リモート・常駐 併用の案件一覧

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
データ分析プラットフォームの方式設計および基盤構築
■作業内容

• データ分析基盤環境構築
  ■担当業務
• データ分析基盤環境構築

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– クラウド型データ分析プラットフォーム（Databricks等）のインフラ設計、構築経験があること
– クラウド型統合データ分析基盤のインフラ設計、構築経験があること

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
設計・開発工程はアジャイルで行うため、アジャイル経験必須。
サブリーダーと協力して要件定義内容の検証や設計・構築を行う。
■作業内容

• 既存の共通分析環境に、新たに月次管理会計用新環境を構築
• データソースは基幹システムやデータベースから既設ETL環境を経由して接続
• POSデータ等外部データや、表計算ソフトによる補正入力等もある
• フェーズ1はスキーマ処理されたデータをGoldまで格納
• 各種損益表、粗利表、製造原価、拡売費、月次PDCAを自動出力する
• フェーズ2でBIツールによるダッシュボード化を実施
  ■担当業務
• データ分析基盤構築（要件定義時の技術面での検証、設計・開発・テスト）
• Bronzeへの各種データ取込
• Silver、Goldの設計・構築
• 付属アプリケーションを用いた取込・承認の設計・構築
• 既存環境をサンプルとしたデータスキーマ化、データガバナンス機能の設計・構築（フェーズ2）
• Python／SQLによるデータ加工・検証
• SQL・ジョブ・データフローの調査／解析

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– ETLおよびPySparkでの設計、開発経験
– PythonおよびWebアプリケーションフレームワークでのWebアプリ設計、開発経験
– データ分析基盤（Databricks等）の設計、開発経験

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
■役割（サブリーダー・要件定義フェーズより参画）
管理会計の上流要件定義は委託元リーダーが担当。サブリーダーはメダリオンアーキテクチャやスキーマを理解した上で、BronzeからGoldまでのデータ設計を実施。要件定義段階から委託元リーダーに伴走し、要件定義を共に作成する。方式・基盤設計やアプリ設計においても、担当するチームメンバーのファシリテーションや進捗管理を行う。
■作業内容

• 既存の共通分析環境に、新たに月次管理会計用新環境を構築
• データソースは基幹システムやデータベースから既設ETL環境を経由して接続
• POSデータ等外部データや、表計算ソフトによる補正入力等もある
• フェーズ1はスキーマ処理されたデータをGoldまで格納
• 各種損益表、粗利表、製造原価、拡売費、月次PDCAを自動出力する
• フェーズ2でBIツールによるダッシュボード化を実施
  ■担当業務
• データ分析基盤構築を前提とした要件定義作業の実施
• Bronzeへの各種データ取込
• Silver、Goldの設計・構築
• 付属アプリケーションを用いた取込・承認の設計・構築
• 既存環境をサンプルとしたデータスキーマ化、データガバナンス機能の設計・構築（フェーズ2）
• Python／SQLによるデータ加工・検証
• SQL・ジョブ・データフローの調査／解析

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– ETLおよびPySparkでの設計、開発経験
– PythonおよびWebアプリケーションフレームワークでのWebアプリ設計、開発経験
– データ分析基盤（Databricks等）の設計、開発経験

大手金融機関における既存オンプレミスサーバー基盤のハードウェア・ソフトウェア保守期限切れに伴う基盤刷新プロジェクトです。
データベースサーバー（2台・コールドスタンバイ）、ビジネスレイヤーサーバー（2台・アクティブ/アクティブ）、オーケストレーションサーバー（2台・ホットスタンバイ）、グリッドサーバー（16台）で構成される大規模環境の更改を担当いただきます。
特に異種データベースから主要RDBMSへの移行をはじめ、基盤設計・運用設計・移行設計（データ・システム移行方針策定）、各種テスト、不具合対応、システム移行本番対応までを一貫して推進いただきます。
東京都内のオフィスへのオンサイトを基本としつつ、設計フェーズではリモートの併用が可能です（※12月以降は現地作業・オンサイトが増加する見込みです）。
開発環境の傾向

• OS：Linux
• データベース：RDBMS
• 運用・監視ツール：ジョブ管理ツール、SaaS型監視ツール
• ツール：データベース移行ツール、各種ミドルウェア

– 主要RDBMSの移行・構築実務経験（3年以上）
– DDL設計、データロードの実務経験
– Linux OSに関する実務知識・操作経験

自社サービス展開企業にて、運用中のコンテンツや特定コンテンツで分析の需要が増えています。
事業部門の課題や背景をヒアリングにより整理し、施策実行や改善判断に向けた提案まで担当できる方を募集します。 既存体制の強化を目的に、分析担当リードと共にサービス拡大をビジネス視点で推進いただきます。
■ 業務内容

運用中コンテンツの分析、および担当者のサポートとして以下の分析支援・アドホック対応全般を幅広くご担当いただきます。（スキルやご経験に応じて調整）

• 事業部門（非技術職）への課題ヒアリングと要件整理・論点抽出
• 運用中サービスのKPIモニタリング・予実管理およびレポーティング
• 施策の効果検証とアドホック分析（イベント・提供施策・コラボレーション・ライブ施策など）
• 分析ディレクターの補助（分析の設計、分析フレームの作成支援、報告資料の作成など）
• 特定コンテンツの戦略分析の補助（データ取得、集計、分析）
• 事業部など関係者への報告と、改善策の提案
  ■ 業務の流れ
• 要件整理 ⇒ 分析設計 ⇒ データの抽出・加工 ⇒ 分析 ⇒ レポートと提案
  開発環境の傾向
• 分析基盤：分析向けDWH
• 言語：SQL、Python、R
• 分析環境：分析用ツール、分析向けDWH、表計算ソフト
• BIツール：BIツール

※高度な理論追求よりも、クライアントからの要請や現場課題に対して柔軟かつスピーディーに対応できる実務型の案件です。

– 非エンジニア等の関係者と円滑に対話し、背景や目的を把握できるコミュニケーションスキル
– データアナリスト / データサイエンティストとしての分析業務の経験（3年以上）
– DWH環境にて、SQLでのデータ抽出、加工が問題なくできる
– 指標管理、またはアドホック分析の経験
– 方向性を示されれば、論点を整理しながら自分で分析を進められる
– 単なる集計にとどまらず、事業視点での示唆や次の施策仮説を提示できるスキル