**Descrição**:
10 Principais Atribuições
**Coleta e Integração de Dados**:
Extrair, transformar e integrar dados provenientes de diferentes sistemas e plataformas utilizadas pela empresa, garantindo a qualidade e consistência das informações.
**Criação de Relatórios e Dashboards**:
Desenvolver painéis (dashboards) dinâmicos e relatórios interativos para monitoramento de indicadores de performance (KPIs) e métricas relevantes para o negócio.
**Análise de Dados Avançada**:
Realizar análises exploratórias, preditivas e prescritivas para identificar tendências, padrões e oportunidades de melhoria.
**Governança de Dados**:
Estabelecer políticas e padrões para garantir a segurança, organização e usabilidade dos dados coletados e armazenados.
**Tomada de Decisão Baseada em Dados**:
Suportar as lideranças na tomada de decisão estratégica, oferecendo insights claros e objetivos baseados em análises detalhadas.
**Automatização de Processos**:
Automatizar fluxos de trabalho relacionados à coleta, transformação e visualização de dados, reduzindo esforços manuais.
**Criação de Modelos Estatísticos e Previsões**:
Desenvolver e implementar modelos de análise preditiva que possam melhorar a eficiência operacional ou alavancar oportunidades de negócio.
**Colaboração com Equipes Internas**:
Trabalhar em conjunto com diferentes áreas (vendas, marketing, operações, etc.) para entender suas necessidades de dados e entregar soluções personalizadas.
**Capacitação e Suporte**:
Treinar e orientar líderes e colaboradores no uso de relatórios e ferramentas de dados, ajudando na interpretação e aplicação prática.
**Identificação de Oportunidades de Negócio**:
Propor novas iniciativas e estratégias a partir de insights baseados em dados para otimizar resultados e aumentar a competitividade da empresa.
**Requisitos**:
**Domínio em Ferramentas de Análise de Dados (Hard Skill)**:
Conhecimento avançado em ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker para visualização de dados, além de linguagens como SQL, Python ou R para análise avançada.
**? Exemplo prático**: Criar dashboards para acompanhar em tempo real o desempenho de vendas por produto e região.
**Capacidade de Resolver Problemas Complexos (Soft Skill)**:
Habilidade de interpretar grandes volumes de dados e traduzi-los em soluções para problemas de negócios.
**? Exemplo prático**: Identificar gargalos no ciclo de produção e propor soluções baseadas nos dados coletados.
Habilidade em Comunicação e Storytelling com Dados (Soft Skill):
Competência em comunicar resultados de forma clara e persuasiva, adaptando-se ao público (desde níveis operacionais até executivos).
**? Exemplo prático**: Apresentar insights a lideranças para embasar uma estratégia de expansão.
Experiência com Big Data e Infraestrutura de Dados (Hard Skill):
Conhecimento em ferramentas de Big Data como Hadoop, Spark ou Snowflake, além de experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
**? Exemplo prático**: Trabalhar com grandes volumes de dados de vendas para segmentação detalhada de clientes.
**Mentalidade Estratégica e Foco em Negócios (Soft Skill)**:
Habilidade de alinhar análises de dados com os objetivos estratégicos da empresa, garantindo que as ações estejam baseadas em prioridades claras.
**? Exemplo prático**: Usar dados de comportamento do consumidor para propor uma campanha de marketing personalizada que eleve a conversão.
Requisitos Adicionais
Formação em áreas como Ciência de Dados, Engenharia de Computação, Estatística, Matemática ou correlatas.
Experiência mínima de 5 anos em análise de dados, preferencialmente em empresas de médio ou grande porte.
Inglês intermediário/avançado (para lidar com ferramentas e fontes de dados internacionais).
Desejável certificação em análise de dados ou ferramentas específicas (Ex: Microsoft Certified: Data Analyst Associate ou Google Data Analytics).
**Benefícios**:
Assistência médica, Assistência odontológica, Auxílio academia, Day Off (folga de aniversário), Reembolso dos descontos de VA e VT, Vale-alimentação, Vale-transporte