Понимает базовые концепции индексирования БД: первичные ключи, внешние ключи и их влияние на производительность запросов. Распознаёт, когда медленные запросы могут выиграть от создания индексов. Следует рекомендациям DBA по использованию индексов для аналитических запросов.
Роли · BI Analyst · Junior
Что должен уметь Junior }
16 ключевых навыков, всего 47. Ожидания по каждому навыку и что меняется на следующем уровне.
На этой странице — что ожидается от Junior }, навык за навыком. Ключевые навыки оценивают руководитель и коллеги в цикле ревью; остальные учитываются только в самооценке. Основные области: Базы данных, Data Engineering.
Ключевые навыки для Junior
Сгруппированы по областям. Метка справа — ожидаемая глубина: Осведомлённость, Применение, Продвинутый или Эксперт.
Базы данных · 6
Понимает основы оптимизации запросов для аналитической работы: чтение планов выполнения, выявление полных сканов таблиц и базовое использование индексов для колонок WHERE/JOIN. Следует командным гайдлайнам написания эффективного SQL для отчётов и дашбордов.
Понимает основы моделирования данных: схемы звезда и снежинка, таблицы фактов и измерений. Следует командным конвенциям для построения BI-оптимизированных моделей данных. Использует существующие размерные модели для построения точных отчётов и дашбордов.
Пишет базовые SELECT-запросы в ClickHouse для получения данных для BI-отчётов. Понимает концепцию колоночного хранения и причины эффективности ClickHouse для аналитических нагрузок. Подключает BI-инструменты (Superset, Grafana) к источникам данных ClickHouse и строит простые дашборды на основе подготовленных таблиц.
Пишет запросы SELECT с JOIN и GROUP BY для извлечения отчётных данных из MySQL. Создаёт простые агрегирующие запросы для метрик дашбордов. Подключает BI-инструменты Tableau или Power BI к источникам данных MySQL и строит базовые визуализации по результатам запросов.
Понимает базовый PostgreSQL для BI-работы: написание SELECT-запросов с JOIN и агрегациями, понимание связей таблиц для построения отчётов, базовая оптимизация запросов с EXPLAIN. Следует командным конвенциям паттернов аналитических запросов и схем хранилищ данных.
Data Engineering · 10
Понимает базовую структуру DAG Airflow и концепции планирования. Отслеживает пайплайны обновления отчётов и выявляет сбои. Следует инструкциям команды для запуска обновлений данных дашбордов через UI Airflow.
Строит базовые дашборды в Tableau и Power BI по шаблонам команды. Понимает определения основных KPI и применяет стандартные типы визуализаций для отчётности руководству. Следует гайдлайнам BI и документации для единообразного результата.
Понимает назначение каталога данных и базовую навигацию по метаданным. Использует каталог для поиска доступных источников данных для дашбордов и отчётов. Документирует определения BI-метрик и зависимости данных дашбордов в каталоге.
Понимает назначение контрактов данных и как контракты определяют ожидания данных для BI-потребителей. Следует спецификациям контрактов при подключении дашбордов к источникам данных. Сообщает о нарушениях контрактов, влияющих на точность отчётов.
Понимает основы lineage данных и как данные источников попадают в BI-дашборды. Использует инструменты lineage для трассировки происхождения данных при отладке расхождений в отчётах. Документирует зависимости дашборд-источник по гайдлайнам команды.
Применяет базовые проверки качества данных в дашбордах Tableau и Power BI. Валидирует источники данных через SQL перед построением отчётов. Следует стандартам команды по очистке данных в Excel и Google Sheets. Выявляет очевидные аномалии в результатах запросов ClickHouse/PostgreSQL.
Ориентируется в существующих star- и snowflake-схемах для построения отчётов и дашбордов. Различает таблицы фактов и измерений, корректно соединяет их в запросах. Использует готовые агрегатные таблицы для производительности дашбордов и следует принятым соглашениям именования в BI-слое.
Понимает основы dbt и как он трансформирует сырые данные в BI-готовые датасеты. Следует командным конвенциям для написания простых dbt-моделей, наполняющих дашборды. Использует dbt docs для понимания lineage данных и зависимостей моделей.
Понимает основы Pandas для BI-воркфлоу: создание DataFrame из различных источников (CSV, Excel, SQL), базовая фильтрация и агрегация данных и операции сводных таблиц. Очищает и подготавливает датасеты для визуализации в дашбордах. Следует командным конвенциям для скриптов трансформации данных.
Понимает основы SQL-based ETL для BI-хранилищ. Пишет простые запросы для загрузки измерений и фактов. Следует существующим паттернам загрузки star schema и конвенциям staging-слоёв.
Дополнительные навыки
Команда их не оценивает, но они входят в самооценку и план развития.
Что меняется на Middle
47 навыков получают более высокое ожидание или становятся ключевыми при переходе с Junior на Middle. Сначала самые большие скачки.
- Индексирование БД: Осведомлённость → Применение
- Оптимизация запросов: Осведомлённость → Применение
- Проектирование схем данных: Осведомлённость → Применение
- Apache Airflow: Осведомлённость → Применение
- BI-дашборды: Осведомлённость → Применение
- ClickHouse: Осведомлённость → Применение
- Data Catalog: Осведомлённость → Применение
- Data Contracts: Осведомлённость → Применение
- Data Lineage: Осведомлённость → Применение
- Data Quality: Осведомлённость → Применение
} в открытой матрице компетенций: 47 навыков на 5 уровнях. Матрица бесплатна для специалистов и останется бесплатной.