Data Analytics (h/m)
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Modelado y transformación de datos

Diseñar, construir y mantener modelos de datos en dbt sobre BigQuery siguiendo arquitectura por capas (staging, intermediate, marts) y metodología star schema / Kimball.
Implementar modelos incrementales en dbt para tablas de gran volumen, reduciendo costes de ejecución en BigQuery.
Mantener el linaje de datos (data lineage) documentado en dbt, de forma que cualquier cambio en una fuente pueda trazarse hasta los dashboards que impacta.
Traducir necesidades de negocio de los equipos internos (ventas, operaciones, finanzas) en especificaciones de datos accionables y modelos reutilizables.

Calidad y gobierno del dato

Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato corporativo: definir y mantener tests de calidad (not null, unique, accepted values, relationships) en dbt.
Estandarizar datos en la capa de staging: nombres, formatos, enums, campos nulos y duplicados, de forma que los modelos downstream no hereden problemas de origen.




Mantener el catálogo de datos activo para que cualquier equipo sepa qué datos existen, qué significan, quién los mantiene y cuándo se actualizaron por última vez.
Monitorizar la calidad del dato de forma continua y actuar ante anomalías antes de que impacten a los equipos o a los informes de dirección.

Business Intelligence y autoservicio

Desarrollar y mantener dashboards e informes en Looker para las distintas áreas de la empresa, orientados a la toma de decisiones operativas y estratégicas.
Construir la capa semántica en Looker que permita a los equipos no técnicos
explorar datos, generar sus propias visualizaciones y exportar informes sin necesitar ayuda del equipo de datos para cada consulta.
Formar a los usuarios internos en el uso de Looker: cómo filtrar, explorar, crear visualizaciones y leer los datos de forma autónoma.
Realizar análisis ad hoc cuando la dirección necesite responder preguntas que no están en ningún dashboard existent

📌 Data Analytics (España)
🏢 Michael Page
📍 España