Программа бесплатного обучения на YouTube канале Академия Аналитики для тех, кто хочет разобраться в анализе данных
Шаг 1. Прыжок в будущее — сериал про анализ данных для начинающих
«Прыжок в будущее» — сериал про анализ данных для начинающих. Мы расскажем про цифровизацию бизнеса, новые технологи, BI (Business Intelligence), Data-driven и многое другое.
#1. Готовы ли вы к «цифре»?
https://youtu.be/50yyU1PAo9w
В первой серии мы расскажем о цифровизации бизнеса — что это такое и как понять, что вы готовы к «цифре». Разберем пример, когда бизнесу пора туда переходить. Расскажем, каких сотрудников необходимо задействовать при цифровой трансформации и как выбрать правильный путь. Познакомимся со значениями терминов «Интернет вещей» и, как его еще называют, Internet of Things (IoT), и «Искусственный интеллект». Конечно, рассмотрим и то, как они связаны с переходом бизнеса в «цифру».
#2. Как происходит цифровая трансформация бизнеса?
https://youtu.be/PC45RE69N9Y
Во второй серии мы расскажем, как происходит цифровая трансформация бизнеса. Расшифруем значение термина «Digital-трансформация» и разберем, из каких компонентов она состоит. В этой же серии мы рассмотрим два основных подхода к процессу принятия решений: 1 способ — «Экспертная оценка, или Highest Paid Person’s Opinion (HiPPO)»; 2 способ — «Принятие решений на основе данных, или Data Driven Decision Making». На реальном примере сравним экспертную оценку и принятие решений на основе данных, выявим преимущества и недостатки каждого подхода.
#3. Что сделали в Avito? Что делать если ты «не Avito»?
https://youtu.be/9L1JI5VUuSk
В третьей серии мы расскажем, как устроен анализ данных в очень технологичной компании Avito, и что делать, если вы — «не Avito», на примере двух компаний реального сектора экономики: Materia Medica и известного международного производителя электроники.
#4.Анализ и управление данными. Какие бывают проблемы?
https://youtu.be/NfWdSIFOwIM
В четвертой серии мы обсудим, что такое анализ и управление данными и почему это важно. Расскажем, в чем состоит задача аналитика, а в чем — ИТ-специалиста. Поговорим подробно, для чего необходимо управление данными и почему труд и специалиста по анализу данных, и ИТ-специалиста так ценен для компаний, идущих в ногу со временем.
#5. Что такое BI?
https://youtu.be/GDuQ9ZVVUoY
В пятой серии мы расскажем, что такое BI (Business Intelligence) простыми словами. Разберем основные понятия: визуализацию данных, множество источников данных, автоматизацию отчетности. Рассмотрим, что это такое, и приведем реальные примеры, построенные при помощи BI-инструментов, подведем итоги и выявим преимущества использования Business Intelligence.
#6. Что такое Self-service аналитика?
https://youtu.be/OAOHdwE36No
В шестой серии мы расскажем, что такое Self-service аналитика. Поговорим о традиционном подходе и расскажем, как устроена Self-service аналитика в некоторых компаниях.
#7. Как выбрать BI-решение?
https://youtu.be/OespaS7jF6A
В седьмой серии мы расскажем, как выбрать BI-решение. Расскажем о критериях выбора BI-решения наших клиентов. Наши рекомендации и выводы.
#8. Почему Tableau?
https://youtu.be/exK27u48M6Y
В восьмой серии мы расскажем о преимуществах Tableau, таких как: простой процесс создания отчетов; низкий порог входа; ad-hoc отчеты и регулярная отчетов; централизация или самообслуживание; прямое подключение или выгрузки данных; облако или on-premise; гибкое масштабирование; наличие развитого сообщества и документации; наличие обучающих курсов на русском языке.
#9. Почему Tableau? Интервью с клиентами
https://youtu.be/ohJS4Ouo9mo
В девятой серии мы расскажем, почему наши клиенты выбирают Tableau. Интервью с сотрудниками из Материа Медика, Яндекс, Red Wings, Goods.ru, ЧТПЗ, Ostrovok.
#10. Продукты Tableau
https://youtu.be/wZsaGhSLkqE
В десятой серии мы расскажем о продуктах Tableau: Tableau Prep Builder, Tableau Desktop, Tableau Server и Tableau Online. Ответим на актуальные вопросы: зачем нужен тот или иной продукт и что он позволяет сделать? Расскажем об управлении данными на стороне BI-платформы Tableau (подробнее о Tableau Prep Conductor и Tableau Catalog).
#11. Архитектура BI-решения для интернет-магазина
https://youtu.be/CERLx-wKipw
В одиннадцатой серии мы рассмотрим пример архитектуры BI-решения для интернет-магазина. В этой серии мы рассмотрим основные проблемы интернет-магазинов в области анализа данных и продемонстрируем возможное решение. Рассмотрим три инструмента (KNIME Analytics Platform, Vertica, Tableau), которые позволяют упростить задачи анализа на конкретном примере.
#12. Выбрали BI, что дальше?
https://youtu.be/vVNX_U-FhGg
В двенадцатой серии мы расскажем, что делать дальше, после выбора BI-инструмента (на примере Tableau). Рассмотрим два основных подхода внедрения BI-инструмента: Jump Start и «научный» подход. Разберем три ключевых фактора «научного» подхода. Расскажем подробнее о «научном» внедрении — Tableau Blueprint.
#13. Счастье аналитика данных, сколько это стоит?
https://youtu.be/DwH-ABt2_90
В тринадцатой серии мы расскажем, сколько стоит счастье аналитика данных. Расскажем и продемонстрируем, как рассчитать стоимость внедрения Tableau и обучения пользователей.
#14. Про базы данных простыми словами
https://youtu.be/7LktArQ05iU
В четырнадцатой серии мы расскажем про базы данных простыми словами. Расскажем, чем отличаются операционные и аналитические базы данных и разберем задачи, которые они решают. Ответим на актуальный вопрос: какими свойствами должна обладать аналитическая база данных.
#15. VERTICA
https://youtu.be/6Oso5SLBgUE
В пятнадцатой серии мы познакомим вас с аналитической платформой — VERTICA. VERTICA предназначена для разработчиков, архитекторов, интеграторов и других специалистов, которые в работе сталкиваются с задачами хранения и аналитической обработки значительных объемов данных и работают с распределительными вычислительными средами (кластеры, grid-системы).
#16. Alteryx
https://youtu.be/eKzxDsNCdFY
В шестнадцатой серии мы познакомим вас с программным обеспечением для дата-блендинга и продвинутой аналитики — Alteryx. Расскажем, когда стоит использовать Alteryx. Продемонстрируем решение конкретной задачи в программном обеспечении Alteryx.
#17. Knime
https://youtu.be/_MbvySdrsPc
В семнадцатой серии мы познакомим вас с аналитической платформой Knime, которая позволяет выгружать данные из различных источников, трансформировать данные и загружать их в различные базы данных. Познакомим вас с интерфейсом аналитической платформы Knime.
#18. Анализ данных из 1С
https://youtu.be/cU1QgVTIy7s
В восемнадцатой серии мы расскажем вам, как можно анализировать данные из 1С. Покажем, как может выглядеть ваш отчет на основе данных из 1С и как получить такой отчет при помощи Tableau. Построим отчет на основе данных из 1С на ваших глазах.
#19. Отчет по данным YouTube
https://youtu.be/hVTsoZ7XUlw
В девятнадцатой серии мы расскажем вам, как можно анализировать данные из YouTube. Разберем общий алгоритм решения аналитических задач. Расскажем, как мы решили задачу с данными, какой набор показателей и срезов мы использовали в процессе создания отчета. Продемонстрируем итоговый результат — интерактивный аналитический дашборд.
#20. Анализ закупок
https://youtu.be/Dnl-U8iQ-O8
В двадцатой серии мы расскажем вам, как анализировать закупки. Разберем несколько практических кейсов по закупкам. Расскажем, какие внутренние и внешние источники данных мы использовали для анализа закупок. Продемонстрируем процесс создания отчета в Tableau. Проведем анализ закупок, анализ отклонений в цене закупок сети ресторанов.
#21. Управление запасами
https://youtu.be/eAzB0YupaaU
В двадцать первой серии мы расскажем вам про управление запасами. Разберем несколько практических кейсов по запасам: анализ остатков сырья группы ресторанов, анализ остатков готовой продукции, анализ избыточных запасов. Разберем, на какие вопросы должен отвечать дашборд, какие показатели использовать при создании отчета и какие необходимы данные для анализа.
#22. Анализ представленности товаров
https://youtu.be/YhaA3Phwsgo
В двадцать второй серии мы расскажем вам, как анализировать представленность продуктов в торговых точках. Расскажем, зачем анализировать представленность продуктов, какие данные мы использовали для построения дашборда. Продемонстрируем интерактивный дашборд и проанализируем представленность продуктов.
#23. Анализ контекстной рекламы
https://youtu.be/5iqIdUfKbxA
В двадцать третьей серии мы расскажем, как анализировать данные по контекстной рекламе. Продемонстрируем исходные данные для дашборда по контекстной рекламе. Расскажем, какие вычисляемые поля мы использовали в отчете и где взять нужные данные для дашборда по контекстной рекламе.
#24. Аналитика для логистики
https://youtu.be/7PR6NDpgtgU
В двадцать четвертой серии мы расскажем про аналитику для логистики. Проведем анализ: складских запасов: где мы сейчас, склада: «борьба с лежаком», склада быстрой отгрузки: жалобы клиентов.
#25. Анализ продаж
https://youtu.be/zWxWrMH6trA
В двадцать пятой серии мы расскажем про анализ продаж. Проведем анализ план-факт продаж для розничной торговли. Разберем потребности розничной торговли в анализе плана и факта продаж. Расскажем и покажем, как собрать все нужные показатели на одном экране так, чтобы этим было удобно пользоваться.
#26. XYZ-анализ
https://youtu.be/_EB-k0XRNV8
В двадцать шестой серии мы расскажем про XYZ-анализ. Расскажем, что такое XYZ-анализ, какие сегменты в него входят. Поговорим о бизнес-ценности XYZ-анализа в Tableau. Продемонстрируем, как построить дашборд в Tableau и проанализировать полученные данные.
#27. ABC-анализ
https://youtu.be/DjsEcmlL4A0
В двадцать седьмой серии мы расскажем про ABC-анализ. Расскажем, что такое ABC-анализ, какие сегменты в него входят. Поговорим о бизнес-ценности ABC-анализа в Tableau. Продемонстрируем, как построить дашборд в Tableau и проанализировать полученные данные.
#28. Анализ KPI интернет-магазина
https://youtu.be/kdrFyspHf6o
В двадцать восьмой серии мы расскажем про анализ ключевых показателей интернет магазина. Разберем цели и оcобенности KPI дашборда, продемонстрируем полученный дашборд.
#29. Прыжок в будущее
https://youtu.be/pX53SvWhjZc
В двадцать девятой серии мы расскажем, как стать аналитиком данных, где получить необходимые навыки начинающему специалисту, дадим несколько советов и раскроем все преимущества этой профессии!
Шаг 2. Истории карьерных успехов от аналитиков данных:
— Мой прыжок в будущее. Александра Дахина, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/yrwqzylOQBY
Руководитель группы аналитиков компании АНАЛИТИКА ПЛЮС расскажет о том, как сделала свой прыжок в будущее. С чего начинала, какую роль в ее карьере сыграли новые технологии. А также, расскажет более подробно о том, какие есть видео-курсы по анализу данных и как лучше их проходить.
— Мой прыжок в будущее. Михаил Иванов, начальник управления разработки и сопровождения аналитической отчетности Фонда развития промышленности.
https://youtu.be/CH2aTyh0Hkw
В этом видео Михаил Иванов, начальник управления разработки и сопровождения аналитической отчетности Фонда развития промышленности, расскажет про свой путь к BI (Business Intelligence) и ответит на следующие вопросы:
— Как я пришел в эту профессию?
— Какие навыки необходимы для моей профессии?
— Где я сам получил эти навыки? Как и где я учился?
— С какими трудностями я сталкиваюсь в работе и как их преодолеваю?
— Советы начинающему аналитику. На что стоит обратить внимание в начале карьеры?
— Что мне дала эта профессия? Преимущества выбранной профессии.
— Как учиться в Академии Аналитики? Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/2e_CpjnmILQ
В этом видео, Артем Шевченко — директор департамента по работе с клиентами компании АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает о том, что такое Академия Аналитики, как в ней учиться, и какие преимущества дает обучение у нас.
Шаг 3. Практические кейсы по анализу данных:
— Анализ закупок на примере ресторанного бизнеса. Максим Сапухин, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/WGg7L7LRUxc
В этом видео наш эксперт Максим Сапухин, бизнес-аналитик компании АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает:
— как BI-инструменты помогли абсолютно конкретным компаниям на абсолютно конкретных кейсах улучшить закупки и сэкономить деньги;
— что важно анализировать в закупках и почему это лучше делать с помощью BI инструментов;
— необходимые источники данных и основные разрезы анализа закупок;
В этом видео вас ждут практические кейсы по закупкам:
— анализ отклонений закупочных цен сети ресторанов;
— анализ портфеля поставщиков производственной компании;
— анализ цен поставщиков с учетом производственных потерь;
— анализ цен по закупаемой номенклатуре с учетом изменений курсов;
— влияние изменения закупочных цен на себестоимость.
— Анализ остатков на примере производственных компаний. Максим Сапухин, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/VkIzbIlKLRg
В этом видео наш эксперт Максим Сапухин, бизнес-аналитик компании АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает:
— как улучшить ситуацию с запасами?
— как снизить запасы и сэкономить деньги на оборотке?
— про анализ остатков готовой продукции с учетом плановых и фактических продаж;
— про источники данных — складские остатки + факт продаж + планы по продажам;
— про основные показатели и какие решения можно принять на их основе;
— о примерах отчетов и дашбордов производственной компании с распределенной сетью центров продаж (более 200 городов), узнаем какую выгоду в итоге получили.
В этом видео вас ждут практические кейсы по остаткам:
— анализ обеспеченности готовой продукцией, визуальное выделение аутстоков, возможности настройки «тревоги»;
— расчет недопродаж;
— анализ причин возникновения аутстоков, включение в анализ остатков планов продаж и факта продаж;
— анализ избыточных запасов сырья совместно с планом производства;
— анализ неликвидов.
— Анализ продаж интернет магазина: демонстрация отчета. Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/r84JDxyhQxM
В этом видео Артем Шевченко, директор по работе с клиентами АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает:
— как выйти за рамки стандартных решений для анализа данных;
— как сломать систему и сделать BI решение для анализа данных самостоятельно с нуля;
— как собрать «сырые» данные без написания кода;
— как сложить данные в аналитическую базу данных при помощи базовых SQL-запросов;
— какой BI инструмент выбирают крупнейшие маркетплейсы, для быстрого, удобного и интерактивного анализа данных.
— Аналитика по YouTube от «А» до «Я». Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/nO5FpziNym0
В этом видео Артем Шевченко, директор по работе с клиентами АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает:
— как построить аналитический дашборд по YouTube от «А» до «Я»;
— о методологии управления проектами при решении таких задач;
— про общий алгоритм решения аналитических задач (от выяснения задачи бизнес-пользователя до радости в его глазах и готового, интерактивного дашборда).
Итак, в процессе рассмотрения общего алгоритма решения аналитических задач, мы вместе с вами:
— выясним одну из задач бизнес-пользователя;
— найдем необходимые данные;
— решим задачу с данными (расскажем вам о нашем варианте решения задачи с данными);
— разберем набор показателей и срезов, который мы будем использовать для построения дашборда;
— создадим эскиз дашборда (не важно где и как, а что важно мы расскажем);
— разберемся с деталями: минимизируем количество визов (зачем это нужно мы тоже расскажем);
— разберемся с деталями: оптимизируем расчеты показателей (зачем это нужно мы тоже расскажем);
— разберемся с деталями: в 1 удаве 38 попугаев (бонус, мы знаем, вы это любите)
— Интерактивные аналитические отчеты на основе данных из 1С. Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/HnAOKelclKE
В рамках этого видео Артем Шевченко, директор по работе с клиентами АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает::
— почему стоит использовать новые технологии для создания аналитических отчетов?
— как извлечь данные из 1С?
— как могут выглядеть процессы создания и просмотра аналитических отчетов в вашей организации при использовании связки Tableau и 1С?
— Ключевые показатели интернет-магазина. Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/zyft1-dHdlk
Каждый аналитик, который сталкивался с задачей создания сводного отчета по ключевым показателям интернет-магазина, знает, что создание такого отчета — та еще проблема. Объединить данные по продажам, данные со счетчика Метрики или Google Analytics и данные о расходах на рекламу зачастую очень трудно, а сделав это появляются вопросы о том, как представить всю эту информацию на одном экране.
Именно об этом мы и поговорим в этом видео, в том числе:
— источники данных: что нужно и какие бывают проблемы;
— показатели: на что стоит смотреть? Подводные камни с LTV;
— дашборд: как впихнуть в один экран много информации так, чтобы пользователю было комфортно использовать дашборд оказатели: на что стоит смотреть? Подводные камни с LTV
— дашборд: как впихнуть в один экран много информации так, чтобы пользователю было комфортно использовать дашборд
— Розничный магазин. Анализ продаж. Артем Шевченко, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/qxxnytg-VCk
В этом видео Артем Шевченко, Директор по работе с клиентами АНАЛИТИКА ПЛЮС, разберет типовые задачи розничных магазинов:
— регулярность (вплоть до ежедневного анализа);
— возможность сбора плана и факта продаж из 1С / Excel / Google Sheets / различных систем учета;
— удобный выбор типовых отчетных периодов и периодов сравнения, возможность выбора произвольных периодов;
— анализ продаж и выполнения плана по торговым точкам / городам / регионам;
— анализ продаж, выполнения плана и прироста продаж к предыдущим периодам в разрезе товарных групп и товаров;
— аналогичный анализ в разрезе менеджеров по продажам / супервайзеров;
— анализ динамики продаж с возможностью увидеть провалы по отношению к плану.
Можно ли собрать все это на одном экране так, чтобы этим было удобно пользоваться? Мы считаем, что можно, и в этом прямом видео мы продемонстрируем вам интерактивный отчет по продажам!
— XYZ-анализ. Ева Харалампова, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/TtZZvf0TSfM
XYZ-анализ — анализ, который позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла.
В этом видео Ева Харалампова, эксперт АНАЛИТИКА ПЛЮС:
— расскажет, что такое XYZ-анализ;
— раскроет бизнес-смысл этого показателя;
— разберет формулу вычисления для XYZ-анализа;
— продемонстрирует, как легко и быстро провести XYZ анализ в Tableau;
— соберет интерактивную визуализацию.
— ABC-анализ. Ева Харалампова, АНАЛИТИКА ПЛЮС
https://youtu.be/DxjZLoV2XA4
ABC-анализ — метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться в сфере деятельности любого предприятия. В его основе лежит принцип Парето — 20 % всех товаров дают 80 % оборота.
В этом видео Ева Харалампова, эксперт АНАЛИТИКА ПЛЮС:
— расскажет, что такое ABC-анализ;
— разберет, какие сегменты входят в ABC-анализ, с какими проблемами сталкивается бизнес при проведении анализа;
— расскажет для чего нужен ABC-анализ;
— расскажет, как провести ABC-анализ в Tableau.
Шаг 4. Как устроена аналитика данных (BI) в компаниях лидерах:
— Владислав Исмагилов, руководитель службы аналитики Яндекс.Маркет: о внедрении платформы Tableau
https://youtu.be/k7ub1Dpwl1w
Владислав Исмагилов, руководитель службы аналитики Яндекс.Маркет, рассказывает о внедрении платформы Tableau: почему компания выбрала Tableau и между какими аналогами(инструментами, решениями) стоял выбор. Рассуждает о пользе Tableau, о том, какие радикальные задачи позволяет решать платформа. Рассказывает, какой объем данных ежедневно анализируют сотрудники Яндекс.Маркет, как устроена аналитика в компании, с какими проблемами сталкиваются аналитики и какие требования Яндекс.Маркет предъявляет к новым сотрудникам.
— Иван Калеев, Ростелеком: почему Ростелеком выбрали Tableau?
https://youtu.be/i_cZ4JX9PGc
Иван Калеев из компании Ростелеком рассказывает когда и почему появилась необходимость искать новые BI-инструменты, между какими инструментами выбирали. А также ответит на вопросы: Какие данные анализируют в компании? Как построен процесс анализа данных в Ростелеком? Какие задачи решают в компании с помощью Tableau? Кто в компании использует Tableau?
— Александр Тихоиванов, аналитик Яндекс.Еды: почему Яндекс.Еда выбрал Tableau?
https://youtu.be/N8X55Y8GW5w
Аналитик Яндекс.Еды Александр Тихоиванов расскажет о преимуществах инструмента BI Tableau и о том, какие пользователи используют Tableau на различных уровнях, Важно отметить, что каждые 9 из 10 человек в компании используют Tableau. Хотите научиться работать в Tableau и читать отчеты, но думаете что это сложно? Александр Тихоиванов ответит на этот вопрос и расскажет с какими именно сложностями сегодня они сталкиваются.
— Роман Халкечев, Руководитель отдела аналитики Яндекс.Еды: как устроен процесс анализа данных Яндекс
https://youtu.be/ZW5PXpHNHqs
Руководитель отдела аналитики Яндекс.Еды Роман Халкечев расскажет, как устроен процесс анализа данных в Яндексе, в чем заключается работа аналитиков и что конкретно они делают. Развеет мифы о том, что в компании-лидеры берут только аналитиков с большим опытом работы. А также поделится примером, когда с помощью Tableau удалось найти insight в данных.
Наши спикеры:
 Александра Дахина, Руководитель группы аналитиков компании АНАЛИТИКА ПЛЮС. Руководство группой аналитиков по разработке аналитических дашбордов «под ключ» — от сбора и подготовки данных до визуального представления. Проекты: Dyson, DC Systems, ЛУКОйл, 3+ TV (Швейцария) и др. |
 Артем Шевченко, Директор департамента по работе с клиентам, АНАЛИТИКА ПЛЮС. Руководство проектами по разработке аналитических дашбордов «под ключ» — от сбора и подготовки данных до визуального представления. Проекты: НТС, Группа Эталон, Knauf Insulation и др. |
 Юрий Фаль. Tableau Ambassador, ведущий аналитик в команде АНАЛИТИКА ПЛЮС. Один из лучших преподавателей по Tableau. Провел более 50 практикумов по Tableau. Проекты: ЛУКОйл, Яндекс.Такси, Московский Кредитный Банк, МегаФон, SuperJob, Left.io (Канада) и др. |
 Вячеслав Ерин. Технический консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС по базам данных Vertica. Вячеслав читает практикумы по Vertica и Alteryx. Принимал участие в запуске аналитических решений на базе Vertica + Tableau в компаниях ТАКСКОМ и Московском Кредитном Банке. |
 Николай Голов, Chief Data Architect в ManyChat, отвечает за все pipeline и платформу данных для аналитики (хранилище, BI, ETL, интеграционные сервисы), все в AWS. До этого — руководитель Data Platform в Avito. В область ответственности Data Platform входили системы больших данных (сотни Тб), OLTP-базы, NoSQL-базы. |
 Евгений Нижибицкий. Руководитель направления компьютерного зрения в компании Rambler&Co. Проекты: Championat.com, Afisha.ru, анализ аудитории в кинотеатрах сети Синема Парк/Формула Кино и др. Преподаватель курсов машинного обучения в МГУ и МФТИ. Имеет ранг мастера на платформе по соревновательному анализу данных Kaggle. |
 Максим Сапухин. Бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС |
 Francis Chemorion, международный BI-эксперт и бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС. Профессионал в области бизнес-аналитики, реализовал множество BI-проектов полного цикла. Специалист в области архитектуры хранилищ данных, процессов интеграции, отчетов, разработки информационных панелей и процессов Warehouse ETL / ELT, опыт управления проектами по методологиям Waterfall, Agile и Rapid Applications Development. |
Кто у нас учится?
