マーケティングアナリティクス - アナリティクスエンジニアリング

マーケティングアナリティクスのアナリティクスエンジニアは、中央データチーム（CDT）とマーケティング/マーケティングアナリティクスの間の窓口および連絡役として機能しながら、マーケティングアナリティクスチームおよびより広いマーケティング組織を直接支援してSQLコードを開発・改善・精緻化します。

目標

マーケティングアナリティクスのアナリティクスエンジニアリング（Robert Kohnke）と関わる際に使用する、明確で簡潔かつ効率的なプロセスを持つこと。

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マーケティングアナリティクスプロジェクトでIssueを開き、MktgAnalytics-Data-Opsラベルを付けてください。
テンプレートanalytics_engineer_requestを記入して、Issue、目前のタスク、リクエスターと担当者間の冗長なやり取りを排除してください。
1. 主な対象者: マーケティングアナリティクスチーム

所有

モデルの作成、完成、修正、改善/標準化
1. 例: Lead 2 Revenueモデルの作成、ABM Influenceコードベースの調整、標準SQLスニペット/リポジトリの作成、マーケティング向けのRAW/ソーステーブルからの新しいEDMモデルの構築
中央データチームとのインターフェース（アナリティクスエンジニアのケイデンス）の主要連絡先 - MS&AチームのIssueが優先順位付けられ対応されていることを確認し、チームが取り組んでいるプロジェクトを支持する
1. 例: CDTとのMRの作成・更新、処理/完了
2. 例: CDTと連携してBATPスナップショットとコホート分析を構築する
DBT、Tableau、Snowflakeで使用するコードの作成、更新、レビュー
1. 例: 一般的なコードレビュー: ABM、DG Influenced、マーケティングパイプ; 最終的にはTableau固有のモデルとモデルのサブセットの作成

サポート

必要に応じて既存コードの維持とバグ修正のサポート
1. 例: 必要に応じたチームのコードのトラブルシューティング
一般的なコーディング - ヘルプ、サポート、作業、作成
1. 例: 新しいものを構築したり既存のものを改善したりするためのコーディングレビュー/ディスカッション