. - Foco em resultados: Capacidade de transformar dados em insights acionáveis que impactem positivamente as decisões de negócios. *Desejáveis:* - *Conhecimento em ferramentas de automação de relatórios, como **Google Analytics, **Mixpanel* ou *Kissmetrics*.