Data Analyst Architecture

Principales funciones: - Analizar datos provenientes de distintas fuentes tecnológicas y de negocio para entender su contexto, calidad y utilidad. - Apoyar la definición y evolución de la arquitectura empresarial, conectando requerimientos de negocio con capacidades tecnológicas. - Generar reportes, métricas e indicadores para la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua. - Identificar oportunidades de mejora en procesos, integraciones y sistemas, proponiendo acciones basadas en evidencia. - Colaborar con equipos de TI, arquitectura y áreas de negocio para alinear necesidades y prioridades. - Documentar modelos de datos, procesos y flujos de información, asegurando trazabilidad y consistencia. - Apoyar iniciativas de transformación digital, levantando análisis y entregando insights accionables. Requisitos: - Formación: Título profesional en Ingeniería en Informática, Sistemas, Industrial o carrera afín. - Experiencia: Experiencia en análisis de datos y entornos TI; se valorará experiencia en arquitectura empresarial. - Bases de datos: Manejo de SQL y conceptos sólidos de bases de datos. - Visualización: Experiencia con herramientas como Microsoft Power BI, Tableau u otras. - Modelamiento: Conocimientos en modelamiento de datos y su aplicación en dominios. - Herramientas de análisis: Manejo de Python y Excel avanzado para análisis y preparación de información. - Deseable: Conocimiento de TOGAF y ArchiMate. Competencias: - Enfoque analítico y capacidad para transformar datos en recomendaciones claras. - Orientación a resultados y criterio para priorizar oportunidades de mejora. - Comunicación efectiva para colaborar con perfiles técnicos y de negocio. - Organización para documentar modelos, procesos y flujos de información con consistencia. - Trabajo en equipo y disposición para aprender en un entorno colaborativo. - Experiencia aplicada en arquitectura empresarial y/o metodologías de arquitectura como TOGAF y ArchiMate. - Conocimiento adicional en gobierno y calidad de datos (definición de reglas, linaje o estandarización de información). - Experiencia modelando dominios y relacionando datos con capacidades y procesos del negocio. - Habilidad para automatizar análisis y reportes (por ejemplo, con Python) y optimizar pipelines de datos.