Gerar resultados que apoie nas definições de arquitetura da informação (construção e manutenção de data warehouses, data marts, dicionário de dados, etc). Apoiar a definição da arquitetura, a partir dos requisitos e necessidades dos usuários da plataforma de bi Definir as modelagens de dados e atuar com excelência na construção de indicadores e informações para tomada de decisão Atuar com modelagem de dados (relacional e dimensional) Análise e desenvolvimento de soluções em b.I. Na ferramenta qlik sense Levantamento de requisitos com o cliente, extração de dados, análise e manipulação desses dados até elaboração de dashboards e relatórios na ferramenta qlik sense Criação de scripts em banco de dados (linguagem sql) para extração de dados e consultas utilizando a ferramenta qlik sense para atender projetos da empresa Realização de mesuração quantitativa e qualitativa, relevância e impacto dos dados Desenvolvimento e testes de aplicações de front-End com a ferramenta qlik sense Atuar em atividades de manutenção do ambiente qlik sense. Acompanhando os projetos já existentes prestando suporte às aplicações relacionadas Auxiliar no desenvolvimento do ambiente de data marts Documentar as funcionalidades e evolução dos programas desenvolvidos. Requisitos: Compromisso com a satisfação do cliente Cumpridor dos procedimentos do setor e empresa Bom relacionamento interpessoal Capacidade de raciocínio lógico e interpretação Capacidade de organização de agenda de trabalho diário Perfil analítico, facilidade em comunicação e entendimento das necessidades do cliente Paciente e demonstrar autocontrole ao lidar com outros integrantes da equipe e clientes Conhecimentos de linguagem sql experiência em desenvolvimento e manutenção de ambiente na ferramenta qlik sense. experiência na construção e manutenção de data warehouses, data marts, dicionário de dados experiência em modelagem de dados e sql, manipulação de dados e criação de dashboards experiência em levantamento funcional e análise de dados experiência em estratégia de desenvolvimento de data warehousing (data marts, tipos de dimensões e fatos, carga de dados históricos (snapshots), normalização de dados, integração de múltiplas fontes de dados).
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