Objetivo: analizar, interpretar y transformar datos operativos en insights accionables que faciliten la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua de los procesos, mediante herramientas analíticas, visualización de datos y generación de reportes enfocados en eficiencia operativa.
funciones: 1.- recolectar, limpiar, organizar y analizar los datos, extrayendo conjuntos de datos para ser analizados estadísticamente, creando tableros y reportes, convirtiendo datos brutos en información significativa, para que las áreas puedan responder preguntas, resolver problemas y tomar decisiones operativas que les permitan cumplir con los objetivos de negocio.
2.- diseñar e implementar sistemas,
bases de datos y tableros interactivos que faciliten el análisis de información, mediante la creación de reportes automatizados, visualizaciones efectivas y procesos analíticos optimizados, con el objetivo de atender de forma eficiente los requerimientos prioritarios del negocio
3.- extraer, transformar y cargar datos en los repositorios operativos, asegurando el cumplimiento de las políticas corporativas de gobernanza de datos. Coordinar con los responsables de los repositorios de datos los métodos y mecanismos para ejecutar las conexiones entre repositorios de datos mediante herramientas de business intelligence, para asegurar el cumplimiento de la estructura datos operativos con las políticas corporativas.
4.- comunicar hallazgos de manera clara y concisa a los stakeholders, traduciendo datos complejos en insights accionables que impulsen decisiones estratégicas de negocio, mediante presentaciones efectivas y narrativas basadas en datos
5.- desarrollar las capacidades analíticas de los colaboradores del área de operaciones mediante programas de formación en herramientas de inteligencia de negocio, sql, estadística descriptiva, visualización de datos, análisis de flujos de trabajo, creación de dashboards y organización de datos. Promover el autoconsumo y uso estratégico de los datos operativos a través de la difusión de mejores prácticas, herramientas, metodologías y una comunicación efectiva en temas de análisis de datos.
requisitos:
ingeniero en ciencias de datos, matemático, actuario, físico, en software, científico de datos, estadista o carrera afín.
experiencia con herramientas de análisis de datos, programación, conocimiento en preparación y limpieza de datos, análisis estadístico, gestión de bases de datos,
herramientas de visualización y básicos de machine learning. Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
manejo de: aws (s3, athena, glue), r or python, sql, tableau prep, tableau desktop
inglés avanzado