Total 7 support analyst job vacancies in Information Technology category in Jl Jenggolo

Mengumpulkan Data: Mengambil data dari berbagai sumber (database, laporan, atau sistem).

Mengidentifikasi Tren: Menemukan pola, tren, dan wawasan penting dari data

Membuat Laporan: Menyajikan hasil analisis dalam bentuk laporan, grafik, atau visualisasi data.

Berkoordinasi dengan Tim: Bekerja sama dengan tim lain untuk memahami kebutuhan data dan bisnis.

• Mempersiapkan dan menyortir dokumen sebelum datanya dimasukkan ke dalam komputer.
• Memasukkan data ke dalam database milik perusahaan.
• Memeriksa dan memastikan keakuratan data yang sudah dimasukkan ke dalam database.
• Menyelesaikan perbedaan informasi dan data yang tidak lengkap.
• Membuat data cadangan yang menjadi bagian dari rencana kontingensi.
• Menanggapi permintaan informasi dari anggota yang berwenang.
• Menguji sistem database baru dan pembaruan dari perangkat lunak.
• Mengelola dokumen dan catatan dengan baik.
• Menyiapkan laporan yang relevan sesuai dengan kebutuhan.
• Menerima dan memproses invoice untuk pembayaran dan memperbarui rincian invoice.
• Mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan saat memasukkan data menggunakan metode kontrol kualitas yang sesuai.

Deskripsi pekerjaan:

• Melakukan pendampingan (asistensi) Dokter Orthopedi Spine pada saat operasi menggunakan alat perusahaan.
• Membantu perusahaan meningkatkan penjualan implant Spine.

Kualifikasi :

• Usia dibawah 35 tahun.
• Minimal lulusan Diploma (D3) Keperawatan. untuk Technical Support, atau setara.
• Mempunyai pengalaman sebagai Perawat Kamar Operasi (OT), diutamakan pengalaman assistensi Dokter Orthopedi Spine.
• Diutamakan memiliki pengalaman 1 taun dikamar operasi (OT)
• Mampu berkomunikasi dengan baik kepada Dokter Orthopedi Spine pengguna alat.
• STR masih aktif berlaku.
• Diutamakan memiliki Sertifikat Bedah Dasar.
• Mampu bekerja dibawah tekanan, rajin, jujur, disiplin.

Benefit :

• Gaji diatas UMR
• BPJS Ketenagakerjaan
• BPJS Kesehatan
• Tunjangan hari raya (THR)
• Jenjang karir
• Incentive setiap melakukan pendampingan operasi
• Hari sabtu dan minggu libur kecuali ada jadwal operasi
• Apabila sabtu dan minggu melakukan pendampingan operasi, maka dapat digantikan dengan 1 hari libur

What You'll Do

• Creating report for all digital marketing campaign : Influencer marketing, and paid media buying.
• Research, perform benchmarking, analyze data, and help make recommendations.
• Work closely with Digital Marketing team to gather data and information due to creating the analysis
• Monitoring market trends so that can bring some recommendation for the report
• Understand the campaign and the client very well in order to prepare the appropriate report
• Maintain the deadline for the report generation
• Produce data visualization with a strong storytelling element.
• Develop a market insight / market trend due to help the Digital Marketing team for supporting data while on pitch

Deskripsi Pekerjaan:

• Memberikan dukungan teknis & edukasi ke karyawan internal di semua departemen dalam penyelesaian masalah hardware dan software.
• Melakukan instalasi & konfigurasi perangkat baru seperti komputer, server, router, access point, serta perangkat lainnya sesuai dengan prosedur dan peraturan perusahaan.
• Melakukan langkah-langkah perlindungan sistem dan pencegahan ancaman keamanan dari virus maupun malware, serta memastikan kegiatan back-up data dilakukan secara berkala.
• Melakukan proses dokumentasi rutin terkait kegiatan perbaikan yang sudah dilakukan untuk proses pelaporan dan pertanggungjawaban ke pihak Manajemen perusahaan.

Data analyst adalah profesi pekerjaan yang tugasnya untuk membaca serta menganalisis data yang ada dari perusahaan dalam rangka keberlangsungan perusahaan tersebut. Di era digitalisasi seperti sekarang profesi terkait pengolahan data sangat menjamur dan dibutuhkan oleh perusahaan-perusahaan.

Tugas dan Tanggung Jawab:

1. Pengumpulan dan Pemrosesan Data:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database perusahaan, website, survei, atau sistem pelacakan bisnis.
• Mengatur, membersihkan, dan memproses data mentah untuk memastikan akurasi dan konsistensinya.

1. Analisis Data:

• Menganalisis data menggunakan alat statistik dan software analitik untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan.
• Menggunakan metode kuantitatif untuk mengevaluasi performa bisnis atau kinerja produk.

1. Pembuatan Laporan dan Visualisasi Data:

• Membuat laporan berkala yang berisi temuan dari data analisis.
• Menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Excel untuk menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami oleh manajemen dan tim lain.

1. Memberikan Wawasan untuk Pengambilan Keputusan:

• Menginterpretasikan data untuk memberikan wawasan yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis.
• Memberikan rekomendasi berbasis data yang mendukung efisiensi operasional, pemasaran, pengembangan produk, atau strategi penjualan.

1. Pemantauan KPI dan Kinerja:

• Memantau Key Performance Indicators (KPI) perusahaan dan memberikan analisis performa secara berkala.
• Mengidentifikasi area-area yang memerlukan peningkatan berdasarkan hasil analisis KPI.

1. Kolaborasi dengan Tim Lintas Divisi:

• Bekerja sama dengan tim bisnis, pemasaran, produk, dan manajemen untuk memahami kebutuhan data dan menyusun analisis yang relevan.
• Menyampaikan hasil analisis data kepada tim non-teknis dalam bahasa yang mudah dipahami.

1. Automasi Proses Data:

• Mengotomatisasi proses pengumpulan dan pemrosesan data menggunakan alat atau bahasa pemrograman seperti SQL, Python, atau R.
• Membangun dashboard atau sistem laporan otomatis yang dapat diakses oleh tim lain untuk pemantauan data secara real-time.

1. Penelitian Pasar dan Analisis Kompetitif:

• Menganalisis data pasar dan pesaing untuk mengidentifikasi tren industri dan peluang bisnis baru.
• Menyediakan analisis benchmarking yang membandingkan kinerja perusahaan dengan kompetitor.

1. Pemecahan Masalah Berbasis Data:

• Menyediakan solusi berbasis data untuk masalah operasional, pemasaran, atau produk.
• Mengembangkan model prediksi untuk memperkirakan hasil masa depan berdasarkan data historis.

1. Analisis Pelanggan dan Perilaku Konsumen:

• Menganalisis data perilaku pelanggan untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan pola pembelian.
• Memberikan wawasan yang dapat membantu tim pemasaran dan pengembangan produk dalam menargetkan pelanggan dengan lebih efektif.