Analista de KPIs

participará de uma projeto inicial com consultoria a ser contratada pela Stellantis para implementar os KPIs nas áreas de TI e Negócios, atualmente as métricas são deficientes ou inexistentes. Depois atuará na gestão cotidiana dos KPIs

Analista de KPIs Pleno é fundamental para medir a eficiência, a eficácia e a qualidade da operação de TI, ajudando a tomar decisões estratégicas e operacionais. Suas responsabilidades incluem:

• Definição e Calibração de KPIs de TI:
• Colaborar com as equipes de Infraestrutura, Desenvolvimento, Suporte, Segurança e Operações para identificar e definir indicadores-chave de performance (KPIs) relevantes para o ambiente de TI.
• Exemplos de KPIs: Tempo Médio de Resolução de Incidentes (MTTR), Tempo de Inatividade de Sistemas (Downtime), Percentual de Disponibilidade de Serviços, Taxa de Sucesso de Deployments, Volume de Chamados por Tipo, Tempo de Resposta de Aplicações, Eficiência de Uso de Recursos Cloud, Cobertura de Testes Automatizados, etc.
• Auxiliar na calibração de metas e thresholds para esses indicadores, alinhando-os com os Acordos de Nível de Serviço (SLAs) e os objetivos de negócio.
• Coleta e Engenharia de Dados de TI:
• Identificar, extrair e consolidar dados de diversas fontes de TI: sistemas de monitoramento (APM, infraestrutura), plataformas de logs, ferramentas de ITSM (ServiceNow, Jira Service Management), bancos de dados de aplicações, ferramentas de CI/CD, plataformas cloud.
• Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados, realizando processos de limpeza e transformação (ETL/ELT).
• Desenvolver e manter pipelines de dados para automação da coleta de informações.
• Criação e Manutenção de Dashboards e Relatórios de TI:
• Projetar, desenvolver e manter dashboards e relatórios operacionais e estratégicos em ferramentas de Business Intelligence (BI) como Power BI, Tableau ou Grafana.
• Visualizar dados de forma clara e intuitiva para diferentes públicos: equipes técnicas (status de infraestrutura), gerência de TI (desempenho de equipes, custos), e gestores de negócio (disponibilidade de serviços essenciais).
• Assegurar a atualização e a acurácia dos dados apresentados nos painéis.
• Análise de Performance e Geração de Insights para TI:
• Realizar análises profundas dos KPIs para identificar tendências, gargalos, falhas recorrentes, ineficiências operacionais e oportunidades de otimização na infraestrutura ou nos processos de TI.
• Comparar o desempenho atual com metas, benchmarks e históricos para identificar desvios e causas-raiz.
• Gerar insights acionáveis que ajudem as equipes de TI a melhorar a performance dos serviços, a segurança e a eficiência dos custos.
• Governança e Documentação de Dados de TI:
• Documentar as regras de negócio, as fontes de dados, as metodologias de cálculo dos KPIs e os processos de geração de relatórios, garantindo a rastreabilidade e a transparência.
• Contribuir para a governança de dados na área de TI, estabelecendo padrões para a coleta e o uso de informações.
• Comunicação e Apresentação de Resultados:
• Comunicar os resultados dos KPIs e os insights obtidos de forma clara, objetiva e persuasiva para audiências técnicas e não técnicas.
• Preparar e conduzir apresentações para líderes e equipes de TI, auxiliando na tomada de decisões estratégicas e na proposição de planos de ação.

Para se destacar nessa função, o profissional precisa unir um sólido conhecimento técnico com habilidades analíticas e de comunicação.

1. Habilidades Técnicas (Hard Skills):

• Ferramentas de Business Intelligence (BI): Domínio de Power BI e/ou Tableau são os mais demandados. Conhecimento em Grafana ou Qlik Sense também é um diferencial.
• SQL Avançado: Capacidade de escrever consultas complexas para extrair e manipular dados de diferentes bancos de dados (SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc.).
• Excel Avançado: Proficiência em funções, tabelas dinâmicas, gráficos e, se possível, VBA para automação.
• Conhecimento de Bancos de Dados: Entendimento de modelagem de dados, arquitetura e otimização de consultas.
• Noções de Ferramentas e Conceitos de TI: Familiaridade com conceitos de infraestrutura (servidores, redes, cloud), desenvolvimento de software, gestão de serviços de TI (ITSM/ITIL) e segurança da informação é um grande diferencial.
• Linguagens de Programação (Diferencial): Conhecimento básico a intermediário em Python (especialmente para manipulação de dados com Pandas) ou R é altamente valorizado para análises mais complexas e automação.
• Conceitos de Data Warehouse/Data Lake: Entendimento de como os dados são armazenados e preparados para análise em ambientes de Big Data.

2. Habilidades Comportamentais (Soft Skills):

• Pensamento Analítico e Lógico: Capacidade de interpretar grandes volumes de dados de TI, identificar padrões, desvios e as causas-raiz dos problemas.
• Curiosidade e Proatividade: Vontade de explorar os dados, fazer perguntas e buscar novas formas de medir e otimizar o desempenho de TI.
• Comunicação Clara e Objetiva: Essencial para traduzir dados e insights técnicos complexos para uma linguagem compreensível para públicos variados, incluindo não-técnicos.
• Orientação para Resultados: Foco em como os KPIs podem impactar diretamente a performance e a eficiência da operação de TI e, consequentemente, o negócio.
• Atenção aos Detalhes e Precisão: Fundamental para garantir a confiabilidade dos dados e das análises.
• Colaboração e Trabalho em Equipe: Habilidade para interagir com diversas equipes de TI (desenvolvimento, infraestrutura, segurança, suporte) e entender suas necessidades.
• Resolução de Problemas: Capacidade de usar os dados para identificar e propor soluções para desafios operacionais de TI.

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