Analista de Dados Pleno

Coleta e Integração de Dados:

Extrair e integrar dados de vários sistemas operacionais (como sistemas de gestão de armazéns e sistemas de gestão de transporte), garantindo a integridade e precisão dos dados.

Manter o armazém de dados, otimizando a estrutura de dados para facilitar o acesso e a análise.

Análise Avançada de Dados e Modelagem:

Realizar análises de dados complexas, utilizando modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar tendências e problemas operacionais críticos.

Apoiar o planejamento operacional e a tomada de decisões com modelagem de dados e análises preditivas.

Monitoramento de Desempenho e Relatórios:

Projetar e monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs), como tempo de processamento de pedidos, precisão, custos de transporte, entre outros.

Criar e manter dashboards dinâmicos que exibam o status operacional em tempo real e gerar relatórios detalhados periodicamente.

Otimização de Processos e Resolução de Problemas:

Com base na análise de dados, propor sugestões para otimizar os processos operacionais do centro de transbordo, melhorando a eficiência e reduzindo custos.

Identificar e analisar anomalias e gargalos operacionais, fornecendo e implementando soluções.

Análise de Custos e Apoio ao Orçamento:

Analisar a relação custo-benefício das atividades operacionais, auxiliando na elaboração do orçamento e no controle de custos.

Realizar previsões financeiras, avaliando o impacto econômico de diferentes estratégias para apoiar a tomada de decisões da gestão.

Colaboração Interdepartamental:

Colaborar com as equipes de logística, armazenagem e transporte para entender as necessidades do negócio e fornecer suporte de dados.

Comunicar os resultados das análises e recomendações à gestão, garantindo a implementação eficaz de decisões orientadas por dados.

Treinamento e Orientação de Equipe:

Treinar e orientar analistas de dados juniores, aprimorando as capacidades de análise de dados da equipe.

Liderar a equipe na solução de problemas analíticos complexos, garantindo resultados de alta qualidade nas análises de dados.

Projetar e monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs), como tempo de processamento, precisão dos pedidos, custos de transporte, entre outros, gerando relatórios analíticos periódicos que fornecem insights detalhados sobre o desempenho operacional.

Utilizar ferramentas de visualização de dados (como Tableau, Power BI) para criar painéis dinâmicos, exibindo em tempo real o status operacional do centro de transbordo.