Analista Controller Comercial

En Clínica BUPA Santiago estamos en búsqueda de un Analista de Datos, con la misión de Recolectar, procesar, analizar y visualizar información clave proveniente de diversas fuentes internas y externas, con el objetivo de optimizar la toma de decisiones y automatizar procesos. Deberá desarrollar soluciones tecnológicas eficientes, escalables y seguras que permitan mejorar la gestión de datos, generar insight y facilitar la operación diaria de los equipos.

Principales funciones:

• Análisis exploratorio de datos (EDA): Realizar análisis exploratorio para detectar patrones, tendencias y oportunidades de mejora, generar reportes descriptivos que permitan entender el comportamiento de los datos y su impacto en el negocio.

• Desarrollo de modelos analíticos y automatización: Crear modelos descriptivos y predictivos que agreguen valor al negocio, automatizar procesos analíticos recurrentes y generación de reportes a través de scripts, flujos de trabajo o herramientas como Power BI, Power Query, Python, entre otros.

• Desarrollo de sistemas de información: Diseñar e implementar dashboards e informes interactivos que permitan la visualización clara de los indicadores de gestión, asegurar que las soluciones sean modulares, escalables y adaptables a nuevas necesidades del negocio.

• Gestión de la calidad y seguridad de los datos: Garantizar la integridad, precisión y confiabilidad de los datos utilizados, documentar las fuentes, procesos y transformaciones aplicadas a los datos, asegurar el cumplimiento de políticas de seguridad de datos y regulaciones vigentes.

• Colaboración y alineación con equipos internos: Trabajar de forma colaborativa con los equipos operativos, clínicos, de procesos y otros actores relevantes, levantar requerimientos analíticos y proponer soluciones alineadas con las necesidades reales del negocio.

• Gestión y consolidación de datos: Recolectar información desde sistemas internos, bases de datos externas y fuentes de terceros., Integrar, transformar y consolidar datos en estructuras limpias y coherentes, desarrollar flujos de datos automatizados y trazables.

• Limpieza y procesamiento de datos: Detectar errores, valores atípicos, duplicados o datos faltantes, y aplicar procesos de validación, normalizar y estandarizar datos para asegurar la calidad, consistencia y comparabilidad.