Head of Data Analytics

Текущий статус/должность: Head of Data Analytics.

Мои компетенции и опыт

Актуальный проект: Направление аналитической платформы LakeHouse.

Роль: Руководитель центра аналитики 

Цель нашего направления: 

• Преобразование данных компании в цифровой актив в целях получения ключевого фактора конкурентного преимущества на рынке путем обеспечения доступности и структурированности данных для анализа, отчетности и моделей прогнозирования.
• С августа 2025 года пересмотрен продуктовый подход в целях масштабирования эффективности бизнеса - в дополнение к предоставлению данных для принятия решения поставлены задачи по полной автоматизации подходящих процессов.

Задачи:

• Реорганизация команды хранилища данных: перевод сотрудников со старого хранилища DWH на современную парадигму LakeHouse и набор новых специалистов.
• Постановка целей команды согласно планам развития компании и развитие новой экспертизы BigData. Внедрение новых методик планирования, оценки и регламентов. Проведение review. Участие в планирование бюджета подразделения.
• Разработка новых архитектурных решений по построению витрин данных: обновление архитектуры по концепции Medallion для корректного выделение ключевых бизнес-показателей с единой логикой расчета.
• Координация процесса работы и взаимодействия команд.
• Оптимизация процессов аналитики (разработка и внедрение алгоритмической генерации SQL-скриптов для подготовки предобработанного слоя данных, разработка и внедрение автоматизированного описания данных компании с использованием LLM моделей ...).

После пересмотра продуктового подхода.

• Подготовка команды глубокого анализа и аудита всех направлений компании для нового продуктового подхода.
• Задачи нового формата, цель которых не предоставить информацию для принятия решения, а автоматизировать принятие решений с использованием AI-агентов и настроенных workflow для ускорение внутренних бизнес-процессов:
  1. Настройка оцифровки документов для сокращения ручных этапов согласования и снижения ошибок.
  2. Подготовка автоматического процесса по подбору минимальных цен на работы для контрактов.
  3. Разработка PR-консультанта по контролю и генерации новостей в рабочей предметной области.

Команды и процессы:

• 2 команды Data-Analyst (14 человек).
• 2 команды Data-Engineer (11 человек).
• 1 команда Data-Quality (5 человек).
• 1 команда Data-Scientist (7 человек).
• 1 команда BI (9 человек).

Методологии: Scrum, Kanban. 

Тех. стек: SQL, Spark, Jupyter, Hadoop, S3, ClickHouse, Airflow, DataHub, Hive, PostgreSQL, MSSQL, MySQL, Kubernetes, Kafka, Debezhium, Visiology. (Был произведен переезд с Hadoop на S3)

Результаты: 

• Аналитическая платформа консолидирует и бесперебойно предоставляет доступ к данным по 70 системам в размере 100+ ТБ.
• Регулярное выполнение задач для более чем 10 направлений и дирекций компании.
• TTM построения витрин данных = 2 недели.
• TTM запросов полной отчетности = 5-6 недель.
• Реализовано и поддерживается более 70 отчетов, на 6-и из которых принимаются ключевые финансовые решения компании.
• На основе данных платформы подготовлены модели машинного обучения и агенты, которые ускорили процессы, в частных случаях полностью исключая некоторые этапы работы.
• Специалисты платформы данных самостоятельно предлагают новые решения для выявляемых проблем.
• Задачи реализуются строго в рамках решения определенной боли бизнеса для сведения издержек компании к минимуму

В резюме, также, представлены прошлые позиции: System Architect, Data-analyst, Data-Engineer.