Data Analyst Lead

Kinetic Talent; Córdoba; On-site; ARS 1,800,000 - 3,000,000; Full time

Job summary

Kinetic Talent en Argentina busca un Data Analyst Lead cuya misión es recolectar, limpiar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos para convertirlos en información estratégica que guíe decisiones comerciales.

Reportarás a la dirección, liderarás iniciativas de gobernanza de datos, diseño de dashboards y crearás informes comprensibles para equipos no técnicos, promoviendo una cultura basada en datos en toda la organización.

Qualifications

• Recolectar, limpiar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos.
• Transformar datos en información estratégica para decisiones comerciales.
• Liderar iniciativas de gobernanza y alfabetización de datos.

Responsibilities

• Desarrollar e implementar la estrategia de gestión de datos.
• Establecer políticas y estándares de calidad de datos.
• Liderar iniciativas de alfabetización de datos.
• Recopilación de datos desde bases de datos, archivos, plataformas en la nube, APIs o interacción con áreas.
• Limpieza y preparación de datos, estructurando la información (aprox. 80%).
• Identificación de patrones y tendencias para mejoras del negocio.
• Diseñar dashboards y tableros interactivos para monitorizar KPIs.
• Comunicación de hallazgos en reportes simples para directivos o equipos no técnicos.

Job description

Desde Kinetic Talent, nos encontramos en búsqueda de Data Analyst Lead, cuya misión principal será recolectar, limpiar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos para transformarlos en información estratégica que permita a la empresa tomar decisiones comerciales fundamentadas. Su rol actúa como un puente entre los datos técnicos sin procesar y las necesidades de negocio de una organización.

Principales Funciones y Responsabilidades:

• Desarrollar e implementar la estrategia de gestión de datos de la empresa alineada con los objetivos del negocio.
• Establecer políticas y estándares de calidad de datos.
• Liderar iniciativas de alfabetización de datos dentro de la organización, promoviendo una cultura basada en datos.
• Recopilación de datos: Extraer información desde bases de datos relacionales, archivos locales, plataformas en la nube, APIs o interactuando con las diferentes áreas y referentes de la institución.
• Limpieza y preparación: Depurar errores, eliminar datos duplicados, corregir valores nulos y estructurar la información (80% de su tiempo aprox.)
• Identificación de patrones: Aplicar lógica y métodos estadísticos para detectar tendencias, anomalías y oportunidades de mejora dentro del negocio.
• Visualización y reportes: Diseñar dashboards y tableros interactivos automatizados para facilitar el monitoreo de métricas clave (KPIs).
• Comunicación de hallazgos: Traducir métricas complejas en reportes sencillos e historias basadas en datos para directivos o equipos no técnicos.

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