Olena

Олена Муратова
Житловий масив Радужний, буд. 6, м. Одеса, Україна | GitHub | LinkedIn

Портфоліо: github.com/OlenaMuratova/PowerBiProjects/blob/main/README.md

ПРОФЕСІЙНЕ РЕЗЮМЕ
• Великий досвід роботи в IT як дата-аналітика (Data Analyst) та розробника баз даних (Database Developer), із
глибокою експертизою в рішеннях для сховищ даних, побудові ETL-конвеєрів за допомогою SQL, Python, Azure
Data Factory та SSIS.
• Потужний практичний досвід проектування та розробки масштабованих ETL-процесів з використанням SQL
Server, Azure Data Factory та Python для структурованих і напівструктурованих джерел даних.
• Досвід у сфері аналізу, валідації, очищення та трансформації даних, що забезпечує цілісність і узгодженість
даних у багатьох системах та звітних середовищах.
• Професійне написання складних SQL-запитів, збережених процедур, представлень (views), тригерів та функцій
для реалізації бізнес-логіки та оптимізації продуктивності.
• Досвід створення інтерактивних дашбордів та звітів за допомогою Power BI, включаючи обчислювальні міри
DAX, зрізи (slicers), деталізацію (drill-through), безпеку на рівні рядків (RLS), а також проектування звітів в
SSRS.
• Практичні знання хмарних платформ Azure та AWS, включаючи Azure SQL, Azure Data Factory, S3, Redshift,
Glue, Athena та Data Lake Storage.
• Глибоке розуміння методів моделювання даних, зокрема схем «Зірка» (Star Schema) та «Сніжинка» (Snowflake
Schema) для систем OLTP та OLAP.
• Впевнене володіння Python для підготовки даних, автоматизації, розвідувального аналізу даних (EDA) та
візуалізації за допомогою бібліотек Pandas, NumPy та Matplotlib.
• Досвід роботи в рамках життєвого циклу розробки ПЗ (SDLC), методологій Agile/Scrum та використання
інструментів на кшталт JIRA для відстеження проектів, контролю версій та командної розробки.
• Експертиза в модульному тестуванні (unit testing), системному інтеграційному тестуванні (SIT) та
користувацькому тестуванні (UAT), включаючи реєстрацію дефектів та їх усунення для забезпечення якості на
всіх етапах розробки.
• Практичний досвід роботи з кейсами Salesforce, включаючи вивантаження даних щодо звернень та
проведення аналізу тенденцій.

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
Інструменти Data Python (Pandas, NumPy), Jupyter Notebook
Science:

Візуалізація даних: Tableau, Matplotlib, Seaborn, Excel, PowerBI

Статистичні методи: Статистичні висновки, описова статистика, розвідувальний аналіз даних (EDA)

Мови баз даних: SQL

Хмарні сервіси: GCP, Azure, AWS

Програмування та Python, Korn Shell Scripts, HTML
скрипти:

Офісні інструменти: MS Office Suite (Excel, Word, PowerPoint, Project, Visio), Rational Rose, Get Pivot,
VLOOKUP в Excel

ДОСВІД РОБОТИ
Старший дата-аналітик (Sr. Data Analyst) Вересень 2025 — Грудень 2025

Сторінка 1 з 5
Credit One Bank
Метою цього проекту було модернізувати та оптимізувати інфраструктуру бізнес-аналітики Credit One Bank шляхом
впровадження масштабованих конвеєрів даних, міграції застарілих систем на хмарну платформу Azure та надання
аналітичних висновків через сучасні інструменти звітності та аналітики.
• Проектувала та розробляла конвеєри даних за допомогою Azure Data Factory, Python та SQL, забезпечуючи
автоматизоване завантаження, трансформацію та інтеграцію даних із кількох джерел.
• Створювала та підтримувала моделі даних для аналітичної звітності, фокусуючись на операційній
ефективності та метриках продуктивності з використанням методів вимірного моделювання (схеми «зірка» та
«сніжинка»).
• Співпрацювала з крос-функціональними командами для визначення й документування вимог до даних,
маппінгу джерел і цільових таблиць (source-to-target), бізнес-правил та логіки ETL для підтримки управління
даними (data governance).
• Проводила комплексну валідацію та перевірку якості даних у середовищах staging та production для
забезпечення точності, цілісності та відповідності технічним специфікаціям.
• Аналізувала застарілі системи та брала участь у міграції сховищ даних до Azure, включаючи проектування
вітрин даних (data marts) для підтримки масштабованої BI-звітності.
• Розробляла детальну технічну документацію, включаючи діаграми потоків даних, тест-кейси та описи процесів
для оптимізації розробки та процесів QA.
• Використовувала Python та SQL для написання скриптів, автоматизації робочих процесів даних та ad-hoc
аналізу для підтримки прийняття рішень на основі даних.
• Розробляла та оптимізувала інтерактивні дашборди та звіти в Power BI, впроваджуючи KPI, зрізи, деталізацію
та динамічні візуальні елементи для забезпечення self-service аналітики.
• Проектувала інтерактивні панелі для виявлення «вузьких місць» у бізнес-процесах, візуалізації метрик
пропускної здатності та підтримки ініціатив із безперервного вдосконалення. Used динамічні візуальні елементи
та карти KPI для управлінської звітності.
• Проводила модульне, інтеграційне тестування та UAT, включаючи підготовку стратегій тестування та
документації для узгодження цілей QA з розробкою.
• Брала участь в Agile-процесах, взаємодіючи з інженерами даних, адміністраторами БД (DBA) та керівниками
проектів для доставки високоефективних аналітичних рішень у межах спринтів.
• Розробляла кастомну логіку DAX для динамічної фільтрації, ранжування та сегментації клієнтських даних для
отримання цільових аналітичних висновків.
• Будувала звіти з деталізацією та закладками, використовуючи вирази DAX для навігації користувачів по
багаторівневих аналітичних зрізах та шляхах прийняття рішень.
• Створювала MDX-запити для багатовимірного аналізу.
• Проектувала та впроваджувала семантичні моделі даних для створення інтуїтивно зрозумілої та зручної для
бізнесу аналітики та покращення доступності даних на корпоративних платформах звітності.
• Розробляла та розгортала пагіновані звіти за допомогою SQL Server Reporting Services (SSRS), впроваджуючи
параметризовані запити та налаштування регулярної доставки звітів для отримання операційних висновків.

Інструменти та технології: Azure Data Factory, Power BI, Python (Pandas, NumPy), SQL Server, Azure Synapse
Analytics, Git, Agile (JIRA, Confluence), Dimensional Modeling (Star/Snowflake), SSRS

Старший дата-аналітик (Sr. Data Analyst) Вересень 2022 — Грудень 2023
Itrade Networks
Itrade Networks є провідним постачальником рішень для управління ланцюгами поставок у сфері роздрібної торгівлі та
харчової промисловості, що пропонує платформи на основі даних для оптимізації закупівель, логістики та аналітики.
Метою проекту була модернізація корпоративної екосистеми даних шляхом міграції застарілих систем Oracle на SQL
Server, впровадження хмарних конвеєрів даних та розширення можливостей BI за допомогою автоматизованих процесів
та інтерактивної звітності.
• Співпрацювала з бізнес-аналітиками та стейкхолдерами для збору й уточнення вимог до даних та звітності,
транслюючи їх у технічні специфікації для розробки та аналізу.
• Здійснювала міграцію із застарілих систем на базі Oracle на SQL Server, використовуючи SQL-скрипти та
перевірки валідації для забезпечення узгодженості й цілісності даних.

Сторінка 2 з 5
 • Проводила профілювання, очищення та стандартизацію даних за допомогою Python та SQL, готуючи якісні
датасети для інтеграції в корпоративні звітні системи.
• Документувала маппінг джерел і цільових структур, специфікації ETL та походження даних (data lineage),
включаючи відстеження змін за допомогою механізмів Change Data Capture (CDC).
• Створювала та оптимізувала SQL-запити, індекси та партиції для підвищення продуктивності та підтримки
звітності, дашбордів та ad-hoc вивантажень даних.
• Розробляла утиліти та скрипти на Python для автоматизації процесів форматування, трансформації та
валідації даних, що скоротило час на підготовку даних.
• Співпрацювала з технічними командами для підтримки розробки конвеєрів даних в Azure Data Factory, керуючи
завданнями завантаження, трансформації та планування розкладу в хмарних системах.
• Допомагала в розробці планів тестування та скриптів валідації для забезпечення точності даних у
середовищах інтеграції, staging та production.
• Підтримувала розробку в Power BI, перетворюючи сирі дані у візуальну аналітику, створюючи дашборди та
звіти з функціями деталізації, фільтрами та обчислювальними мірами на DAX.
• Створювала та підтримувала детальну документацію, включаючи діаграми потоків даних, правила
трансформації, бізнес-визначення та інструкції з управління даними.
• Розробляла звіти Power BI. Налаштувала функціонал деталізації (drill-through) для отримання аналітики на
рівні конкретних кейсів та автоматичне оновлення для моніторингу в реальному часі.
• Керувала та вирішувала кейси у Salesforce, демонструючи сильні технічні навички та вміння вирішувати
проблеми, що сприяло безперервному вдосконаленню системи та задоволеності користувачів.
• Розробляла формули DAX для складних агрегацій, аналізу тенденцій та прогнозних індикаторів з метою
оптимізації ланцюгів поставок.
• Застосовувала DAX для створення динамічних ієрархій та часових розрахунків (Time Intelligence), підвищуючи
зручність дашбордів для нетехнічних користувачів.
• Використовувала MDX для запитів до застарілих кубів OLAP з метою вилучення історичних тенденцій
закупівель для порівняльного аналізу.
• Розробляла та розгортала пагіновані звіти за допомогою SQL Server Reporting Services (SSRS), впроваджуючи
параметризовані запити та налаштування регулярної доставки звітів для отримання операційних висновків.

Інструменти та технології: Azure Data Factory, Power BI, Python (Pandas, NumPy), SQL Server, Azure Synapse
Analytics, Git, Agile (JIRA, Confluence), Dimensional Modeling (Star/Snowflake), SSRS

ETL Розробник / Дата-аналітик (ETL Developer / Data Analyst) Лютий 2021 — Серпень 2022
Tariq Oriental Rugs
Tariq Oriental Rugs — це елітний ритейлер, що спеціалізується на розкрої та продажі килимів ручної роботи й текстилю, з
потребою в аналітиці для підтримки стратегій управління запасами, продажами та взаємодії з клієнтами. Метою проекту
було створення надійної та масштабованої структури BI шляхом проектування конвеєрів даних, впровадження вимірних
моделей та надання ефективних рішень для звітності, що підвищили операційну прозорість та ефективність прийняття
рішень.
• Проектувала, розробляла та підтримувала наскрізні (end-to-end) ETL-конвеєри за допомогою SQL, Python,
Azure Data Factory та SSIS, забезпечуючи надійне завантаження з плоских файлів та реляційних джерел
даних.
• Будувала та оптимізувала процеси трансформації даних, стандартизуючи дані на рівнях staging, фактів та
вимірів для забезпечення узгодженості й придатності для аналітики.
• Розробляла вимірні моделі даних (схема «зірка») для підтримки звітності та аналітичних запитів, підвищуючи
швидкість виконання запитів та продуктивність.
• Писала складні SQL-запити (joins, subqueries, window functions) для вивантаження, трансформації та валідації
великих наборів даних із застарілих та сучасних систем баз даних.
• Впроваджувала перевірки якості даних, правила валідації та процедури тестування для забезпечення точності,
повноти й цілісності конвеєрів даних.
• Створювала та підтримувала походження даних (data lineage) та технічну документацію, підвищуючи
прозорість та підтримуючи ініціативи з управління даними.

Сторінка 3 з 5
 • Співпрацювала зі стейкхолдерами, аналітиками та крос-функціональними командами для перетворення
бізнес-вимог у масштабовані ETL-рішення та набори даних для звітності.
• Проводила сесії збору вимог зі стейкхолдерами для розуміння потреб у даних та перетворювала їх на дієві
конвеєри даних та звітні рішення.
• Брала участь у визначенні та підтримці інструкцій щодо якості даних, документації та процедур тестування для
забезпечення узгодженості та точності у звітних системах.
• Проектувала та впроваджувала логіку трансформації даних за допомогою SQL та Python, стандартизуючи
правила найменувань для таблиць фактів та вимірів у моделях даних.
• Розробляла та документувала логічні та фізичні моделі даних, використовуючи найкращі практики вимірного
моделювання, включаючи схему «зірка» та нормалізовані структури.
• Брала участь у розробці конвеєрів даних та логіки трансформації в Azure Data Factory, обробляючи
завантаження даних із плоских файлів та реляційних джерел.
• Визначала та підтримувала документацію data lineage, мапуючи потоки даних від staging до аналітичних рівнів,
підтримуючи практики data governance.
• Проводила UAT та системне інтеграційне тестування, готувала тест-кейси та допомагала в аналізі
першопричин (root cause analysis) проблем із даними та трансформацією.
• Використовувала SQL та Power BI для побудови та налагодження звітів, які підтримують ad-hoc аналіз та
відстеження ефективності бізнесу.
• Співпрацювала з крос-функціональними командами для забезпечення плавної передачі рішень між розробкою
та production, інтегруючи робочі процеси з інфраструктурою та звітними системами.

Інструменти та технології: Azure Data Factory, Power BI, SQL Server, Azure Synapse Analytics, Git, Agile (JIRA,
Confluence), Dimensional Modeling (Star/Snowflake)

Дата-аналітик (Data Analyst) Червень 2020 — Січень 2021
Temple View Capital
Temple View Capital — приватна кредитна компанія, що спеціалізується на інвестиційних рішеннях у сфері нерухомості, з
фокусом на управління портфелем на основі даних та операційну ефективність. Метою проекту було розширення
можливостей бізнес-аналітики компанії шляхом розробки масштабованих рішень звітності, оптимізації процесів роботи з
даними та впровадження інструментів self-service аналітики для підтримки стратегічного прийняття рішень та
відстеження ефективності.
• Створювала та оптимізувала SQL-запити для вивантаження, очищення та трансформації великих наборів
даних для використання у звітах, дашбордах та аналітичних моделях.
• Розробляла інтерактивні дашборди та звіти в Power BI, впроваджуючи складні обчислення DAX, зрізи та
функції деталізації для покращеного дослідження даних.
• Проектувала та підтримувала табличні моделі та ієрархії даних за допомогою Power BI та Excel Power Pivot,
підтримуючи масштабовані рішення self-service BI.
• Використовувала Power Query для структурування та очищення даних, перетворюючи сирі вхідні дані в
структуровані набори даних, готові до аналізу.
• Співпрацювала зі стейкхолдерами для збору вимог до звітності та візуалізації, перетворюючи їх на дієві
специфікації дизайну та моделі даних.
• Документувала специфікації маппінгу даних та логіку трансформації між рівнями staging та звітності,
включаючи відповідності джерел до цільових структур та функціональні визначення.
• Проводила gap-аналіз шляхом оцінки поточних робочих процесів даних та виявлення можливостей для
автоматизації, оптимізації та підвищення продуктивності.
• Підтримувала проектування моделей даних за допомогою таких інструментів, як Erwin, та зворотного/прямого
проектування (reverse/forward engineering) для конвертації концептуальних моделей у реляційні схеми.
• Брала участь у користувацькому тестуванні (UAT) та готувала детальні плани тестування та процедури
виконання тестів для перевірки точності даних і функціональності звітів.
• Підтримувала та вдосконалювала існуючі дашборди та звітні рішення, забезпечуючи їх відповідність мінливим
вимогам бізнесу та стандартам зручності використання.

Сторінка 4 з 5
 Інструменти та технології: Azure Data Factory, Power BI, SQL Server, Azure Synapse Analytics, Git, Agile (JIRA,
Confluence), Dimensional Modeling (Star/Snowflake)

Молодший BI дата-аналітик (Jr BI Data Analyst) Липень 2016 — Грудень 2017
State of Art Insurance
State of Art Insurance — регіональний постачальник страхових послуг, орієнтований на надання персоналізованих рішень
страхування. Цей проект мав на меті підтримати перехід компанії до звітності на основі даних шляхом створення
базових дашбордів, очищення сирих датасетів та допомоги в розробці масштабованої логіки звітності для внутрішньої
аналітики.
• Писала базові та середнього рівня складності SQL-запити для вивантаження, фільтрації та сортування даних із
реляційних баз даних для використання у звітах та аналізі.
• Створювала дашборди в Power BI для візуалізації тенденцій та KPI, використовуючи графіки, таблиці, зрізи та
кастомне форматування.
• Використовувала Python (Pandas, NumPy) для очищення та трансформації сирих наборів даних, включаючи
обробку пропущених значень та виправлення невідповідностей форматування.
• Допомагала у валідації точності даних та виявленні розбіжностей під час тестування шляхом виконання
порівняльних запитів та перевірки вихідних результатів звітів.
• Брала участь у документуванні джерел даних, кроків трансформації та логіки звітів для підтримки обміну
знаннями та майбутньої масштабованості.
• Співпрацювала з членами команди для підготовки звітів на базі Excel та візуальних резюме для внутрішнього
перегляду та презентацій стейкхолдерам.
• Будувала базові дашборди Power BI для візуалізації тенденцій полісів, обсягів страхових випадків та метрик
обслуговування клієнтів. Використовувала зрізи та кастомне форматування для підвищення зручності
користування нетехнічними стейкхолдерами.
• Розробляла та розгортала пагіновані звіти за допомогою SQL Server Reporting Services (SSRS), впроваджуючи
параметризовані запити та налаштування регулярної доставки звітів для операційних висновків.

Інструменти та технології: Excel, Google Sheets, SQL (базові запити), Power BI (базові дашборди), Python (очищення
даних), Microsoft Access, SharePoint, SSRS

Водій навантажувача (Forklift Driver) Вересень 2014 — Грудень 2015
Pioneer (Дюпон Піонер) — Північна Кароліна, США
Про компанію: Pioneer — провідна американська сільськогосподарська компанія (штат Північна Кароліна), що
спеціалізується на виробництві та постачанні високоякісного насіннєвого матеріалу, зокрема зерна та кукурудзи, для
фермерських господарств.
• Керувала вилковим навантажувачем (forklift) для безпечного та ефективного переміщення, штабелювання та
транспортування сільськогосподарської продукції, зерна та кукурудзи в межах заводу та складських приміщень.
• Брала безпосередню участь у процесах спеціальної хімічної обробки насіння та зерна (treating / протруювання)
спеціалізованими препаратами для захисту від шкідників та хвороб і підвищення врожайності.
• Здійснювала управління та моніторинг роботи комп'ютеризованих систем керування технологічними
процесами на виробничих лініях заводу, контролюючи параметри обробки та дозування речовин.
• Забезпечувала точне дотримання регламентів техніки безпеки при роботі з промисловим обладнанням та
хімічними компонентами, вела облік переміщеної продукції.

Спеціалізація та навички: Управління навантажувачем (Forklift Operations), комп'ютеризовані системи управління
заводом (SCADA/Industrial Control Systems), хімічна обробка зерна (Seed Treating), логістика складських процесів,
охорона праці (OSHA standards)

ОСВІТА
Одеський державний аграрний університет — Бакалавр з бізнес-адміністрування та менеджменту
Одеса, Україна

Tysons Institute — Молодший спеціаліст з комп'ютерних наук (Associate of Science in Computer Science)
Тайсонс, Вірджинія, США

Сторінка 5 з 5