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; relacionamentos incorretos; registros inválidos; informações desatualizadas; divergências entre sistemas; problemas de integração; dados sem definição ou origem conhecida. Deverá criar mecanismos para avaliar aspectos como: Completude Consistência Integridade Unicidade Validade Atualidade Confiabilidade Sempre que possível, deverá buscar corrigir a causa da inconsistência na origem, evitando simplesmente tratar o problema na camada de BI ou IA. Disponibilização de Dados O profissional deverá transformar dados provenientes de diferentes fontes em informações estruturadas, confiáveis e disponíveis para consumo. A atuação poderá envolver: Fonte Extração Tratamento Saneamento Validação Transformação Armazenamento Disponibilização Consumo Os dados poderão ser disponibilizados para: dashboards; relatórios; indicadores; análises; Data Warehouse; Data Lake; Lakehouse; aplicações; automações; modelos de IA; outros sistemas corporativos. Dados para BI e IA O Analista de Dados deverá atuar como uma camada técnica entre as fontes corporativas e os consumidores dos dados. Para BI, deverá contribuir para disponibilizar dados consistentes, estruturados e adequadamente modelados. Para IA, deverá contribuir para disponibilizar dados: completos; consistentes; estruturados; contextualizados; rastreáveis; documentados; adequadamente tratados; disponíveis em formato apropriado ao caso de uso. Deverá compreender que a qualidade dos dados influencia diretamente a qualidade das análises, indicadores, automações e soluções de IA. Tecnologias e Ferramentas Será valorizada experiência com diferentes tecnologias de dados, incluindo: Banco e Manipulação de Dados SQL; bancos relacionais; bancos NoSQL; Python; bibliotecas de tratamento e análise de dados. Integração e Transformação ferramentas de ETL/ELT; pipelines de dados; APIs REST; Web Services; JSON; processos batch; ferramentas de transformação e integração. Plataformas de Dados Data Warehouse; Data Lake; Lakehouse; processamento distribuído; armazenamento de dados estruturados e não estruturados. BI e Visualização Power BI; Tableau; Qlik; Looker / Looker Studio; ferramentas equivalentes. Qualidade e Governança Data Quality; Data Profiling; Data Observability; Data Catalog; Data Lineage; metadados; governança de dados. O conhecimento de ferramentas específicas não será o principal requisito. Será valorizada a capacidade de compreender os conceitos e utilizar a tecnologia mais adequada para cada necessidade. Governança e Segurança Seguir políticas de segurança da informação e governança de dados. Respeitar controles de acesso e permissões. Apoiar a identificação e classificação de dados sensíveis. Garantir rastreabilidade das informações. Documentar origem, transformação e utilização dos dados. Evitar bases paralelas sem controle ou rastreabilidade. Contribuir para padrões corporativos de dados. Apoiar requisitos relacionados à LGPD e proteção das informações. Diferenciais Será considerado diferencial possuir experiência com: projetos de BI e Analytics; desenvolvimento de dashboards; modelagem dimensional; consolidação de múltiplas fontes; projetos de Inteligência Artificial; arquitetura de dados; Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse; grandes volumes de dados; automação de pipelines; Data Quality; Data Observability; Data Catalog; Data Lineage; governança de dados; Python; processamento de dados estruturados e não estruturados; integração entre múltiplos sistemas corporativos. Também serão diferenciais conhecimentos nos segmentos de: logística; transporte; comércio exterior; terminais; recintos alfandegados; armazenagem; operações multimodais. Perfil Esperado Buscamos um profissional analítico, investigativo, organizado e orientado à qualidade, capaz de compreender tanto os aspectos técnicos dos dados quanto o contexto do negócio. É importante possuir: raciocínio lógico; atenção aos detalhes; capacidade de investigar inconsistências; facilidade para trabalhar com grandes volumes de dados; capacidade de questionar dados que não apresentem coerência; organização; preocupação com qualidade e rastreabilidade; capacidade de documentar; facilidade para trabalhar com diferentes áreas; curiosidade para compreender os processos que originam os dados; capacidade de transformar dados em informação útil; boa comunicação com usuários e gestores; postura preventiva e orientada à melhoria contínua. O profissional deverá ter a postura de não aceitar o dado simplesmente porque ele existe, buscando compreender sua origem, significado, qualidade, transformação e confiabilidade. Indicadores de Sucesso A atuação poderá ser acompanhada por: melhoria da qualidade dos dados; redução de inconsistências; redução de duplicidades; redução de tratamentos manuais; aumento da disponibilidade dos dados; redução do tempo para disponibilização de informações; quantidade de fontes integradas; confiabilidade dos dados utilizados em BI; qualidade dos dados disponibilizados para IA; redução de divergências entre sistemas; evolução dos dashboards e indicadores; redução de indicadores com conceitos divergentes; evolução da documentação e catálogo de dados; aumento da rastreabilidade; redução de problemas identificados após o consumo dos dados. Conceito da Atuação Mapear Integrar Saneiar Consolidar Validar Modelar Analisar Disponibilizar Monitorar Evoluir O papel do Analista de Dados não será simplesmente tirar dados do banco ou apenas desenvolver dashboards. Seu objetivo será construir e manter uma camada de dados confiável, organizada, rastreável e reutilizável, transformando dados dispersos em informações que possam ser utilizadas por gestores, BI, Analytics, automações e Inteligência Artificial. A atuação deverá aumentar a confiança nos dados, reduzir o esforço manual de consolidação e tratamento e acelerar a transformação de dados em informação, informação em análise e análise em decisão.