BI-аналитик / BI-разработчик Power BI Visiology DataLends

На данный момент Аналитик бизнес-данных.

Мои компетенции и опыт

Ведущий BI-аналитик / Разработчик аналитических систем

Период: Май 2026 – настоящее время
Сфера: Системная интеграция, госсектор
Стек: Visiology (ViCube, кастомные JS-виджеты), Power BI (DAX, Power Query), Yandex DataLens, Python (Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn), SQL (PostgreSQL), Vanilla JS, HTML/CSS, ETL-процессы.

Ключевые проекты и обязанности: Самостоятельно закрывала полный цикл разработки аналитических продуктов: от сбора требований и проектирования витрин данных до написания кастомного кода визуализации и защиты решений перед заказчиком.

1. Комплексная BI-система мониторинга регионального рынка ГСМ (7 модулей)
Суть: Создание инструмента для предотвращения дефицита топлива и контроля работы операторов в реальном времени (реализовано за 1 месяц методом reverse engineering по скриншотам).
Обязанности: Проектирование витрины данных с нуля, обогащение данных (алгоритмическое геокодирование муниципалитетов из текстовых адресов), настройка ETL в Power Query, разработка кастомных виджетов на Vanilla JS.
Достижения и KPI:

• Внедрен предиктивный расчет дней до дефицита (с учетом неснижаемого остатка) и детектор рыночных аномалий (статистические выбросы цен через IQR и медиану). 
• Реализована автоматическая генерация готовых email-сигналов при обнаружении критического дефицита, что сократило время реакции оперативных служб на инциденты с часов до секунд. 
• Разработана кастомная сводная таблица (Pivot) с динамической иерархией и расчетом взвешенной средней цены.

2. Аналитическая панель регионального координатора сферы образования (Visiology)
Суть: Инструмент для сравнительного анализа и подбора аналогов среди подведомственных образовательных организаций региона (дошкольное, общее, СПО, школы-интернаты).
Обязанности: Интеграция результатов кластеризации (k-means) в интерактивные виджеты BI-платформы, разработка логики динамических фильтров и сравнительных карт.
Достижения и KPI:

• Автоматизирована группировка 100+ организаций в типовые портреты (кластеры), что снизило трудозатраты аналитиков на рутинный поиск аномалий на ~70%. 
• Реализован экспорт сравнительных карт в Excel с сохранением форматирования.

3. Оперативный дашборд для руководства администрации крупного города (10+ разделов)
Суть: Единое окно для контроля ключевых показателей: ЖКХ, аварийное жилье, благоустройство, обращения граждан, освоение бюджета, ТКО.
Обязанности: Разработка персонализированных карточек руководителей с KPI, настройка системы алертов и цветовой индикации критических событий.
Достижения и KPI:

• Успешно реализована поддержка двух цветовых тем (светлая/темная) для разных сценариев использования (офис и ситуационный центр). 
• Объединены данные из 5+ разрозненных источников в единую панель с обновлением в режиме, близком к реальному времени.

4. Миграция и модернизация дашбордов «Дорожное хозяйство»
Суть: Перенос существующих отчетов на новую архитектуру базы данных без потери функциональности.
Обязанности: Аудит старых витрин, маппинг на новую структуру БД, переработка логики расчетов DAX/SQL, перерисовка виджетов.
Достижения и KPI:

• Миграция выполнена без простоя системы и потери исторических данных. 
• UX улучшен за счет разделения перегруженных листов на логические блоки.

Ведущий специалист по финансовому анализу и автоматизации отчетности

Период: Январь 2021 – Ноябрь нужен доступ к резюме часть общего 15-летнего опыта, сфокусированная на автоматизации)
Сфера: Здравоохранение / Государственный сектор
Стек: Excel (продвинутый), Power Query, DAX, 1С, СБИС, SQL (базовый).

Обязанности и достижения:

• Автоматизировала подготовку план-факт анализа и реестров договоров с помощью Power Query и сложных формул, сократив время на рутинные операции на 40% и минимизировав человеческий фактор. 
• Проводила финансовый анализ исполнения контрактов: контроль сроков, условий поставок, выявление отклонений. 
• Успешно готовила аналитические базы для внешних и внутренних ревизий, выявляла нарушения и формировала рекомендации по их устранению (нулевая критика со стороны проверяющих органов за последние 3 года). 
• Параллельно (с 2023 г.): Освоение и внедрение в рабочие процессы стека аналитики данных (Python, BI-платформы) для обработки больших массивов неструктурированных данных.