Bhavana S.

• Designed and optimized custom SQL queries in BigQuery to process raw GA4 and Firebase event data, enabling real-time dashboards and actionable insights for marketing and product teams.
• Developed and maintained end-to-end ELT pipelines to ingest and transform data from cloud storage (GCP/AWS S3), Firebase, and on-prem SQL sources into BigQuery for analytics and reporting.
• Automated data cleaning, standardization, and enrichment workflows using Python and SQL, delivering trusted, high-quality data models for downstream analytics teams.
• Collaborated with cross-functional stakeholders to translate business questions into scalable Looker dashboards, leveraging custom dimensions and derived tables from BigQuery.

• Toteutettu tiedon virran automaatio Azure Data Factoryllä, mikä lisäsi operatiivista tehokkuutta 40% ajankohtaisessa raportoinnissa.
• Aktiivisesti osallistuttu suorituskyvyn säätöön ja optimointiin Azure Databricks -tehtävissä, optimoimalla resurssien käyttöä ja vähentämällä käsittelyaikaa.
• Luotu Azure Databricks -muistikirjoja käyttäen Pythonia, Sparkia, PySparkia ja SQL:ää suorittamaan tietojen muunnoksia, lähteitä ja mallinnustehtäviä suurilla ja monimutkaisilla tietojoukoilla.

• Rakennettu skaalautuvia ja tehokkaita ETL/ELT-tietojen käsittelyputkia tiedon keruuta, muuntamista ja lataamista varten käyttäen Azure-palveluja tiedon käsittelyyn ja tallentamiseen.
• Osallistuttu ETL-erä- ja virtauskäsittelyyn Azure Databricks -tehtävissä, muuntamalla ja lataamalla dataa eri tietovyöhykkeisiin.
• Automatisoitu toistuvia tietojen käsittelytehtäviä, mikä johti 45 prosentin vähenemiseen manuaalisessa työssä ja ihmisten virheiden vähentämiseen.
• Suoritetut tietojen muunnos- ja puhdistustoiminnot tietojen tarkkuuden ja laatustandardien ylläpitämiseksi.

• Toteutettu tiedon integrointia ja tarkastusprosesseja SQL:ssä ja Microsoft Azure Synapse Analyticsissa varmistaen sujuvan tiedonsyöttämisen ja virran.
• Rakennettu reaaliaikainen tietojen prosessoinnin putki, mikä mahdollisti ajankohtaiset oivallukset asiakaskäyttäytymisestä ja markkinatrendeistä.
• Optimoitu erätietojen työnkulut johtavalle verkkokauppapaikalle, varmistaen kriittisten liiketoimintamittarien ja KPI:iden alittamattoman saatavuuden, vahvistaen reaaliaikaisia päätöksentekoprosesseja.
• Yhteistyössä tiiviisti monitieteisten tiimien kanssa, jotta kerättäisiin vaatimuksia, suunniteltiin vankkoja tietoratkaisuja ja tarjottiin arvokkaita oivalluksia organisaation sidosryhmille.

Kroger is a major American supermarket chain offering a wide range of groceries, pharmacy services, and health products.

• Designed and implemented multiple scripts to reduce manual interventions and to have standard reports for specific ID configurations. - Created scripts/solutions for verification and automation (XID comparison, DIF status, close process). -Implemented several user stories related to scan bag go and click list, seasonal changes, and store closing procedures—only people working on the timely restrictions on different SKUs and festival changes from offshore.
• Improved efficiencies by 50% by revising case management procedures and training employees on revisions. Managed escalated customer complaints through resolution utilizing cross-functional and global resources as required.
• Created knowledge base, resulting in increased 1st tier support call resolutions and limited escalations to 2nd line and 3rd line support teams.
• Deploy changes made using GIT and working on the code conflicts.