- Levantamento de Requisitos: Conduzir reuniões com stakeholders de diferentes áreas para entender as necessidades de negócios, mapear KPIs essenciais e documentar os requisitos técnicos e funcionais. - Desenvolvimento de Dashboards: Projetar, construir e manter painéis gerenciais e operacionais interativos, garantindo a melhor experiência de usuário (UX) e design de informação. - Modelagem de Dados: Estruturar fontes de dados complexas e díspares, aplicando modelagem dimensional (Star Schema/Snowflake) para otimizar o consumo e a performance dos relatórios. - Análise do Segmento de Serviços: Desenvolver visões analíticas voltadas para métricas do setor, como SLAs, NPS (Net Promoter Score), Churn Rate, LTV (Life Time Value) e eficiência operacional. - Governança e Manutenção: Garantir a qualidade dos dados exibidos, gerenciar permissões de acesso (RLS - Row-Level Security) e documentar as regras de negócios e métricas criadas. - Disseminação de Conhecimento: Apoiar as áreas de negócio na adoção das ferramentas de BI e promover a cultura data-driven na empresa.
- Formação em: Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação, Business Intelligence (BI) ou áreas correlatas de TI. - Sólida experiência e domínio em Microsoft Power BI (incluindo desenvolvimento avançado em DAX, Power Query/M e arquitetura do Power BI Service). - Conhecimento prático e vivência em pelo menos uma outra plataforma de mercado (ex: Tableau, Qlik Sense, Looker ou Metabase), garantindo flexibilidade tecnológica e entendimento amplo de conceitos de visualização. - Domínio em linguagem SQL para consultas complexas, extração, cruzamento e validação de dados em bancos relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MySQL, etc.). - Capacidade comprovada de comunicação e tradução de necessidades de negócios em soluções técnicas (excelência no levantamento de requisitos). - Familiaridade com conceitos de ETL/ELT e Data Warehousing. - Experiência prévia com dados específicos do segmento de serviços. Conhecimentos básicos em Python ou R para análise avançada de dados. Experiência com ambientes em nuvem (Azure Synapse, AWS Redshift ou Google BigQuery). - Certificações na área (ex: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate).
Fonte: selecty
