enhance: Expand competencies in Technical Foundation, Product & Business Acumen, and Analytics Engineering tracks with new responsibilities and best practices

Author: Andrey Kulagin

data_analytics/1. Technical Foundation.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 - Уверенно использует продвинутые техники SQL (CTE, оконные функции).
 - Читает и анализирует план запроса (EXPLAIN) для выявления узких мест и применяет техники оптимизации (предагрегация, корректный выбор типа JOIN).
 - Разрабатывает надежный, переиспользуемый код и базовые модели dbt.
+- Настраивает алерты на падения для своих пайплайнов данных (DAG'ов).
 - Участвует в peer-review кода коллег, давая конструктивную обратную связь.
 
 ## DA3 (Middle+)

data_analytics/2. Product & Business Acumen.md

@@ -12,16 +12,19 @@
 - Рассчитывает ключевые бизнес-показатели (LTV, retention) и строит калькуляторы для оценки потенциального влияния фичей.
 - Определяет health-метрики (guardrail metrics) для своего продукта и настраивает на них алертинг.
 - Понимает и объясняет стейкхолдерам допущения и ограничения в методологии расчета метрик.
+- Самостоятельно проектирует и документирует события для новых продуктовых фичей.
 
 ## DA3 (Middle+)
 - Моделирует unit-экономику и рассчитывает ROI для отдельных продуктовых инициатив.
 - Строит прогнозы по ключевым метрикам (например, в формате "пессимист / базовый / оптимист") и проводит план/факт анализ для калибровки моделей.
 - Проводит проактивные исследования данных для поиска точек роста или выявления проблем в продукте.
+- Проводит аудит существующей разметки, выявляет проблемы (например, неконсистентность, устаревшие события) и инициирует их исправление.
 
 ## DA4 (Senior)
 - Разрабатывает систему метрик для совершенно новых продуктов или бизнес-моделей (включая unit-экономику и ROI).
 - Руководит процессом поддержания общего словаря метрик: инициирует ревизии, устраняет дубли и конфликты, внедряет data ownership.
 - Самостоятельно генерирует и валидирует продуктовые гипотезы, которые напрямую влияют на дорожную карту (roadmap) продукта.
+- Разрабатывает и владеет таксономией событий для всего продукта или домена, создавая и поддерживая единые стандарты.
 
 ## DA5 (Staff)
 - Участвует в утверждении North Star метрик и разрешает KPI-конфликты между доменами.

data_analytics/5. Analytics Engineering.md

@@ -6,24 +6,24 @@
 - ...
 
 ## DA2 (Middle)
-- ...
+- Вносит вклад в существующие dbt-модели, следуя установленным стандартам.
+- Добавляет базовые тесты на качество данных и документацию к существующим моделям.
+- Понимает архитектуру существующих витрин и может объяснить поток данных от источника до витрины.
+- Использует корпоративный каталог данных (OpenMetadata) для поиска ассетов и актуализирует документацию для тех сущностей, которые затрагивает в своей работе.
 
 ## DA3 (Middle+)
-- Владеет dbt или аналогичным инструментом.
-- Проектирует, создает и поддерживает сложные преобразования данных, которые хорошо протестированы, документированы и надежны.
-- Проектирует и реализует физические витрины данных, оптимизируя их для производительности BI-инструментов (например, с помощью правильного партиционирования, ключей сортировки, материализации).
-- Оптимизирует модели данных для производительности и стоимости.
-- Собирает требования от потребителей данных (аналитиков, BI-разработчиков) для проектирования витрин.
+- Проектирует, создает и владеет сложными dbt-моделями и преобразованиями данных.
+- Самостоятельно проектирует и реализует физические витрины данных, применяя оптимизации производительности (партиционирование, ключи сортировки).
+- Анализирует и оптимизирует модели данных с точки зрения производительности и стоимости.
+- Взаимодействует с Data Engineering для понимания источников и решения проблем с качеством данных в апстриме.
+- Регистрирует и подробно документирует все созданные им "продукты данных" (витрины, DAG'и) в OpenMetadata, включая описание, оунеров и lineage.
 
 ## DA4 (Senior)
-- Проектирует и владеет физической архитектурой слоя данных (Data Marts Layer) для основного бизнес-домена, обеспечивая скорость, надежность и простоту использования для всех аналитиков.
-- Внедряет инструменты управления данными, качества и обнаружения (например, каталоги данных).
-- Работает с Data Engineering для определения контрактов данных.
-- Проектирует и реализует надежные пайплайны данных (feature stores) для поддержки ML-моделей, разработанных аналитиками.
-- Настраивает мониторинг производительности и стоимости использования витрин данных и проактивно их оптимизирует.
+- Проектирует и владеет физической архитектурой слоя данных (Data Marts Layer) для основного бизнес-домена.
+- Является владельцем и драйвером использования OpenMetadata в своем домене: обеспечивает полноту и актуальность информации, обучает и мотивирует команду использовать каталог в повседневной работе.
+- Работает с Data Engineering для определения и согласования контрактов данных (data contracts).
+- Настраивает мониторинг производительности использования витрин и проактивно их оптимизирует.
 
 ## DA5 (Staff)
-- Определяет стратегию и стандарты для всего моделирования данных и хранилищ в компании.
-- Руководит крупномасштабными проектами по архитектуре данных.
 - Оценивает и доказывает бизнес-ценность (ROI) крупных инфраструктурных изменений в аналитическом стеке данных.
-- Продвигает видение современного стека данных. 
+- Продвигает видение современного стека данных.