Руководитель технического отдела аналитики, программист-аналитик, эксперт по Big Data

Технический аналитик это главное действующее лицо отдела аналитики. От правильности сбора данных, используемых инструментов анализа и расчетов зависит успех проведение всех бизнес процессов, маркетинговых акций, оценка их эффективности и точность отчетов. Я использую самые мощные, быстрые и гибкие инструменты работы с любой аналитикой – программирование.

Профессиональный опыт
1. Руководство техническим отделом аналитики высокого качества (несколько человек).
2. Установка и настройка счетчиков (сборщиков) событий
3. Разработка многопоточных ETL-инструментов (извлечение данных из разных источников)
4. Проектирование и наполнение хранилища данных (DHW)
5. Разработка высокоскоростных алгоритмов обработки данных
6. Автоматизация процессов, интеграция технологий
7. Разработка веб-интерфейса для работы с Big Data (аналога нет)
8. Создание сквозной и предиктивной аналитики (нейросети)
9. Администрирование серверов и баз данных.

Ежедневно я обрабатывал 15 Гб сырых данных крупного Интернет-магазина. 10 млн. визитов, 25 тыс. заказов,70 тыс. SKU. Статистика забиралась из баз данных (MySQL,MSSQL,Oracle), онлайн сервисов (JivoSite,Emarsys,GA), файлов. Создана единая сквозная Интернет, бизнес и мобильная аналитика. Объем DHW ~5 Тб.

Отдел аналитики нужно поделить на две части:

1. Технические специалисты. Соберут информацию из разных источников в хранилище данных (DWH). Обработают ее. Автоматизируют все процессы. Установят интерфейс, который позволяет любому пользователю напрямую работать с данными (Big Data, Data Science). Без участия программистов, знаний SQL, бизнес-аналитиков.

2. Руководители, аналитики, маркетологи, продажники, менеджеры. Посредством веб-интерфейса анализируют эффективность маркетинговых акций, продажи, сегментируют клиентов, делают рассылки, оценивать юзабилити, вычислять KPI, проводят различный мониторинг, проверяют гипотезы, ищут точки роста.

Если в первый год ежедневно создавалась 5-6 отчетов для нескольких маркетологов (не было полной автоматизации и веб-интерфейса), то сейчас формируются ~5000 отчетов для более 150 сотрудников разных направлений. Закрыл десяток вакансий и значительно ускорил бизнес-процессы.

Использую технологии: HTML,JQuery,PHP,Python,MySQL,Keras

Языки программирования:
– На несколько порядков превосходят лучшие аналитические платформы (как авиалайнер превосходит велосипед)
– Наложение любых алгоритмов на статистику
– Можно навсегда забыть о OLAP кубах, семплировании и интерполяции
– Только они умеют работать с Big Data, Data Science, сквозной аналитикой и нейросетями
– Ежегодно ~15 млн. программистов и сотни тысячи компаний (Google, Microsoft, Yandex) создают >50 тыс. библиотек для работы с данными и выкладывают в открытый доступ.

Не работаю с готовыми системами типа Google Analytics (GA),Yandex.Метрика(YM),BI системами (Tableau,Power BI,SAP BI, QlickView) так сам создаю отчеты более высокого качества.