Plano de preparação para entrevista: Analista de business intelligence na IBM

Perguntas para praticar (6)

1. Conte sobre um projeto onde colaborou com outras áreas.
2. Fale sobre um conflito com colega/gestor e como resolveu.
3. Descreva uma decisão difícil que teve que tomar rapidamente.
4. O que são KPIs e como você os aplica na análise de dados?
5. Explique a diferença entre OLAP e OLTP.
6. Como você utilizaria uma ferramenta de visualização de dados para apresentar insights?

Perguntas para fazer ao entrevistador (8)

• Como a IBM se adapta às rápidas mudanças do setor tecnológico?
• Quais valores da IBM você considera mais importantes para a cultura interna?
• Quais são as principais expectativas para o papel de Analista de BI na IBM?
• Como a equipe de BI contribui para a tomada de decisão estratégica na IBM?
• Quais desafios a IBM enfrenta na implementação de BI?
• Como é o desenvolvimento de carreira para um Analista de BI na IBM?
• Como as mudanças tecnológicas influenciam a estratégia da IBM?
• Qual o papel da liderança na cultura de inovação da IBM?

Tópicos de estudo (8)

• SQL avançado e bancos relacionais, especialmente DB2

  Estude SELECTs complexos, JOINs, subconsultas, CTEs, funções de janela, agregações, views, procedures, índices e otimização de consultas em bancos relacionais. A IBM destaca SQL, consultas avançadas e DB2 como competências relevantes para análise de dados e ambientes corporativos.

• IBM Cognos Analytics e criação de dashboards

  Pratique a criação de relatórios, dashboards interativos, filtros, drill-throughs, cálculos e modelos no Cognos Analytics. Essa ferramenta é central no ecossistema de BI da IBM e pode ser explorada em perguntas técnicas ou em um exercício prático.

• Modelagem dimensional e data warehousing

  Revise esquemas estrela e floco de neve, fatos, dimensões, granularidade, chaves substitutas, processos ETL/ELT e conceitos de data marts. O objetivo é saber transformar dados operacionais em estruturas confiáveis para relatórios e análises corporativas.

• Preparação, qualidade e governança de dados

  Estude identificação de dados ausentes, duplicidades, inconsistências, outliers, padronização, regras de validação e rastreabilidade dos dados. Também revise conceitos de governança, segurança, controle de acesso e definição de métricas, pois a confiabilidade do BI depende diretamente desses processos.

• Visualização de dados com Tableau e Excel avançado

  Pratique dashboards orientados a objetivos, escolha adequada de gráficos, filtros, parâmetros, cálculos, storytelling e princípios de usabilidade no Tableau. Revise também Tabelas Dinâmicas, Power Query, fórmulas, gráficos e análises no Excel, ferramentas frequentemente associadas às funções de BI.

• Python para análise de dados

  Revise Python aplicado a BI com Pandas, NumPy, Jupyter e bibliotecas de visualização como Matplotlib e Seaborn. Concentre-se em importar dados, limpar datasets, combinar tabelas, calcular indicadores e automatizar análises repetitivas.

• Estatística descritiva e interpretação de indicadores

  Estude média, mediana, dispersão, percentis, correlação, tendências, amostragem e testes básicos de hipóteses. Saiba explicar limitações dos dados e traduzir resultados estatísticos em recomendações de negócio sem confundir correlação com causalidade.

• Case de negócio, comunicação executiva e comportamento IBM

  Prepare um case completo em que você transforme uma pergunta de negócio em requisitos, consultas, indicadores, dashboard e recomendação executiva. Treine respostas no formato STAR sobre colaboração, resolução de problemas, comunicação com stakeholders, aprendizado contínuo e ética no uso de dados, além de pesquisar os negócios e valores atuais da IBM.