Vaga de Analista de BI

Coleta e processamento de dados: Extrair dados de diversas fontes (bancos de dados, planilhas, ERPs, CRMs, etc.). Limpar e organizar esses dados para garantir sua precisão e qualidade. Análise e modelagem de dados: Usar ferramentas de análise de dados (como SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, entre outras) para interpretar tendências e padrões. Criar modelos de dados que possam ser usados para previsões e projeções. Criação de dashboards e relatórios: Desenvolver painéis interativos e relatórios visuais que facilitem a visualização e interpretação dos dados para stakeholders. Monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas relevantes para o negócio. Suporte à tomada de decisão: Fornecer insights baseados em dados para apoiar líderes e gestores nas decisões estratégicas e operacionais. Identificar oportunidades de melhoria de processos, redução de custos ou aumento de receita com base em análises. Automação de processos de dados: Automatizar rotinas de coleta e análise de dados para garantir atualizações contínuas e reduzir o trabalho manual. Comunicação e colaboração: Trabalhar em conjunto com diferentes áreas (como finanças, marketing, vendas e TI) para entender as necessidades de dados e criar soluções personalizadas. Apresentar conclusões e sugestões de forma clara e objetiva a públicos técnicos e não técnicos. 1. Formação Acadêmica Graduação: Um diploma em áreas como Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Estatística, Matemática, Administração, Economia ou Engenharia. Cursos relacionados a tecnologia da informação ou análise de negócios também são comuns. Pós-graduação ou MBA (desejável, mas não obrigatório): Especializações em Gestão de Dados, Análise de Dados ou Business Intelligence podem ser valorizadas, principalmente para posições de nível sênior. 2. Habilidades Técnicas SQL: Essencial para trabalhar com bancos de dados e realizar consultas, manipular e extrair dados. Ferramentas de BI: Conhecimento em ferramentas como Power BI, Tableau, QlikView, Looker, ou outras plataformas de visualização e análise de dados. Excel avançado: Uso de fórmulas, tabelas dinâmicas e funções avançadas para análise e manipulação de dados. Linguagens de programação: Conhecimento em Python ou R para análises mais avançadas, automação de tarefas e modelagem de dados. ETL (Extract, Transform, Load): Familiaridade com processos e ferramentas de ETL, como Talend, Informatica, ou Pentaho, para extração, transformação e carregamento de dados. Bancos de Dados: Conhecimento de sistemas de gerenciamento de banco de dados, como MySQL, SQL Server, Oracle ou NoSQL (MongoDB, Cassandra). Data Warehousing: Entendimento de arquiteturas de armazéns de dados (Data Warehouse) e soluções como AWS Redshift, Google BigQuery ou Snowflake. Análise Estatística: Familiaridade com métodos e ferramentas estatísticas (pode ser um diferencial). 3. Habilidades Analíticas Pensamento analítico e crítico: Capacidade de interpretar grandes volumes de dados e identificar padrões, tendências e insights relevantes. Resolução de problemas: Habilidade para usar dados na solução de problemas complexos e na melhoria de processos empresariais. Atenção aos detalhes: Precisão e cuidado na manipulação e análise dos dados, evitando erros que possam impactar as decisões empresariais. 4. Habilidades de Comunicação Apresentação de insights: Capacidade de apresentar informações complexas de maneira clara e concisa para diferentes públicos, desde equipes técnicas até líderes de negócios. Criação de relatórios e dashboards: Desenvolver visualizações eficientes para comunicar insights e dados de maneira acessível. 5. Conhecimento de Negócio Compreensão do setor: Conhecimento sobre o setor específico da empresa (financeiro, varejo, manufatura, tecnologia, etc.) é importante para interpretar dados no contexto do negócio. Definição de KPIs: Capacidade de definir e monitorar Indicadores-chave de desempenho (KPIs) relevantes para o sucesso do negócio. Tomada de decisão orientada por dados: Compreensão de como os dados podem impulsionar decisões estratégicas e operacionais na empresa. 6. Certificações (desejável) Certificações em ferramentas de BI: Por exemplo, Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI) ou Tableau Desktop Specialist. Certificações em gerenciamento de dados: Certificações como Certified Business Intelligence profissional (CBIP) podem ser um diferencial. Certificações em cloud computing: Conhecimentos de ambientes em nuvem, como AWS Certified Data Analytics, Google Cloud profissional Data Engineer, entre outras. 7. Experiência Prévia Experiência profissional: Geralmente, são exigidos experiência em áreas relacionadas, como análise de dados, desenvolvimento de BI ou engenharia de dados. Projetos práticos: Ter experiência prática em projetos de análise de dados, desde a criação de relatórios até a implementação de soluções de BI.