Это очень широкий и субъективный вопрос.
В двух словах, это сильно зависит от уровня вовлеченности аналитика на сегодняшний день.
Лучший сценарий - это когда аналитик уже ответилвопросы клиентов, и ваша задача - только превратить кучу специальных SQL-запросов в модель DWH (звездообразная схема, согласованные измерения и т. д.) с ежедневными обновлениями и уровнем OLAP для облегчения создания отчетов.
Наихудший сценарийэто когда аналитик является абсолютным дилетантом в этой области и, следовательно, может почти ничего не предложить.
Для промежуточных сценариев - взгляните на эту схематическую разбивку фаз проекта DWH
- Понимание требований клиента - аналитик может помочь устранить разрыв между клиентом и ИТ-языком, а также помочь сформулировать полезные KPI \ Меры
- Понимать доступные данные -аналитик может помочь найти исходные таблицы, понять взаимосвязи, условия JOIN и WHERE и т. д.
- DesРешение ign - аналитик является заказчиком на этом этапе, т. е. хорошая модель DWH должна быть понятной для аналитиков данных с точки зрения сущностей, соглашений об именах и т. д.
- Deliver (включая QA) - аналитик с хорошим пониманием бизнес-метрик (реальные продажи в 1 млн. долл. США или это ошибка) может оказать огромное влияние на этот критический этап