ДС
Данила С.
Мужчина, 30 лет
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
1 571,43 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 25 октября 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Data аналитик
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Ключевые преимущества:
- Систематический подход к решению аналитических задач.
- Способность работать как с готовыми инструментами, так и с низкоуровневой разработкой.
- Ориентация на бизнес-результат и предоставление actionable insights.
- Высокая степень ответственности за качество и достоверность данных.
- Коммуникабельность и умение эффективно взаимодействовать с заказчиками и стейкхолдерами.
Проекты
(3 года 4 месяца)
Клевер Солюшнс
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Ключевые навыки и компетенции:
- Сбор и анализ бизнес-требований:
- Выявление, анализ и формализация бизнес-требований (проведение встреч, интервью, воркшопов).
- Подготовка BRD (Business Requirements Document) и FSD (Functional Specification Document).
- Определение scope, рисков, ограничений и необходимых ресурсов для проектов.
- Анализ AS IS / Проектирование TO BE:
- Анализ текущих систем и процессов.
- Разработка целевых систем и решений.
- Выявление “gaps” и разработка концепций для улучшения.
- Проектирование баз данных и хранилищ данных:
- Изучение источников данных, построение ER-диаграмм.
- Проектирование DDS (Data Definition Schema) и MD (Master Data) слоев.
- Анализ и обработка данных:
- Тестирование данных: проверка на полноту, уникальность, корректность.
- Разработка тест-кейсов, фиксация ошибок.
- Разработка и тестирование отчетности:
- Разработка отчетов в BI-инструментах (Qlik Sense, Power BI).
- Тестирование витрин данных и отчетов: проверка корректности отображения, логики и производительности.
- Документирование и обучение:
- Разработка инструкций для пользователей и разработчиков.
- Проведение обучающих сессий и консультаций.
- Управление проектами:
- Многозадачность: параллельное ведение нескольких проектов.
- Соблюдение сроков и стандартов качества.
Стек технологий:
- Базы данных: ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL.
- BI-инструменты: Qlik Sense, Power BI.
- Инструменты визуализации и моделирования: Miro, draw.io.
- ETL-инструменты: Экстрактор «Денвик», Airflow.
- Системы контроля версий и управления проектами: GitLab, Jira, Confluence.
- Офисные пакеты: Google Sheets, MS Excel.
Опыт взаимодействия с заказчиками:
- Отрасли заказчиков: Производители косметики, поставщики продовольственных и непродовольственных товаров, билетные операторы мероприятий.
- Форматы взаимодействия: Проведение встреч, интервью и воркшопов; выявление, анализ и формализация бизнес-требований.
Примеры реализованных проектов (с разбивкой по этапам):
Проект №1: (Производитель косметики / поставщик товаров)
- Бизнес-требования: Сбор требований к отчетности по объёмам продаж, анализу каналов сбыта, оптимизации логистики, прогнозированию спроса.
- Анализ AS IS / Проектирование TO BE: Анализ и улучшение текущей системы отчетности, разработка целевой системы.
- Проектирование баз данных: Модель данных: продукция, клиенты, заказы, склады, логистика. DDS-слой для отчетности.
- Тестирование данных: Полнота данных о продажах, уникальность ID продукции, корректность цен.
- Тестирование витрин данных и отчетов: Отчеты по продажам, каналам сбыта, прогнозу спроса (Power BI).
- Документирование и обучение: Руководство пользователя системы отчетности.
Проект №2: (Поставщик продовольственных/непродовольственных товаров)
- Бизнес-требования: Анализ эффективности маркетинговых кампаний, поведенческий анализ клиентов, воронка продаж, управление запасами.
- Анализ AS IS / Проектирование TO BE: Анализ gaps в маркетинговой аналитике, концепция новой системы оценки ROI.
- Проектирование баз данных: Модель данных: продукция, клиенты, маркетинг, веб-аналитика. MD-слой для унификации.
- Тестирование данных: Соответствие данных маркетинга, уникальность клиентов, корректность заказов.
- Тестирование витрин данных и отчетов: Маркетинг, поведение клиентов, воронка продаж (Qlik Sense).
- Документирование и обучение: Руководство пользователя по аналитике маркетинга.
Проект №3: (Билетный оператор мероприятий)
- Бизнес-требования: Отчётность по продажам билетов, анализ популярности мероприятий, ценообразование, возвраты, борьба с мошенничеством.
- Анализ AS IS / Проектирование TO BE: Проблемы интеграции каналов продаж, консолидация данных.
- Проектирование баз данных: Модель данных: мероприятия, билеты, транзакции, клиенты. DDS-слой для аналитики.
- Тестирование данных: Полнота данных билетов, уникальность номеров, корректность транзакций.
- Тестирование витрин данных и отчетов: Продажи билетов, мероприятия, ценовая политика (Power BI).
- Документирование и обучение: Руководство пользователя по аналитике продаж билетов.
Достижения
Успешная миграция данных из различных источников, оптимизация расходов на хранение и ускорение обработки данных.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Power BI, MS Excel, MS SQL, DBT, Qlik Sense, Openmetadata
Отрасль проекта
IoT
Период работы
Июнь 2024 - Сентябрь 2025
(1 год 4 месяца)
Tango Me
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Ключевые компетенции и навыки:
1. Анализ данных и работа с Excel:
- Работа с большими объемами данных: Уверенная обработка и анализ массивов данных различного масштаба.
- Сбор и обработка данных:
- Сбор первичных и вторичных данных из разнообразных источников.
- Организация и структурирование данных для эффективного анализа.
- Очистка и предобработка данных с применением передовых техник.
- Excel (Продвинутый уровень):
- Создание сложных сводных таблиц для детальной агрегации и анализа.
- Мастерское владение формулами: VLOOKUP, INDEX/MATCH, SUMIFS, COUNTIFS, IF/ELSE и др.
- Анализ данных на различных уровнях детализации, от высокоуровневых обзоров до углубленного анализа специфических показателей.
2. Работа с базами данных (SQL):
- Написание SQL-запросов:
- Разработка сложных запросов для извлечения, фильтрации, преобразования и агрегации данных.
- Эффективное использование операторов: JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL), WITH (CTE), оконные функции (PARTITION BY).
- Применение вложенных подзапросов и агрегатных функций (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX).
- Управление базами данных (PostgreSQL):
- Разработка и применение хранимых процедур и пользовательских функций.
- Глубокое понимание структуры БД и связей между таблицами.
- Оптимизация SQL-запросов для существенного повышения производительности.
3. Отчетность и аналитика:
Формирование отчетности:
- Разработка и поддержка регулярной (ежемесячной) отчетности по ключевым метрикам.
- Подготовка ad-hoc отчетов по запросам руководства и заинтересованных сторон.
- Выявление трендов, аномалий и бизнес-проблем на основе комплексного анализа данных.
- Контроль качества данных:
- Активный поиск и исправление ошибок и несоответствий.
- Проверка целостности и достоверности данных.
- Обеспечение высочайшей точности данных.
- Автоматизация отчетности:
- Разработка скриптов и процессов автоматизации для рутинных задач.
- Существенное сокращение времени обработки и доставки отчетности.
4. BI-инструменты (Tableau):
Визуализация и дашборды:
- Разработка интерактивных дашбордов и отчетов для наглядной визуализации результатов анализа.
- Создание панелей мониторинга, адаптированных под потребности пользователей.
- Использование Tableau для глубокого анализа данных, выявления инсайтов и представления ключевых трендов.
5. Ad-hoc анализ:
Экспресс-аналитика: Проведение оперативной аналитики по запросам руководства.
- Быстрое принятие решений: Оперативная обработка и визуализация данных для поддержки принятия срочных решений.
- Поддержка внутренних процессов: Обеспечение аналитической поддержки для оперативных нужд бизнеса.
6. Анализ метрик и рекомендации:
Отслеживаемые метрики:
- Churn Rate (уровень оттока клиентов)
- Retention Rate (уровень удержания)
- LTV (пожизненная ценность клиента)
- ARPPU (средний доход на платящего пользователя)
- Рекомендации на основе данных:
- Анализ метрик с целью выявления проблемных зон и точек роста.
- Подготовка обоснованных предложений по улучшению продукта, стратегии или функционала.
- Аргументированная поддержка принимаемых решений с опорой на данные.
7. Дополнительные навыки:
Планировщик заданий (pgAgent):
- Настройка pgAgent для автоматизации задач в PostgreSQL (запуск скриптов, резервное копирование и др.).
Достижения
Автоматизация системы отчетности, оптимизация данных, сокращение затрат и времени на получение результатов аналитических отчетов.
Стек специалиста на проекте
SQL, MS Excel, Tableau
Отрасль проекта
Social Networking
Период работы
Июнь 2022 - Май 2024
(2 года)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Дипломы и сертификаты
Менеджер проектов 2023 г.
Образование
Высшее
Учебное заведение
НИУ ИТМО, Санкт-Петербург
Специальность
Бизнес - информатика и управление на основе данных
Завершение учебы
2014 г.
