データアナリスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• SQLを用いたデータ集計・分析の実務経験
• BIツール（Power BI / Redash 等）を活用したダッシュボード作成・レポーティング経験
• データウェアハウス（BigQuery 等）の利用経験
• ヒアリング・要件定義からデータ分析・報告までの一連のプロセス経験
• 社内外ステークホルダーとの折衝・プロジェクト推進経験

• 信頼関係構築力:
  分析結果を社内に浸透させるには、多様な部門メンバーとの対話が不可欠です。相手の立場を理解し、長期的な信頼関係を築ける対人スキルが求められます。
• プレゼンテーション・説明力:
  社内勉強会での発表や分析結果の報告など、データを非エンジニアにもわかりやすく伝える表現力が必要です。複雑な数字を「意思決定に使えるストーリー」に変換する力が重要です。
• プロジェクトマネジメント力:
  複数の分析依頼を並行して進めることが多く、優先順位の設定・スケジュール管理・関係者調整などのプロジェクト推進スキルが求められます。
• 自律的な学習姿勢:
  技術トレンドの変化が速いデータ領域では、自ら新しい知識を取り入れ、チームに還元していく主体性が重視されます。チーム内勉強会の企画・運営も業務の一部です。
• 論理的思考力・仮説構築力:
  データを「事実」として正確に捉え、解釈と分けて議論に活かすためには、論理的に問いを立て、仮説から検証までを構造的に進める思考力が必要です。

• Python を用いたデータ処理・自動化の経験:
  Pandasやpolarsなどを活用したデータ加工・自動化の経験があると、分析の効率化や高度化に貢献できます。
• dbt を用いたデータ変換・モデリング経験:
  ELTツールとしてdbtを採用しており、データモデリングの知識や実務経験があればスムーズに業務に入ることができます。
• データ活用推進・社内啓発の経験:
  勉強会の企画・運営や、データリテラシー向上のための社内コミュニケーション施策などの経験は、このポジションの中核業務に直結します。
• GitHub を用いた開発フロー（コードレビュー・バージョン管理）の経験:
  チームでの分析コード管理にGitHubを活用しており、基本的なGitワークフローの知識があると歓迎されます。

• モダンデータスタックの実践スキル:
  BigQuery・dbt・Power BI・Redash・GitHubという、現在の市場で需要の高いデータ基盤ツールを実務レベルで習得できます。転職市場でも即戦力として評価されるスキルセットです。
• データ活用推進・組織変革の経験:
  単なる分析業務だけでなく、勉強会の企画・運営やデータ文化の醸成に携わることで、「組織をデータドリブンに変える」変革推進者としての経験が積めます。
• 事業全体を俯瞰したビジネスアナリティクス能力:
  ヒアリングから要件定義・分析・報告まで一気通貫で担当するため、事業課題をデータで解決する一連のプロセスを体系的に習得できます。
• ステークホルダーマネジメント・社内コンサルティングスキル:
  多様な部門と連携してデータ活用を推進するなかで、信頼構築・要件調整・説明力など、社内コンサルタントとして活動するためのソフトスキルが磨かれます。