Аналитик данных

Был сегодня в 17:30

180 000 ₽

31 год (родился 29 октября 1994), не состоит в браке

Санкт-Петербург, удаленная работа

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

SQL
MS Excel
Анализ данных
PostgreSQL
Power BI
ERD
Airflow
QlikSense
Моделирование бизнес-процессов
Use case
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 3 года и 4 месяца

- Июнь 2024 – сентябрь 2025
- 1 год и 4 месяца
Аналитик данных
Qlever Solutions, Санкт-Петербург
https://www.qlever.ru
Миграция данных из различных источников в DWH и BI
Обязанности и достижения:
Июнь 2024 — Сентябрь 2025 (1 год и 4 месяца) 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.
- Июнь 2022 – май 2024
- 2 года
Аналитик данных
Tango me
https://tango.me
Разработка интерактивной платформы для онлайн-трансляций
Обязанности и достижения:
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.).

Образование

- Высшее образование
- Дневная/Очная
- 2014
Санкт-Петербургский институт гостеприимства
Факультет: Менеджмент
Специальность: Менеджер

Обо мне

Дополнительные сведения:

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.