Analista de Datos de Protección de Valor

1. Propósito de la posición

​​Analizar múltiples bases de datos estructuradas y no estructuradas mediante técnicas matemático - estadísticas y algoritmos de programación para generar información inteligible y puntual que permita responder a diversas preguntas de negocio y generar insights que faciliten la toma de decisiones efectivas para fortalecer la estrategia y la competitividad en las diferentes áreas de negocio.​ 

2. Actividades Específicas

1. Actualizar y revisar de manera crítica las fuentes de datos e información disponibles.
2. Proponer nuevas fuentes de datos relacionadas a diferentes aspectos del negocio incluyendo las derivadas de Big Data, IoT, etc.
3. Explorar y Analizar a profundidad los datos que provienen de fuentes variadas y desconectadas.
4. Utilizar métodos analíticos novedosos de Estadística Avanzada y Minería de Datos, así como modelos de Machine Learning, Deep Learning y otras disciplinas de la Inteligencia Artificial Aplicada.
5. Utilizar modelos como la Regresión lineal, Regresión Logística, K-Means Clustering, Clasificación Naive- Bayes, árboles de decisión de bosques aleatorios y modelos comprendidos por las máquinas de vectores con herramientas como KNIME, Python, R y Alteryx.

a. Continuación Actividades Específicas

6. Aplicación de técnicas analíticas con un enfoque proactivo y reactivo (Descriptiva, Predictiva, Prescriptiva y otros relacionados a la Analítica avanzada).

7. Diseñar y consolidar bases de datos mediante herramientas como SQL, Hadoop, Python, R, entre otros.

8. Utilizar herramientas como Tableau, Power BI, Qlik entre otras para mejorar la visualización de los análisis.

9. Aplicar enfoque de Design Thinking y Data Storytelling para la elaboración de los análisis y reportes.

10. Identificar procesos y tareas que puedan automatizarse permitiendo el fácil acceso y análisis de datos.

b. Continuación Actividades Específicas

11. Identificar y aplicar formas de mejorar la confiabilidad, eficiencia y calidad de los datos.

12. Llevar a cabo investigaciones de diversas disciplinas de negocio.

13. Generar informes y análisis estándar y ad-hoc para los diversos stakeholders.

14. Participación en proyectos, con clientes externos, como experto de la materia, centrado en actividades de consultoría y apoyo como analista de información.

15. Compartir experiencias y conocimiento a través de charlas técnicas, artículos, conferencias, etc.

16. Cualquier otra asignación solicitada por la jefatura.

c. Continuación Actividades Específicas

6. Contexto

a. Desafíos

1. ​​​Conocer a fondo el negocio y convertirse en socio estratégico para el área asignada apoyando  la toma de decisiones mediante el análisis avanzado y la visualización de los datos por medio de herramientas de primer nivel en Analítica e Inteligencia de Negocio como Python, R, KNIME, Alteryx, Hadoop, Tableau, PowerBI, entre otros. 

2. ​Mantenerse constantemente actualizado en lo relacionado a la evolución de la Analítica, Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos.​​ 

Conocimientos, experiencia y habilidades

Preparación Académica

Bachiller en Ingeniería Industrial o Ciencias Económicas (Estadística o Economía) deseable Licenciatura.

Deseable con Posgrado, especialidad o Curso en Inteligencia de Negocio o Análisis de Datos.

Experiencia Laboral

Analítica de datos o inteligencia de negocios

Competencias

Requisitos Adicionales

1. ​​​Conocimiento intermedio de bases de datos SQL Server  

2. ​Conocimiento de lenguajes de programación como Python, R 

3. ​Deseable conocimiento básico - Intermedio en ambientes de Big Data como Hadoop. 

4. ​Deseable conocimiento intermedio en Herramientas de visualización de Datos como Tableau o Power BI. 

5. ​Deseable conocimiento de metodología Design Thinking y Data Storytelling 

6. ​Deseable Conocimiento de metodologías de Gestión de Proyectos​​.