Аудит данных
Проверю критичные источники, расчёты метрик, качество данных, связи между системами и зоны ответственности.
На выходе: карта проблем, рисков и приоритетных исправлений.
Data Partner
Аудит данных / Data Maturity / Data Strategy
Понять состояние данных. Построить план действий.
Помогаю компаниям выявить проблемы в данных, оценить зрелость управления ими и сформировать Data Strategy, связанную с бизнес-целями. От диагностики — к работающим правилам, метрикам и ответственности.
Амбассадор DAMA
Методологическая основа — DAMA-DMBOK
01 Чем могу помочь
От диагностики до Data Strategy.
Подбираю глубину работы под задачу компании: от проверки конкретного показателя до программы развития управления данными.
Оценка Data Maturity
Оценю текущие практики по направлениям DAMA-DMBOK на основе интервью, артефактов и проверяемых свидетельств.
На выходе: профиль зрелости, разрывы и целевой уровень.
Data Strategy
Свяжу цели бизнеса с целевой моделью управления данными, ролями, инициативами, метриками успеха и ресурсами.
На выходе: стратегия и реалистичная дорожная карта.
Внедрение практик
Помогу закрепить единые определения, контроль качества, метаданные и взаимодействие бизнеса, BI, DWH и IT.
На выходе: работающие процессы и понятная ответственность.
02 Результаты
Практика, подтверждённая конкретными изменениями.
Примеры из моего опыта в ВебБанкире и MoneyCat.
24%
клиентов, которым полагались баллы, не получали начисления. Ошибку выявил, поставил на исправление и проверил результат.
ВебБанкир · качество данных
88%
записей событийной модели покрыто отдельными таблицами после её декомпозиции.
ВебБанкир · около 400 млн записей в месяц
~10
таблиц в едином аналитическом слое с общими расчётами ключевых метрик для разных команд.
MoneyCat · отдельная схема DWH
03 Кейсы
Что уже удалось изменить в данных.
Проблема, действие и результат — без приписывания всей работы одному человеку.
01 / DATA QUALITY
Начисления программы лояльности
Выявил, что 24% клиентов, которым полагались баллы, их не получали. Поставил задачу на устранение дефекта и проверил исправление.
РезультатНачисления работают корректно.
ВебБанкир · продуктовая аналитика
02 / SHARED METRICS
Единые расчёты для управленческих решений
В MoneyCat создал аналитический слой примерно из 10 таблиц и процедуры обновления. Унифицировал расчёты среднего чека, LTV и Surplus; ввёл ежедневные SQL-проверки качества. В ВебБанкире инициировал единую таблицу показателей для C-level и реализовал часть расчётов на SQL, GitLab и Airflow.
РезультатМаркетинг и операционный блок MoneyCat перешли на общие расчёты.
MoneyCat · ВебБанкир
03 / DATA MODEL
События и единая идентичность клиента
Сформировал реестр таблиц для декомпозиции событийной модели объёмом около 400 млн записей в месяц. Разработал первичный механизм сопоставления клиентов между системами и участвовал в развитии правил по ИНН, паспорту, ФИО и дате рождения.
Результат командыОтдельными таблицами покрыто 88% событийных записей; выявлены дубли при смене документов.
ВебБанкир · BI / DWH / IT
04 Методология
Амбассадор DAMA. Работаю по DAMA-DMBOK.
Аудит, оценку зрелости, стратегию и внедрение практик строю на областях знаний DAMA-DMBOK. Методологию адаптирую к бизнес-целям, масштабу компании и доступным ресурсам.
01
Понять бизнес-задачу
Определить решения и показатели, где ошибки данных стоят компании денег, времени или доверия.
02
Проверить текущее состояние
Сопоставить определения, источники, качество, роли и фактические процессы с целевой практикой.
03
Согласовать целевую модель
Назначить владельцев, выбрать критичные домены и метрики, определить приоритеты и критерии успеха.
04
Внедрять и измерять
Запускать контроль качества и изменений, фиксировать эффект и корректировать дорожную карту.
05 Опыт
Опыт в финансах, аналитике и управлении данными.
Понимаю кредитный цикл и умею соединять задачи бизнеса с работой BI, DWH и IT.
ВебБанкир
Внедрение практик Data Governance совместно с BI и DWH: качество, общие показатели, метаданные и клиентские данные.
Дек. 2025 — сейчас
MoneyCat
Единый аналитический слой, общие расчёты и ежедневные проверки качества данных.
Авг. 2024 — нояб. 2025
Отличные наличные
Развитие команды с 3 до 5 сотрудников, feature store и обновление линейки скоринговых моделей.
Сент. 2022 — авг. 2024
Ранее — машинное обучение в автокредитовании Экспобанка и скоринг в ВебЗайме. НГУЭУ — бакалавр экономики, 2016.
06 Контакт
Начнём с вашей задачи.
Расскажите, какие данные или решения вызывают вопросы. Определим полезный первый шаг: аудит, оценку зрелости или работу над Data Strategy.