Analista de BI Pleno Track&field São Paulo

2 semanas atrás


São Paulo, Brasil A seleção já está rolando na Track&Field! Vem com a gente? Tempo inteiro

**Missão da Área**

Capacitar a organização a tomar decisões informadas por meio da transformação de dados brutos em informações significativas, utilizando técnicas avançadas de BI e análise de dados, em colaboração com a engenharia de dados. Garantir que os dados sejam de alta qualidade, acessíveis e preparados adequadamente para análises e relatórios, fornecendo insights que impulsionem a eficiência, inovação e competitividade.

**Sua missão**

Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis na plataforma Azure, garantindo a integração eficiente de dados provenientes de diversas fontes. Trabalhar de forma colaborativa com as equipes de BI e Analytics para fornecer dados confiáveis e bem estruturados, com foco em soluções que atendam às necessidades de análise e visualização de dados, otimizando a governança e a performance em toda a infraestrutura de dados.

**Responsabilidades e atribuições** Quais serão suas responsabilidades?**

Desenvolvimento e Manutenção de Pipelines de Dados:
Projetar, implementar e gerenciar pipelines de dados no Azure Data Factory e outras ferramentas da plataforma Azure.

Criar processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) eficientes e escaláveis, garantindo o fluxo contínuo de dados entre sistemas internos e externos.

Gerenciar integrações de dados em tempo real e batch, utilizando ferramentas como Azure Stream Analytics e Azure Event Hubs.

Armazenamento e Processamento de Dados:
Organizar dados estruturados e semiestruturados de forma eficiente, utilizando Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage e Azure SQL Database.

Trabalhar com soluções de processamento de dados como Azure Synapse Analytics e Azure Databricks para otimizar a performance das consultas e o uso de grandes volumes de dados.

Implementar soluções de arquivamento e backup adequadas para garantir a integridade e segurança dos dados.

Qualidade e Governança de Dados:
Garantir que os dados sejam consistentes, precisos e de alta qualidade ao longo de todo o pipeline, realizando validações e transformações adequadas.

Colaborar com as equipes de governança de dados e BI para aplicar padrões de qualidade, segurança e conformidade em todos os processos.

Monitorar o cumprimento das políticas de governança e garantir que os dados sejam acessados de maneira segura e controlada.

Otimização de Performance e Custos:
Realizar monitoramento contínuo do desempenho das soluções implementadas, otimizando o uso de recursos para melhorar a performance e reduzir custos operacionais.

Trabalhar na automação de tarefas repetitivas, como processos de batch processing e escalabilidade dinâmica.

Colaboração com Equipes de BI e Analytics:
Trabalhar em estreita colaboração com equipes de Business Intelligence e Analytics para entender os requisitos de dados e garantir que a infraestrutura de dados atenda às necessidades de análise.

Fornecer suporte na definição de requisitos de dados para dashboards, relatórios e outras soluções de análise no Power BI ou outras ferramentas de visualização.

Documentação e Melhoria Contínua:
Criar e manter documentação técnica clara sobre a arquitetura de dados, pipelines, transformações e outras soluções implementadas.

Participar de revisões de código e processos de melhorias contínuas, buscando inovação e eficiência nas soluções de dados.

Monitoramento e Troubleshooting:
Monitorar o estado dos pipelines e resolver problemas técnicos relacionados ao fluxo de dados, identificando e corrigindo falhas rapidamente.

Utilizar ferramentas de monitoramento como Azure Monitor para analisar logs, alertas e métricas de desempenho.
**Requisitos e qualificações** Experiência em**:

- Plataformas e Serviços Azure:
Azure Data Factory (ADF): Para orquestrar e automatizar pipelines de dados (ETL/ELT). Conhecimento sobre como criar, agendar e monitorar workflows de dados.

Azure Synapse Analytics: Para integração de dados, análise e processamento em grande escala. Compreensão de como usar Synapse para Big Data e análise de dados em larga escala.

Azure Databricks: Experiência com Apache Spark no Azure para análise de dados em tempo real e em batch, integração com Python, Scala ou SQL.

Azure Data Lake Storage (ADLS) e Azure Blob Storage: Para armazenar grandes volumes de dados não estruturados e estruturados de forma escalável e segura.
- Linguagens de Programação e Scripts:
SQL: Proficiência em SQL para consulta, manipulação e transformação de dados em bancos de dados relacionais (como Azure SQL Database, Synapse Analytics, etc.).

Python: Para automação, transformação de dados, criação de scripts e integração com ferramentas de dados. Usado frequentemente para processamento de dados no Azure Databricks.

Spark SQL: Usado no Azure Databricks para consultas SQL no contexto de Big Data.
- Ferramentas de BI e Análise de Dados:
Power BI: Conhecimento sobre integração de dados, criação de relatórios e dashboards para visualização de dados analíticos.

Azure Analysis Services (opcional):



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