Ответ
Мой опыт работы с BI-инструментами в основном связан с подготовкой данных и созданием дашбордов для визуализации ключевых метрик продукта.
Основной стек: Power BI и Superset (Apache).
Опыт с Power BI:
- Разработка дашбордов: Создание интерактивных отчетов с использованием DAX для сложных расчетов. Например, рассчитывал скользящее среднее ARPU (Average Revenue Per User) за 7 дней и динамику удержания пользователей (Retention Cohort).
- Оптимизация моделей данных: Работа с Power Query (M Language) для трансформации данных, создание звездообразной схемы (fact и dimension tables) для повышения производительности. Важно было правильно определять отношения и использовать агрегации для больших наборов данных.
- Подключение к источникам: Прямые запросы (DirectQuery) к базам данных (PostgreSQL, Greenplum) и импорт данных из файлов (CSV, Parquet) и API.
Пример DAX-меры для расчета YoY роста:
Sales YoY Growth % =
VAR CurrentYearSales = SUM(fact_sales[amount])
VAR PreviousYearSales = CALCULATE(
SUM(fact_sales[amount]),
SAMEPERIODLASTYEAR(dim_date[date])
)
RETURN
DIVIDE(CurrentYearSales - PreviousYearSales, PreviousYearSales)
Опыт с Apache Superset:
- Использовал на проектах с открытым стеком. Создавал дашборды на основе SQL-запросов к ClickHouse и PostgreSQL.
- Основное преимущество — глубокая кастомизация визуализаций и возможность для пользователей писать свои SQL-запросы в ад-hoc режиме.
Моя роль как инженера данных заключалась не только в создании дашбордов, но и в построении надежных ETL-процессов, которые поставляли в BI-системы чистые, согласованные и актуальные данные.