Артём Дорофеев

Зона ответственности:
✔️ Поддержка действующей системы аналитики БД на PostgreSQL, ad-hoc, построение отчетов
✔️ Контроль работоспособности и модернизация 400+ аналитических отчетов на Confluence (из postgres)
✔️ Администрирование Python среды JupyterHUB, стат. анализ данных, написание ETL
✔️ Администрирование Power BI, Superset и создание аналитических с дашбордов

Задачи и полученные результаты:
А) Создание продвинутой аналитики данных (тяжелые SQL запросы, работа с внешними источниками и большими данными)
✔️ Настройка аналитической платформы JupyterHub на Linux и разработка пользовательского интерфейса с помощью виджетов JupyterNotebook.
Написал ETL на Python+Cron, создал промежуточное хранилище данных на PostgreSQL для BI.

Б) Организация дополнительной BI системы для миграции отчетности из Confluence
✔️ Настроил BI платформу Superset с нуля (конфигурации, пользователи, CSS, шаблонизатор Jinja). Перенес наиболее востребованные отчеты с Confluence на Superset

В) Оценка эффективности системы аналитики компании:
✔️ Собрал по API данные по статистике просмотров отчетов пользователями на Confluence.
Определил KPI эффективности отчетов и вывел данные на аналитический дашборд.
Обложил систему отчетности уведомлениями в Telegram.

Г) Настройка сквозной аналитики рекламных источников и интеграция ее во внутреннюю отчетность компании:
✔️ Разработал витрину данных для веб-аналитики перенес логи из Я.Метрики по API во внутреннюю БД компании.
Объединил логи метрики с расходами рекламных источников и заказами CRM, вывел исторические маркетиновые данные с 2017 года в Power BI

Задачи и результаты:
Создание реляционной базы данных по характеристикам продукции 10-ти крупнейших брендов-производителей светотехники.

Этапы работы с данными:
✔️ Написание SQL запросов в Postgresql, нормализация до 3NF, ER-диаграмма
✔️ Сбор данных с сайтов производителей светотехники (API, парсинг) и подготовка данных на Python
✔️ Настройка ETL в AirFlow и визуализация данных в Power BI

Задачи и результаты:
Анализ источников трафика, работа с логами GA, ЯМ по API, построение транзакционных цепочек, сегментирование аудитории, расчет KPI.

Написание SQL запросов BigQuery (GCP) и визуализация результатов анализа в Power BI, Looker Studio