Analista de Dados

Nível Acadêmico: Ensino Superior Completo Turno/Horas -
- Áreas de Atuação Profissional: TI
- Projetos Descrição: Analista de Dados Nível: Pleno / Sênior Modelo: Presencial

Habilidades:
Objetivo do Cargo Atuar na organização, tratamento, saneamento, integração, consolidação, análise e disponibilização dos dados corporativos, garantindo que as áreas de negócio, BI, Analytics e Inteligência Artificial tenham acesso a informações confiáveis, consistentes e adequadamente estruturadas. O profissional deverá atuar desde a origem do dado até sua disponibilização para consumo, podendo também desenvolver dashboards, análises e visualizações que apoiem a tomada de decisão. Principais Responsabilidades Mapear e compreender as principais fontes de dados da organização. Analisar dados provenientes de ERP, TMS, sistemas operacionais, bancos de dados, APIs, arquivos e outras fontes. Desenvolver e manter processos de ETL/ELT para extração, transformação e disponibilização de dados. Realizar saneamento, padronização, enriquecimento e transformação dos dados. Identificar duplicidades, inconsistências, dados ausentes, divergências e problemas de qualidade. Investigar a origem das inconsistências e atuar na correção ou direcionamento para o responsável pela origem do dado. Consolidar informações provenientes de diferentes sistemas e fontes. Criar modelos e estruturas de dados para facilitar seu consumo pelas áreas de negócio, BI e IA. Desenvolver consultas, transformações, rotinas e pipelines de dados. Validar dados antes de sua disponibilização. Criar regras de validação e controles de qualidade. Monitorar processos de integração, carga e atualização dos dados. Investigar falhas e inconsistências nos processos de dados. Desenvolver dashboards, painéis gerenciais e visualizações de dados quando necessário. Transformar dados consolidados em informações de fácil interpretação para gestores e áreas de negócio. Apoiar a definição de indicadores, métricas e regras de cálculo. Trabalhar com usuários para compreender necessidades de informação e transformar essas necessidades em soluções de dados. Apoiar projetos de BI, Analytics e IA fornecendo dados preparados, confiáveis e adequadamente estruturados. Documentar fontes, estruturas, transformações, regras, indicadores e relacionamentos. Contribuir para catálogo, metadados e linhagem dos dados. Identificar oportunidades de automação nos processos de dados e geração de informações. Trabalhar em conjunto com TI, BI, IA, sistemas e áreas de negócio. Conhecimentos Obrigatórios SQL avançado. Bancos de dados relacionais. Modelagem e relacionamento de dados. ETL / ELT. Tratamento e saneamento de dados. Consolidação de dados provenientes de diferentes fontes. Conceitos de Data Quality. Desenvolvimento de consultas e transformações. Análise de grandes volumes de dados. Conceitos de Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse. Conceitos de pipelines e orquestração de dados. Modelagem de dados para análise. Conceitos de indicadores, métricas e visualização de dados. Capacidade de compreender dados dentro do contexto dos processos de negócio. consolidar dados de diferentes fontes; definir e aplicar regras de cálculo; estruturar modelos para análise; desenvolver indicadores e métricas; apresentar informações de forma clara e objetiva; identificar tendências, desvios e indicadores relevantes; apoiar gestores na interpretação dos dados; garantir consistência entre dashboards e fontes oficiais. Experiência com ferramentas modernas de Business Intelligence e Data Visualization será valorizada, incluindo, entre outras: Power BI; Tableau; Qlik; Looker / Looker Studio; ferramentas de visualização e exploração de dados equivalentes. O conhecimento de uma ferramenta específica não será obrigatório quando o profissional demonstrar domínio dos conceitos de modelagem, análise e visualização de dados. ______________________________________________________________________________________________________________________________________________ Consolidação e Modelagem de Dados O profissional deverá ser capaz de transformar informações dispersas em uma visão consolidada e confiável. A atuação poderá envolver: Multiplas Fontes Integração Saneamento Padronização Modelagem Consolidação Indicadores Dashboard / Analytics / IA Deverá compreender conceitos como: modelo dimensional; fatos e dimensões; granularidade; relacionamentos; chaves; histórico de dados; agregações; indicadores; métricas; regras de negócio. O objetivo é evitar que cada área ou dashboard desenvolva sua própria interpretação dos dados, criando informações divergentes para o mesmo indicador. Qualidade e Saneamento de Dados Uma das principais responsabilidades da função será garantir que os dados disponibilizados para BI e IA apresentem qualidade suficiente para utilização. O profissional deverá atuar na identificação e tratamento de: dados duplicados; dados ausentes; informações inconsistentes; formatos diferentes para o mesmo dado; cadastros divergentes