Анализ банковской системы США

Разработал и внедрил концевую ELT-пайплайн данных и аналитическую панель в Snowflake для анализа исторического роста, рыночной капитализации и регистрационной активности сектора банковских услуг США, используя набор данных FDIC Institutions.

Ключевые обязанности и технические особенности:

Архитектура данных (ELT): Извлек сырые данные на уровне сущностей из Snowflake Marketplace в промежуточный слой, выполняя все преобразования данных динамически в облачном хранилище данных.

Моделирование данных: Спроектировал высокопроизводимую звездообразную схему, разбивая сырые данные на центральную таблицу фактов (FACT_BANK_PERFORMANCE) и связанные таблицы измерений (DIM_BANK_DETAILS, DIM_GEO, DIM_DATE).

Программная генерация измерений: Создал непрерывное измерение календаря (1900–2050) с использованием функций генератора Snowflake (SEQ4(), ROW_NUMBER, DATEADD) для устранения пробелов во временных рядах и обеспечения точных исторических JOIN с использованием суррогатных ключей.

Визуализация данных и анализ винтажей: Разработал интерактивные панели в Snowflake Snowsight. Создал аналитические графики рядом (Финансовый объем против активности создания банков), чтобы проиллюстрировать макроэкономические тенденции, такие как влияние финансового кризиса 2008 года на новые регистрации банков и накопление активов.