【データ利活用部】データ分析領域／プロジェクトマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析プロジェクトのプロジェクトマネジメント経験
• 顧客への課題ヒアリング・提案・要件定義の実務経験
• KPI設計・データ可視化（BIツール活用）の経験
• SQL・Python等を用いたデータ分析・統計解析の実務経験
• チームマネジメントまたはリーダー経験

• 顧客課題への深い共感力:
  クライアントのビジネス課題を単なる要件として捉えるのではなく、組織全体の文脈で深く理解し、本質的な解決策を提案できる姿勢が求められます。
• 多様なステークホルダーとの調整・交渉力:
  SLAを含む契約内容の調整・交渉や、社内外のさまざまな関係者との円滑なコミュニケーション・合意形成ができる能力が必要です。
• 論理的思考と「おもてなし」の精神の融合:
  データに基づくロジカルな分析・提案力と同時に、クライアントの感情・背景に寄り添うホスピタリティを兼ね備えた対応力が重視されます。
• 自律的な問題解決力とトラブル対応力:
  プロジェクト上のトラブルに対して冷静に原因分析を行い、迅速に対策を立案・実行できる自律的な問題解決姿勢が求められます。
• チームビルディングと人材育成への意欲:
  若手データアナリストやデータサイエンティストの成長を支援し、チームの組織力を高めていくことに積極的に取り組める意欲が必要です。

• BIツール（Tableau、Power BI、Amazon QuickSight等）の活用経験:
  ダッシュボード設計・構築の実務経験があると、即戦力として活躍できる場面が広がります。
• 統計解析・機械学習の実務知識:
  PythonやRを用いたビッグデータ分析・統計解析・機械学習モデル開発の経験があると、エンジニア領域での実務担当としての貢献度が高まります。
• クラウドプラットフォーム（AWS・Azure・GCP）の利用経験:
  データ基盤構築やデータウェアハウス関連の知識があると、データ分析プロジェクト全体の設計に幅が出ます。
• コンサルティング・DX推進の経験:
  顧客企業のデータ活用戦略策定やDX推進に関わったコンサルタント・プランナー経験があると、上流工程での提案活動においてアドバンテージとなります。

• データ利活用領域のプロジェクトマネジメントスキル:
  課題抽出・提案・アカウントプラン策定からタスク・スケジュール・コスト・品質管理まで、データ分析PJを一気通貫でマネジメントする実践的なスキルを習得できます。
• 多業界へのビジネス理解とデータドリブン提案力:
  金融・医療・製造・物流など多様な業界クライアントの課題に対応することで、業界横断的なビジネス洞察力とデータ活用提案力が身に付きます。
• BIダッシュボード設計・データ可視化スキル:
  TableauやPower BI等のBIツールを活用したKPI可視化・レポーティング設計の実務経験を積み、データを意思決定に結びつける可視化スキルを習得できます。
• チームマネジメント・人材育成経験:
  若手アナリスト・データサイエンティストの指導・育成を通じて、組織マネジメントやコーチングスキルを実践的に伸ばすことができます。
• 資格・スキルアップ支援制度の活用:
  資格取得支援制度や社内勉強会・読書会など継続的な学習機会が整備されており、データサイエンス・プロジェクトマネジメント関連の資格取得を通じて市場価値を高められます。