Аналитик данных (DWH)

Обязанности0

• Проектирование архитектуры хранилища данных, включая определение источников данных, схем, моделей данных и процессов ETL
• Разработка концептуальной, логической и физической моделей данных в хранилище
• Анализ требований бизнеса и определение наиболее оптимальных структур данных для хранения и обработки информации
• Проектирование измерений, фактов, иерархий и связей между объектами данных
• Обеспечение масштабируемости и производительности структур данных
• Разработка и внедрение процессов ETL (Extract, Transform, Load) для автоматизированной загрузки данных из различных источников
• Очистка, трансформация и нормализация данных для повышения их качества и согласованности
• Построение workflows для обработки данных, включая валидацию, обогащение, агрегацию и другие действия
• Интеграция данных из различных источников, включая API
• Разработка адаптеров и коннекторов для интеграции данных из разнородных систем
• Обеспечение безопасной и надежной передачи данных, в том числе с использованием API
• Выявление и анализ качества сырых данных, включая проверку на корректность, полноту, согласованность и релевантность
• Внедрение процедур по очистке и стандартизации сырых данных для повышения их пригодности к аналитической обработке
• Определение и внедрение метрик и правил для оценки качества данных
• Разработка процессов мониторинга и контроля качества данных на регулярной основе
• Формирование централизованного хранилища метаданных, включая описание источников, структур, правил трансформации и качества данных
• Разработка и поддержка документации, инструкций и справочной информации по работе с хранилищем данных
• Обеспечение доступа и распространение знаний среди заинтересованных пользователей

Обязанности1

• Проектирование архитектуры хранилища данных, включая определение источников данных, схем, моделей данных и процессов ETL
• Разработка концептуальной, логической и физической моделей данных в хранилище
• Анализ требований бизнеса и определение наиболее оптимальных структур данных для хранения и обработки информации
• Проектирование измерений, фактов, иерархий и связей между объектами данных
• Обеспечение масштабируемости и производительности структур данных
• Разработка и внедрение процессов ETL (Extract, Transform, Load) для автоматизированной загрузки данных из различных источников
• Очистка, трансформация и нормализация данных для повышения их качества и согласованности
• Построение workflows для обработки данных, включая валидацию, обогащение, агрегацию и другие действия
• Интеграция данных из различных источников, включая API
• Разработка адаптеров и коннекторов для интеграции данных из разнородных систем
• Обеспечение безопасной и надежной передачи данных, в том числе с использованием API
• Выявление и анализ качества сырых данных, включая проверку на корректность, полноту, согласованность и релевантность
• Внедрение процедур по очистке и стандартизации сырых данных для повышения их пригодности к аналитической обработке
• Определение и внедрение метрик и правил для оценки качества данных
• Разработка процессов мониторинга и контроля качества данных на регулярной основе
• Формирование централизованного хранилища метаданных, включая описание источников, структур, правил трансформации и качества данных
• Разработка и поддержка документации, инструкций и справочной информации по работе с хранилищем данных
• Обеспечение доступа и распространение знаний среди заинтересованных пользователей

Обязанности2

• Проектирование архитектуры хранилища данных, включая определение источников данных, схем, моделей данных и процессов ETL
• Разработка концептуальной, логической и физической моделей данных в хранилище
• Анализ требований бизнеса и определение наиболее оптимальных структур данных для хранения и обработки информации
• Проектирование измерений, фактов, иерархий и связей между объектами данных
• Обеспечение масштабируемости и производительности структур данных
• Разработка и внедрение процессов ETL (Extract, Transform, Load) для автоматизированной загрузки данных из различных источников
• Очистка, трансформация и нормализация данных для повышения их качества и согласованности
• Построение workflows для обработки данных, включая валидацию, обогащение, агрегацию и другие действия
• Интеграция данных из различных источников, включая API
• Разработка адаптеров и коннекторов для интеграции данных из разнородных систем
• Обеспечение безопасной и надежной передачи данных, в том числе с использованием API
• Выявление и анализ качества сырых данных, включая проверку на корректность, полноту, согласованность и релевантность
• Внедрение процедур по очистке и стандартизации сырых данных для повышения их пригодности к аналитической обработке
• Определение и внедрение метрик и правил для оценки качества данных
• Разработка процессов мониторинга и контроля качества данных на регулярной основе
• Формирование централизованного хранилища метаданных, включая описание источников, структур, правил трансформации и качества данных
• Разработка и поддержка документации, инструкций и справочной информации по работе с хранилищем данных
• Обеспечение доступа и распространение знаний среди заинтересованных пользователей