Data Analyst

Como Data Analyst en Multiplica Talent, tus principales responsabilidades incluyen el mantenimiento y actualización del HRIS, asegurando un proceso sólido de ETL para la calidad de datos, el diseño de dashboards indicativos y la automatización de reportes. Serás clave para analizar datos cualitativos y cuantitativos, además de colaborar con otros departamentos como IT y Finanzas en la gestión de información esencial.

Para el puesto de Data Analyst en Multiplica Talent, se requiere al menos dos años de experiencia en análisis de datos. Debes tener habilidades en herramientas de visualización como Power BI o Tableau, así como competencias en SQL y Excel para la gestión de bases de datos. También, es importante el interés en optimizar procesos de ETL y en el análisis de talento humano.

La posición de Data Analyst en Multiplica Talent es 100% remota, lo que te permite trabajar desde cualquier lugar. Esto proporciona una gran flexibilidad y un balance entre la vida laboral y personal, asegurando que puedas desempeñar tus funciones de manera eficiente.

La experiencia previa en la gestión de información de talento humano o en áreas relacionadas es altamente valorada para el rol de Data Analyst en Multiplica Talent. Además, tener conocimientos en el análisis tanto cualitativo como cuantitativo puede ser un diferenciador crucial para sobresalir en este puesto.

En Multiplica Talent, ofrecemos un contrato a término indefinido y días de vacaciones adicionales, incluyendo 2 días extra para la familia y 8 días que Multiplica concede. También proporcionamos coaching, lo que te ayuda a seguir desarrollando tus habilidades y trayectoria profesional en un ambiente favorable.

Para manejar datos en un proceso de ETL, es esencial ser meticuloso. Primero, extraigo datos de múltiples fuentes mientras me aseguro de que la información sea estructurada y confiable. Luego, en la fase de transformación, me enfoco en limpiar, estandarizar y validar datos para asegurar su calidad. Finalmente, en la carga, garantizo que los datos estén integrados y actualizados en los sistemas para facilitar el análisis.

He trabajado con herramientas como Power BI y Tableau para visualizar datos. Considero que la elección de la herramienta depende del tipo de proyecto; por ejemplo, utilizo Power BI para análisis más complejos debido a su capacidad de integración en tiempo real y Tableau para presentaciones visualmente atractivas. Estoy siempre aprendiendo más sobre estas herramientas para maximizar su potencial.

Como Data Analyst, priorizar tareas es esencial. Inicio mi día revisando plazos y objetivos a corto plazo. Utilizo métodos como la matriz de Eisenhower o la técnica Pomodoro para gestionar mi tiempo. Asegurándome de que tareas críticas se realicen primero, mantengo una comunicación abierta con los equipos para abordar cambios inesperados o prioridades emergentes.

Al presentar insights a los stakeholders, me enfoco en contar una historia con los datos. Utilizo visualizaciones claras y concisas y me aseguro de que la narrativa sea relevante para el público. A menudo, me anticipe a preguntas que puedan surgir, preparando insights adicionales y recomendando acciones basadas en los datos presentados.

Uno de mis mayores desafíos fue la inconsistencia de datos al integrar varias fuentes. Para superar este obstáculo, implementé un proceso de validación en cada etapa del ETL y creé un servicio de monitoreo constante para asegurar la calidad de los datos. Aprendí que es crucial establecer controles desde el inicio para evitar problemas en etapas posteriores.

Mi experiencia abarca tanto análisis cualitativos como cuantitativos. He trabajado en proyectos donde analicé datos numéricos para determinar tendencias, mientras que también he realizado entrevistas y encuestas para capturar la voz del empleado. Combinar ambos enfoques permite extraer insights más ricos y significativos.

Colaboro activamente con otros departamentos al establecer reuniones regulares para discutir estándares de datos y alineación en objetivos. Fomento una cultura de comunicación donde cada área se sienta cómoda compartiendo su información y necesidades; esto asegura que los datos de People sean precisos y útiles para la organización.

Para mantenerme actualizado en análisis de datos, sigo varias publicaciones y blogs de la industria, además de tomar cursos en línea sobre nuevas herramientas y tendencias. Asisto a conferencias y webinars para obtener diferentes perspectivas y técnicas que puedo aplicar en el trabajo diario.

La automatización de reportes es fundamental. Utilizo macros en hojas de cálculo y herramientas como Google Data Studio para crear reportes automáticos que se actualizan con datos en tiempo real. Esto minimiza la carga de trabajo manual y me permite enfocarme en el análisis y la interpretación de los datos.

Mis herramientas preferidas para la gestión de bases de datos incluyen SQL para la manipulación y extracción de datos, así como Excel para análisis y visualización. Además, utilizo Google Sheets para colaborar y compartir reportes con el equipo, lo cual es vital para la gestión efectiva de información en proyectos conjuntos.