Gestor de Dados

O Gestor de Dados é responsável por coordenar as atividades relacionadas à coleta, armazenamento, análise e segurança dos dados da empresa. Ele deve assegurar que as informações estejam acessíveis, organizadas e em conformidade com as normas de segurança e privacidade. Esse profissional tem um papel fundamental na transformação de dados brutos em insights estratégicos que auxiliam na tomada de decisões empresariais.

Responsabilidades e atribuições *Integração e Armazenamento de Dados:* Liderar a implementação e manutenção de data warehouse e data lakes para centralizar e organizar dados provenientes de diversos sistemas, como ERP, CRM, sistemas de agendamento e histórico de pacientes; Gerenciar integrações entre diferentes plataformas e sistemas, incluindo ferramentas de marketing, clínicas e sistemas financeiros, garantindo a consistência e eficiência na transferência de dados; Assegurar a escalabilidade e o desempenho contínuo da infraestrutura de dados, garantindo que o sistema esteja preparado para o crescimento da empresa.

*Análise e Visualização de Dados:* Supervisionar a criação de relatórios, dashboards e análises em ferramentas como Looker Studio e Mixpanel, monitorando indicadores-chave de desempenho (KPIs), como taxa de sucesso de procedimentos, retenção de clientes e retorno sobre investimentos em marketing; Identificar padrões, tendências e insights nos dados para apoiar decisões operacionais e estratégicas; Garantir que as equipes tenham acesso a informações relevantes de forma clara e em tempo hábil, facilitando a tomada de decisões.

*Suporte à Tomada de Decisão:* Trabalhar em estreita colaboração com líderes das áreas de marketing, finanças, atendimento ao cliente e operações, traduzindo as necessidades de negócios em soluções baseadas em dados. Conduzir análises preditivas e desenvolver modelos estatísticos para otimizar campanhas de marketing, prever demanda e melhorar a experiência do paciente.

Liderança e Gestão de Equipe: Coordenar uma equipe de analistas e engenheiros de dados, promovendo o desenvolvimento profissional e garantindo que todos estejam alinhados com as metas e estratégias organizacionais. Estabelecer e gerenciar fluxos de trabalho claros para priorizar as demandas de dados entre as diversas áreas da empresa, garantindo que as entregas sejam feitas de maneira eficiente e dentro dos prazos.

Inovação e Melhoria Contínua: Pesquisar e implementar novas tecnologias e métodos analíticos, como inteligência artificial e machine learning, para personalizar o atendimento e melhorar os processos internos. Promover a cultura de dados na organização, capacitando as equipes para utilizarem ferramentas analíticas e interpretarem relatórios de forma eficaz.

Requisitos e qualificações

Graduação em áreas relacionadas, como: Ciência da Computação Engenharia de Dados Sistemas de Informação Estatística Administração (com ênfase em análise de dados) Ciências Econômicas Matemática ou áreas afins. Experiência profissional: Experiência prévia de pelo menos 2 a 3 anos em gestão de dados, análise de dados, ou em funções relacionadas, preferencialmente em empresas de médio a grande porte. Vivência com gestão de equipes ou liderança de projetos relacionados a dados. : SQL, NoSQL).

Ferramentas de BI (Business Intelligence): Conhecimento de ferramentas como Power BI, Tableau, QlikView, entre outras. SQL: Habilidade avançada em SQL para consulta, análise e manipulação de dados. Ferramentas de análise e visualização de dados: Conhecimento de softwares e plataformas como Excel avançado, Python, R, etc. : LGPD, GDPR). Capacidade de implementar medidas de segurança para garantir a integridade e confidencialidade dos dados.

Habilidades interpessoais: Boa capacidade de comunicação para interagir com diferentes departamentos e traduzir dados complexos para a alta gestão. Habilidade para trabalhar em equipe e colaborar com áreas de TI, Marketing, Vendas, entre outras. Visão estratégica para identificar oportunidades de melhoria e inovação através de dados. : Cloudera, Google Data Analytics). Conhecimento em tecnologias avançadas: Experiência com Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial. : Apache Hadoop, Spark, Kafka).

Habilidades analíticas e estatísticas: Capacidade de aplicar técnicas de análise estatística para extrair insights valiosos. Conhecimento em linguagens de programação para análise de dados, como Python ou R. : PMP ou Scrum Master) pode ser uma vantagem, especialmente para liderar iniciativas de transformação digital ou gestão de dados dentro da organização. Requisitos desejáveis: Ferramentas de Análise: Experiência com ferramentas como Looker Studio, Mixpanel ou similares.

Banco de Dados e Linguagens: Proficiência em SQL, Python ou R, com conhecimento em ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load). Infraestrutura de Dados: Experiência sólida com data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) e plataformas de cloud (AWS, Google Cloud, Azure). Modelagem Estatística e Preditiva: Familiaridade com técnicas de machine learning é um diferencial importante, permitindo a aplicação de modelos preditivos em análises avançadas.