Senior BI-аналитик · BI-разработчик

Александр Попов

Строю BI-отчетность, витрины и self-service аналитику для управленческих и операционных команд. Беру задачу от бизнес-вопроса и метрик до S2T, витрины, дашборда, проверки данных, документации, обучения пользователей и поддержки

6+ лет в BI и DWH
50+ дашбордов в DataLens
100+ витрин данных
200 MAU в BI

Telegram Резюме PDF Резюме на HeadHunter

Open source · GitHub

Автоматизация разработки дашбордов в Yandex DataLens

datalens-dev-mcp — инструмент для разработки полноценного дашборда в Yandex DataLens с помощью Codex, Claude и других MCP-клиентов. Автоматизирует путь от чтения и аудита объектов до проверки, сохранения и публикации результата и позволяет сократить до 95% ручной работы при разработке

Открыть репозиторий

BI под бизнес-задачу

Перевожу запросы руководителей и команд в метрики, витрины, дашборды и понятную логику расчета

SQL, S2T и витрины

Проектирую витрины, связи, фильтры, правила расчета и проверки качества данных

Self-service и качество данных

Помогаю пользователям самостоятельно работать с проверенными и актуальными данными

Качество и поддержка

Проверяю загрузки, расхождения между системами, актуальность данных на prod-контуре, документацию и SLA

Опыт

BI-разработка, DWH и коммерческая аналитика

март 2023 — сейчас

Атом

Lead BI-разработчик

Запустил корпоративную отчетность с нуля, собрал процесс от запроса до релиза, развил команду аналитики и перевел ключевые управленческие домены в DataLens

Собираю требования у руководителей и команд, формализую метрики, бизнес-логику, макеты, приоритеты и критерии приемки
Готовлю S2T, ТЗ на витрины, описание источников, полей, связей, фильтров, правил расчета и проверок качества данных
Разработал и запустил отчетность для финансов, продаж, маркетинга, HR, закупок, производства, продукта, телематики, рисков, качества и проектных команд
Развиваю контур данных вместе с DWH и data platform, участвовал в интеграции 30 источников, в raw-слое более 4000 объектов
Разрабатываю и оптимизирую витрины в ClickHouse, проверяю полноту загрузок, корректность расчетов и расхождения между источниками
Настраиваю обновление витрин через Airflow, контролирую актуальность данных на prod-контуре и разбираю причины сбоев загрузок
Координирую 6 аналитиков, провожу ревью BI-решений, веду базу знаний, обучаю пользователей и развиваю self-service BI

50+ дашбордов в DataLens

100+ финальных витрин данных

30 интегрированных источников

95% SLA по актуальности данных

200 активных пользователей BI в месяц

300 млн ₽ годовой эффект по оценке бизнеса

DataLens
Superset
ClickHouse
PostgreSQL
Trino
S3
Iceberg
Airflow
SQL
Jira
Confluence
Git

декабрь 2019 — март 2023

Mars

BI-аналитик

Развивал BI и коммерческую аналитику для национальных и региональных сетей Mars, прошел путь от аналитика региона до ведущего BI-аналитика федерального направления

Собирал требования у бизнес-заказчиков, описывал логику показателей, структуру отчетов, правила расчета KPI и критерии готовности
Разрабатывал отчеты и модели в Power BI и Excel, писал меры DAX, трансформации Power Query и SQL-запросы
Строил витрины в Dremio на базе MS SQL, проверял качество данных, справочники, цены, суммы и расхождения между системами
Отвечал за регулярную отчетность по продажам, план-факту, KPI, дополнительным местам продаж и коммерческим метрикам
Координировал BI-бэклог, работу двух стажеров и BI-разработчика, поддерживал пользователей и приоритизировал задачи
Подготовил модели и отчеты, которые помогли найти точки роста в федеральных сетях и масштабировать успешные практики на всю Россию

59 млн ₽ дополнительных продаж в пилоте по расширению полки

200 млн ₽ дополнительных продаж после масштабирования подхода на X5

300 млн ₽ годовой эффект контроля дополнительных мест продаж в регионе Урал

100% покрытие контрактных дополнительных мест продаж после запуска контроля

Power BI
Power Query
DAX
Excel
SQL
Dremio
MS SQL
OLAP Cube
Jira

Кейсы

Избранные кейсы

Атом · запуск BI с нуля

Выбор BI-системы и запуск корпоративной отчетности

Ситуация

В компании не было единого BI-контура, управленческая отчетность собиралась из разных систем, файлов и отдельных таблиц, а после ухода привычных зарубежных BI-инструментов нужно было выбрать платформу для регулярной отчетности и понятной работы с данными

Задача

Выбрать BI-систему, проверить ее на реальных данных, собрать первые дашборды для ключевых доменов и доказать, что решение можно масштабировать на компанию

Действия

Провел анализ рынка BI-систем, выбрал несколько кандидатов, протестировал их на рабочих сценариях и остановился на DataLens
Параллельно разобрал текущую отчетность и требования в финансах, HR, закупках, проектной деятельности и других бизнес-доменах
Зафиксировал потребности заказчиков, будущие ожидания от отчетности, ключевые метрики, источники и правила расчета
Описал первые интеграции источников и S2T по объектам, первые загрузки реализовал самостоятельно через Python и cron-скрипты
Собрал первые дашборды, провел демо для заказчиков и использовал обратную связь для запуска полноценного внедрения

Результат

DataLens стал основной BI-системой компании, в контуре появилось 50+ дашбордов, 30+ бизнес-команд и 200 MAU в BI

Атом · data platform и качество данных

Интеграция источников и витрины для BI

Ситуация

Данные были разрознены между CRM, базами, API, файлами и Kafka, из-за этого бизнесу и аналитикам приходилось идти в разные источники, соединять информацию вручную и заново уточнять правила расчета показателей

Задача

Интегрировать данные в data platform, собрать единое окно для BI и дать пользователям актуальные данные с однозначными метриками, понятным происхождением и регулярными проверками качества

Действия

Инвентаризировал источники и бизнес-домены, фиксировал владельцев данных, ожидаемые метрики и правила использования данных в отчетности
Описывал S2T, источники, поля, связи, фильтры, правила расчета метрик и проверки качества данных
Ставил задачи на интеграции и платформенные доработки, согласовывал приоритеты с командами DWH, data governance и бизнес-заказчиками
Разрабатывал и оптимизировал витрины в ClickHouse, проверял полноту загрузок, корректность расчетов и расхождения между источниками
Контролировал обновления через Airflow, актуальность данных на prod-контуре и причины сбоев загрузок
Разделил процесс разработки по средам dev, stage и prod, добавил ревью, тестирование и документацию в Jira и Confluence

Результат

В BI-контуре появилось 100+ витрин данных, 30 интегрированных источников, более 4000 объектов в raw-слое и 95% SLA по актуальности данных на prod-контуре

Атом · процесс и self-service

Переход к self-service BI и гибридной модели работы с данными

Ситуация

По мере роста data platform и BI-контуров в компании появлялось все больше данных и все больше запросов от команд, ресурсов аналитики уже не хватало на каждую задачу в ручном режиме, а бизнесу нужно было быстрее решать свои вопросы на проверенных данных

Задача

Выстроить гибридную модель, где data-команда интегрирует данные, отвечает за качество, актуальность и ключевые витрины, а бизнес-команды используют BI и подготовленные данные для самостоятельного анализа

Действия

Ввел единый вход для запросов, RICE-приоритизацию, прозрачный backlog в Jira Plans и документацию в Confluence
Разделил работу на этапы анализа, S2T, разработки витрины, разработки дашборда, тестирования, демо, релиза и поддержки
Настроил ревью BI-решений, единый стандарт разработки дашбордов и описание метрик для прозрачности между командами
Провел серию воркшопов и демо, объяснял пользователям принципы работы с данными, метриками и отчетностью
Запустил развитие self-service BI на основе витрин data platform, семантического слоя, описания данных и понятных правил доступа

Результат

BI используют 200 MAU, решения покрывают 30+ команд, автоматизировано 1000+ часов ручной работы в месяц, оценочный эффект для компании составляет около 300 млн рублей в год

Mars · коммерческая аналитика

Модель выбора магазинов для расширения полки

Ситуация

Регион не выполнял цели по продажам, поэтому нужно было разложить продажи на факторы, найти наиболее влияющие зоны роста и понять, где представленность продукции ограничивает потенциал продаж

Задача

Найти магазины, где расширение полочного пространства можно подтвердить данными, и подготовить аргументацию для переговоров с сетью

Действия

Собрал продажи по магазинам и месяцам, сгруппировал точки по формату и площади торгового зала
Сравнил продажи внутри групп и выделил магазины, где спрос был выше среднего уровня более крупного формата
Проверил, что высокий спрос в небольших точках может быть ограничен размером полки и доступным ассортиментом
Подготовил расчет в Excel, Power Query, Power BI и SQL, сформировал список точек и передал его коммерческому руководителю
После изменения выкладки сравнил продажи пилотных точек с предыдущей динамикой и оценил дополнительный эффект

Результат

Пилот принес 59 млн рублей дополнительных продаж, подход признали best practice на уровне страны и масштабировали на X5, где эффект составил около 200 млн рублей

Mars · контроль размещений

Отчетность по контрактным дополнительным местам продаж

Ситуация

Компания оплачивала дополнительные места продаж в сетях, но данные мерчендайзинга показали, что фактическое покрытие было ниже 50%, поэтому часть оплаченного размещения не работала на продажи

Задача

Запустить регулярный контроль контрактных дополнительных мест продаж и дать руководителям инструмент для работы с точками, мерчендайзерами, тимлидами и сетями

Действия

Выгрузил данные из OLAP-системы с фотографиями и отметками мерчендайзеров
Собрал еженедельный отчет по каждой точке, сети, мерчендайзеру, тимлиду и руководителю
Добавил рейтинг команд и прозрачность по покрытию контрактных размещений
Передал отчетность коммерческой и полевой командам для управленческих встреч и контроля исполнения

Результат

За несколько месяцев покрытие контрактных дополнительных мест продаж выросло с уровня ниже 50% до 100%, годовой эффект в регионе Урал составил около 300 млн рублей дополнительных продаж, подход масштабировали на Россию

Как организована работа аналитики

Процесс от бизнес-запроса до BI-решения

Процесс работы с аналитическими запросами

Запрос бизнеса
Оценка и приоритизация
Требования и S2T
Разработка витрины и BI-решения
Проверка
Демонстрация
Релиз
Поддержка

Зона ответственности BI-разработчика

уточняю бизнес-задачу, владельца метрики и критерии готовности
формализую требования, S2T, правила расчета и проверки качества данных
проектирую витрину, согласую источники и ставлю задачи на доработки платформы данных
разрабатываю дашборд или провожу ревью BI-решения перед приемкой
проверяю корректность расчетов, полноту загрузок и актуальность данных
показываю результат заказчику, собираю обратную связь и довожу решение до релиза
документирую метрики, ограничения данных и правила поддержки после запуска

Архитектурный контекст

Источники

Системы и файлы, из которых бизнес получает исходные данные
- Database
- CRM
- Excel
- API
- Kafka
→
Обработка

Пайплайны, расчеты и подготовка данных для аналитических витрин
- Flink
- Airflow
- PySpark
- Python
- SQL
→
LakeHouse

Слой хранения и витрин, на котором строятся BI-решения
- S3
- PostgreSQL
- Microsoft SQL
- ClickHouse
- Iceberg
→
Serving

Инструменты доступа, визуализации, анализа и проверки данных
- DataLens
- Superset
- Power BI
- DBeaver
- Trino
→
Governance

Правила качества, метрик, доступа и прозрачности происхождения данных
- OpenMetadata
- Data quality
- Metrics
- Access control
- Lineage

Контакты

Открыт к ролям Senior BI-аналитика и BI-разработчика

Готов обсудить задачи по BI-отчетности, витринам, DataLens, Power BI, ClickHouse, Airflow, качеству данных и self-service BI

Написать в Telegram Открыть резюме PDF Резюме на HeadHunter

Александр Попов

Автоматизация разработки дашбордов в Yandex DataLens

BI под бизнес-задачу

SQL, S2T и витрины

Self-service и качество данных

Качество и поддержка

BI-разработка, DWH и коммерческая аналитика

Атом

Mars

Избранные кейсы

Выбор BI-системы и запуск корпоративной отчетности

Задача

Действия

Результат

Интеграция источников и витрины для BI

Задача

Действия

Результат

Переход к self-service BI и гибридной модели работы с данными

Задача

Действия

Результат

Модель выбора магазинов для расширения полки

Задача

Действия

Результат

Отчетность по контрактным дополнительным местам продаж

Задача

Действия

Результат

Процесс от бизнес-запроса до BI-решения

Процесс работы с аналитическими запросами

Зона ответственности BI-разработчика

Архитектурный контекст

Источники

Обработка

LakeHouse

Serving

Governance

Открыт к ролям Senior BI-аналитика и BI-разработчика