লিড অ্যানালিটিক্স ইঞ্জিনিয়ার

You can:

• listen to and interpret the needs of technical and non-technical stakeholders, and manage their expectations
• manage active and reactive communication
• support or host difficult discussions within the team or with diverse senior stakeholders

You can:

• understand and help teams to apply a range of techniques for data profiling
• source system analysis from a complex single source
• bring multiple data sources together in a conformed model for analysis

You can:

• test and evaluate the feasibility of unfamiliar and emerging technologies, or familiar technologies in new data contexts
• share what you learn with the organisation, explaining potential benefits, risks, and practical considerations
• recommend, design and implement innovative data solutions based on organisation objectives, user needs, and operational constraints

You can:

• build and review complex data models, ensuring adherence to standards
• use data integration tools and languages to integrate and store data, and advise teams on best practice
• ensure data for analysis meets data quality standards and is interoperable with other data sets, enabling reuse
• work with other data professionals to improve modelling and integration patterns and standards

You can:

• design an appropriate metadata repository
• suggest changes to improve current metadata repositories
• understand a range of tools for storing and working with metadata
• advise less experienced members of the team about metadata management

You can:

• ensure that the right actions are taken to investigate, resolve and anticipate problems
• co-ordinate the team to investigate problems, implement solutions and take preventive measures

You can:

• lead the design, code, testing and deployment of secure, resilient and maintainable solutions
• continuously improve the codebase and reliability of solutions
• create automation to improve the software development life cycle
• work with others to implement standards and good practice to ensure security, testability and maintainability of solutions

You can:

• review requirements and specifications, and define test conditions
• identify issues and risks associated with work
• analyse and report test activities and results

You can:

• design data architecture that deals with problems spanning different business areas
• identify links between problems to devise common solutions
• work across multiple subject areas, or a single large or complicated subject area
• produce appropriate patterns

আপনি পারেন:

• বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানজুড়ে পরিচর্যা পথে একটি সেবা কীভাবে খাপ খায় তা বিশ্লেষণ করতে
• ডিজিটাল সেবা গড়তে চিকিৎসক, পরিচর্যাকর্মী ও রোগীদের সাথে কাজ করতে
• ডিজিটাল সিদ্ধান্তের প্রভাব পরিচর্যা, নিরাপত্তা ও কর্মীদের কাজের চাপের ওপর ব্যাখ্যা করতে

আপনি পারেন:

• ডেটা সুরক্ষা প্রভাব মূল্যায়ন ও তথ্য বিনিময় চুক্তির নেতৃত্ব দিতে
• আইনি ভিত্তি, সম্মতি, গোপনীয়তা ও সংরক্ষণ নিয়ে দলগুলোকে পরামর্শ দিতে
• ঘটনা তদন্ত করতে এবং উন্নতির সুপারিশ করতে

আপনি পারেন:

• ডেটার মানের নিয়ম ও পরিমাপ সংজ্ঞায়িত করতে
• দুর্বল মানের মূল কারণ সমাধানে ডেটা সরবরাহকারীদের সাথে কাজ করতে

আপনি পারেন:

• ক্লিনিক্যাল পরিভাষা ব্যবহার করে ডেটা মডেল ও রেফারেন্স সেট ডিজাইন করতে
• পরিভাষা ও শ্রেণিবিন্যাসের মধ্যে ম্যাপিং করতে এবং ম্যাপিংয়ের সীমাবদ্ধতা ব্যাখ্যা করতে
• প্রোডাক্ট ও বিশ্লেষণে পরিভাষার ব্যবহার নিয়ে দলগুলোকে পরামর্শ দিতে

আপনি পারেন:

• ছদ্মনামকৃত ডেটা নিয়ে কাজ করতে এবং ফলাফল প্রকাশের আগে প্রকাশ যাচাই করতে
• কখন সংযুক্ত বা বিস্তারিত ডেটা একজন রোগীকে শনাক্ত করতে পারে তা চিনতে

আপনি পারেন:

• একটি দলের সরাসরি ব্যবস্থাপনা করতে, লক্ষ্য নির্ধারণ ও মূল্যায়ন পরিচালনা করতে
• সুস্থতায় সহায়তা করতে এবং উপস্থিতি, কর্মদক্ষতা ও আচরণ পরিচালনা করতে
• দলের উন্নয়ন ও উত্তরসূরি পরিকল্পনা করতে