Eirik Vik
- Telefon: +47 98 76 54 32
- E-post: eirik.vik@email.com
- Stad: Sogndal, Norway
- LinkedIn: eirik.vik.data
Samandrag
Seks års erfaring med design, utvikling og optimalisering av datavarehusløysingar for forbetra forretningsanalyse. Leidde implementering av eit nytt datavarehus som reduserte rapportgenereringstida med 30% og forbetra datakvaliteten betydeleg.
Kompetent i ETL-prosessar, datamodellering, og bruk av avanserte BI-verktøy for å transformere rådata til verdifull innsikt som støttar strategiske forretningsavgjerder.
Arbeidserfaring
Senior Datavarehusspesialist, Sogn IT AS -- Sogndal, Norway
Mars 2021 – nåverande
-
Utvikla og vedlikeheldt komplekse ETL-prosessar ved bruk av SSIS og Azure Data Factory, og sikra dataintegrasjon frå ulike kjelder.
-
Optimaliserte eksisterande datavarehusarkitektur, noko som resulterte i ein 25% reduksjon i databehandlingstid og auka systemstabilitet.
-
Samarbeidde med forretningsbrukarar for å definere krav og levere skreddersydde BI-rapportar og dashbord i Power BI, som støtta avgjerder innan sal og drift.
Datavarehusutviklar, Fjorddata AS -- Førde, Norway
August 2018 – Februar 2021
-
Bidrog til design og implementering av nye datamartar for spesifikke forretningsområde, og forbetra tilgangen til relevant data med 20%.
-
Ansvarleg for datakvalitetssikring og feilretting i ETL-flytar, noko som reduserte datainkonsekvensar med 15%.
-
Utvikla SQL-skript og stored procedures for datauttrekk og transformasjon, og støtta analytiske behov i organisasjonen.
Utdanning
Høgskulen på Vestlandet, Bachelor i ingeniørfag i Datateknologi -- Førde, Norway
August 2015 – Juni 2018
Ferdigheiter
Datavarehus og BI-verktøy: Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS), Azure Data Factory, Power BI, Tableau, Snowflake, Data Vault 2.0
Programmeringsspråk og databasar: SQL, Python, T-SQL, PostgreSQL, MySQL
Skytjenester: Microsoft Azure (Synapse Analytics, Data Lake Storage), AWS (Redshift, S3)
Datamodellering: Dimensjonal modellering, Stjerneschema, Snøflakkeschema
Metodikk: Agile (Scrum), Data Governance, Datakvalitet