Data Analyst Sr-CO Technical Specialist
Cargo | Data Analyst Sr |
Formación académica | Profesional en ingenierías/sistemas o ingenierías afines (telecomunicaciones, electrónica, industrial), |
Experiencia laboraral | > 3 años |
Conocimientos | Trabajar estrechamente con los responsables de cada área funcional (por ejemplo, los responsables de marketing, ventas, finanzas) para comprender sus necesidades de datos y traducir esos requisitos en soluciones analíticas. Actuar como puente entre el equipo técnico de datos y los usuarios funcionales para asegurar que las soluciones analíticas estén alineadas con los objetivos del negocio. Modelado de datos: Se requiere conocimiento en modelado de datos conceptual, lógico y físico, así como en la elaboración de modelos entidad-relación (ER) y la capacidad de traducir requerimientos de negocio en estructuras de datos claras y eficientes Lenguajes de Programación: Dominio de lenguajes como SQL, Python, R, o similares para análisis de datos y creación de scripts. Herramientas de Visualización: Experiencia avanzada con herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI, Looker, o Google Data Studio. Bases de Datos Relacionales y No Relacionales: Conocimiento y experiencia trabajando con bases de datos SQL y NoSQL (por ejemplo, MongoDB, Hadoop, etc.). Automatización y Scripts: Capacidad para escribir y automatizar procesos de extracción, limpieza y transformación de datos (ETL). |
Responsabilidades | Análisis de Datos Complejos: Analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes Generación de informes sobre los datos analizados Optimización de Proceso: Proponer y desarrollar mejoras continuas en los procesos analíticos, incluyendo la implementación de automatización y eficiencia en el manejo de datos. Desarrollo de Dashboards Interactivos: Diseñar dashboards interactivos que proporcionen información clave y relevante para diferentes áreas de la empresa utilizando herramientas como Tableau, Power BI, o Looker Studio. Gestión de Base de Datos: Supervisar y mantener la calidad, consistencia y precisión de los datos en las bases de datos, trabajando estrechamente con los equipos Colaboración Interdisciplinaria: Trabajar junto con otros departamentos (marketing, finanzas, operaciones) para entender sus necesidades y proporcionar soluciones de datos que alineen con los objetivos comerciales. |