Дмитрий С. Data аналитик, Middle+

Проект: Работа в качестве аналитика DWH в проектах по внедрению корпоративных хранилищ данных. Проект включал внедрение корпоративного хранилища данных (DWH) для крупных международных компаний в банковской сфере. Основной задачей было создание единого аналитического контура, объединяющего данные из различных источников. В рамках проекта реализована масштабируемая ETL-архитектура на основе Apache Airflow и технологий облачной обработки данных. Особое внимание уделялось обеспечению консистентности данных между разными юрисдикциями с учетом локальных нормативных требований. Технологии: Python, SQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Excel, Qlik Sense, Airflow, Superset, Docker Обязанности: Разработка витрин данных: Разработка, проектирование и поддержка хранилищ данных (DWH) и витрин. Оптимизация и сопровождение ETL/ELT-процессов. Написание SQL-запросов, создание представлений. Анализ и очистка данных, обеспечение их качества и согласованности. Взаимодействие с бизнес-пользователями для сбора требований к данным. Разработка и поддержка документации по структуре данных, метаданным и процессам загрузки. Интеграция данных из различных источников (CRM, ERP, лог-файлы, API и др.). Автоматизация процессов сбора, обработки и визуализации данных. Анализ производительности запросов и оптимизация работы хранилища. Создание прототипов витрин данных для внутреннего заказчика с целью контроля качества данных. Разработка дашборда в Superset для визуализации актуальной информации о качестве данных. Проведение расчетов и прогнозирования: Проверка и анализ качества исходных данных, используемых для прогнозирования. Презентация результатов прогнозирования в BI-системах для повышения информированности заинтересованных сторон. Адаптация BI-дашбордов по запросам клиентов для более точного отображения прогнозных данных. Работа с системами управления базами данных (СУБД): Опыт работы с хранилищами данных (DWH) и реляционными базами данных для эффективного управления данными. Участие в процессах ETL для загрузки, трансформации и выгрузки данных, обеспечивая их актуальность и качество. Состав команды: РП, 1 финансовый аналитик, 5 аналитиков DWH, 1 системный аналитик. Личные результаты: Разработана и поддерживается документация по структуре DWH, витринам и метаданным. Обеспечено быстрое вовлечение новых участников в проекты и минимизация ошибок при доработке витрин. Разработал и внедрил систему автоматической генерации документации по DWH, которая синхронизируется с изменениями в структуре данных в реальном времени. Это сократило время на поддержку документации на 70% и исключило расхождения между фактической структурой хранилища и его описанием.

Проект: Работа аналитика в проекте по подготовке персонала для зарубежных атомных станций. Проект был направлен на подготовку и переподготовку персонала для атомных электростанций в нескольких странах, включая разработку образовательных программ, валидацию руководств по управлению авариями и внедрение цифровых инструментов мониторинга. В рамках проекта использовались аналитические тренажеры, адаптированные под международные стандарты, что позволило повысить качество обучения и безопасность эксплуатации АЭС. Технологии: Python (Pandas, Numpy, Seaborn, Statsmodels, Plotly), SQL, PostgreSQL, Redash, Excel, Tableau Обязанности: • Создание операционного дашборда для мониторинга KPI преподавателей: Инициативное создание операционного дашборда "Текущий статус", включая сбор требований, разработку прототипа в Tableau, презентацию руководителям проектов, отдачу в разработку и сбор обратной связи для усовершенствования. • Презентация технической информации зарубежным заказчикам: Еженедельно презентовал техническую информацию на английском языке для передачи знаний и обмена опытом. • Улучшение качества образовательного процесса: Проанализировал более 15 образовательных программ и данных о успеваемости обучающихся, с последующими корректировками, что значительно повысило средний балл обучающихся. • Оптимизация технологических процессов АЭС: Проанализировал метрики технологических процессов АЭС с использованием Jupyter Notebook и аналитического тренажера, валидация руководств по управлению авариями для персонала АЭС нескольких стран. • Улучшение работы аналитического тренажера: Обнаружил аномалии с помощью Python (Pandas, Numpy, Seaborn) и внес 20+ корректировок для оптимизации работы аналитического тренажера, что привело к улучшению качества обучения и сокращению количества багов и аварийных ситуаций. Состав команды: РП, 7 аналитиков данных, 1 системный аналитик, 1 девопс, 1 тестировщик. Личные результаты: Выстроена регулярная коммуникация с международными заказчиками на английском языке, обеспечена успешная передача знаний и рост доверия к команде. Получен положительный фидбек от заказчиков за понятную визуализацию сложных технических решений. Внедрил регулярные опросы по завершению каждого учебного цикла, что позволило оперативно выявлять проблемные зоны и улучшать качество подготовки. Благодаря этому показатель NPS (индекс лояльности) заказчиков вырос с 68 до 82 пунктов за полгода.