Levantar e mapear as diversas fontes (bancos de dados, arquivos, APIs, planilhas, sistemas legados) que serão utilizadas;Construir queries SQL ou utilizar ferramentas de ETL para coletar os dados necessários;Consolidar informações provenientes de diferentes fontes em um ambiente único, garantindo consistência e compatibilidade para análises posteriores;Validar a identificação de fontes de dados e na extração utilizando queries SQL simples ou ferramentas ETL padronizadas;Executar tarefas de limpeza e transformação de dados seguindo processos predefinidos."Realizar análises exploratórias básicas para identificar padrões e inconsistências, sempre com supervisão;Criar dashboards e relatórios simples utilizando ferramentas de BI com orientação;Acompanhar a documentação dos processos executados e preparar apresentações ou relatórios de apoio;Analisar e apoiar na atualização de bancos de dados – verificar a atualização de registros de dados, validando a integridade e consistência da base de dados;Executar tarefas de monitoramento de dados – Realizar o acompanhamento diário para garantir que não haja dados ausentes ou com erros;Ajudar na criação de relatórios periódicos – Ajudar na geração de relatórios periódicos de análise de dados com informações básicas;Acompanhar e aplicar feedbacks de melhorias nos processos de dados – Seguir orientações da equipe sobre melhorias nos processos de análise de dados;Explorar os dados para identificar padrões, tendências, anomalias e correlações por meio de técnicas estatísticas e visualizações iniciais;Analisar e formular hipóteses baseadas nos padrões observados que possam responder a questões de negócio;Utilizar ferramentas de BI (como Power BI, Tableau ou outras) para construir dashboards interativos que permitam o monitoramento de KPIs eindicadores relevantes;Gerar relatórios periódicos que sintetizem os insights extraídos, facilitando a compreensão por parte dos stakeholders; Empregar métodos estatísticos para testar hipóteses, identificar tendências e validar insights.Desenvolver modelos preditivos ou de classificação para antecipar comportamentos e apoiar decisões estratégicas;Automatizar a extração, transformação e carregamento de dados para garantir atualizações frequentes e reduzir o trabalho manual;Desenvolver scripts (por exemplo, em Python ou R) que facilitem a automação de análises e a atualização dos dashboards;Desenvolver e otimizar modelos analíticos básicos – Criar e melhorar modelos de análise para gerar insights mais rápidos e precisos;Sugerir melhorias no processo de coleta de dados e armazenamento de dados para maior eficiência;Criar e manter documentação detalhada de processos e relatórios – Manter registros claros e atualizados das metodologias de análise utilizadase resultados alcançados;Apoiar decisões estratégicas através de insights de dados – Fornecer relatórios analíticos que suportem decisões mais rápidas e embasadas;Implementar soluções de automação para extração e manipulação de dados;Analisar e converter os insights gerados em recomendações práticas para a melhoria de processos e estratégias do negócio;Participar de reuniões com times de negócio, TI e gestão para alinhar as análises aos objetivos estratégicos da organização;Estabelecer métricas e processos de validação para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados utilizados;Analisar e ajustar as estratégias de análise conforme a evolução dos dados e as necessidades do negócio;Estruturar e documentar as etapas de coleta, tratamento e análise dos dados para facilitar a manutenção e a reprodutibilidade das análises;Elaborar apresentações e relatórios claros e objetivos, possibilitando que insights complexos sejam compreendidos por diferentes públicos;Participar ativamente das reuniões contribuindo para a elevação do nível de qualidade da análise e orientando desenvolvedores mais juniores;Liderar a implementação de modelos analíticos avançados – Liderar o desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos para otimizar a análise de dados e apoiar decisões estratégicas;Desenvolver estratégias de integração de dados de diferentes fontes – Criar soluções para integrar dados de diferentes fontes (internas e externas) em sistemas analíticos avançados;Controlar e otimizar processos de ETL para grandes volumes de dados – Garantir que os processos de ETL sejam eficientes e escaláveis, especialmente;Guiar e mentorear analistas juniores e plenos – Orientar e desenvolver os membros mais novos da equipe, promovendo o crescimento profissionaldentro da área;Avaliar e implementar novas ferramentas e tecnologias de BI – Pesquisar e avaliar novas tecnologias de análise de dados e ferramentas de visualização para manter a competitividade e eficiência;Propor e aplicar novas metodologias de análise de dados – Definir novas abordagens para resolver questões complexas e melhorar a produtividade da equipe de dados.
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