Power BIの案件一覧

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該当件数:152

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案件内容

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証~運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク:リーダ・サブリーダ相当

必須スキル

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗/リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

案件内容

主にマルチクラウド環境(AWS/GCP)のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。

データ基盤構築・統合:
現在AWSとGCPに分散しているデータ基盤を、BigQuery上への統合(一元化)を目指す構築作業が主。
データベース型サイト(5〜10サイト、大規模データ)の分析基盤の設計、保守、セキュリティ対策。

データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。
データソース(アクセスログ、AWS S3上のマスターデータ等)の接続設定。

データ前処理・加工(データマート構築):
データ抽出、グルーピング、定義付けなど、分析用データマートの部分の加工・実装。

運用・保守:
構築後のメンテナンス費用やセキュリティまで考慮した管理体制の提案・構築。
フェーズ: プロジェクトはこれから始まる段階(現時点では知見の少ないメンバーで対応中)。

ELTについて:
Google Cloud内の機能でELTを内製
データ抽出:SQL
変換:SQL or Python
格納:BigQuery

必須スキル
クラウド: AWSとGoogle Cloud (GCP)の両方のデータ領域に精通していること。
DWH/ETL: BigQueryを用いたデータ基盤構築、およびデータパイプラインの設計・実装経験。
データ処理: データの前処理(データマート構築)や加工、抽出パターン、グルーピング定義を理解し、実装できること。
コミュニケーション能力が高く、指示に対して一人称でロジカルに作業を進められるミドル以上の経験。
案件内容

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI(XAI)手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論(因果効果の特定や介入シミュレーション)を実施し、意思決定支援に繋げる。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
案件内容

売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、
経営・マーケティング・営業計画など複数部門と連携し、
データドリブンな意思決定を支援していただきます。
主な業務内容は以下の通りです:
売上・顧客・在庫・広告など多変量データの解析
需要予測・キャンペーン効果分析・価格弾力性のモデル化
分析方針・仮説立案、データパイプラインの要件整理
経営層・事業部門への分析結果の報告および施策提言

必須スキル
売上・需要予測、あるいは類似の時系列分析経験(3年以上目安)
Python(pandas, statsmodels, scikit-learn, prophet など)やRによるモデリング経験
回帰分析、変数選択、異常検知、特徴量設計の実務スキル
(大規模な)データを用いた事業課題の仮説構築・示唆抽出・提案までの一貫経験
SQLによるデータ抽出・加工スキル
案件内容

<メイン業務>
・高度な技術サポート:Tableauの複雑な分析要件や機能(LOD表現、計算フィールドなど)に
関する専門的な質疑応答、トラブルシューティング。
・Tableau研修(講師業務):レベル別・研修の企画・設計、講師登壇(ハンズオン中心)。研修
資料の作成と更新。
・プロジェクト全体の推進と統率:サポート

<プロジェクト支援>
・デジタルツール活用推進:AI活用トレンド(Geminiなど)のリサーチ、分析手法やツールの導
入支援をリード。
・ナレッジ整備:データ可視化のベストプラクティス、ダッシュボード作成ノウハウの体系化と社
内共有。

必須スキル
・Tableau実務経験3年以上
(LOD表現、パラメーター、セットなどを駆使した高度なダッシュボード作成、パフォーマンス
チューニングの経験)
・プロジェクトマネジメント経験
(3名以上のチーム、または社内・クライアントプロジェクトのリード経験。WBS/進捗/課題/リスク
管理の経験)
案件内容

人事/キャリアデータ(経歴データを含む)を活用し、組織の課題解決を推進していただきます。
キャリアパスや研修、配置転換などが従業員のパフォーマンスや定着率に与える因果関係を分析し、データに基づいた戦略的な意思決定を支援する業務です。
具体的には、ビジネス課題の抽出、データパイプラインの整備、分析モデルの構築、施策の立案までを一貫して担当いただきます。

必須スキル

データ分析スキル: ビジネス課題抽出、探索的データ解析、分析レポートおよび施策案の作成経験。

案件内容

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI(XAI)手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論(因果効果の特定や介入シミュレーション)を実施し、意思決定支援に繋げる。

必須スキル
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
案件内容

新基幹システム導入プロジェクトにおいて、既存レポートの閲覧ができなくなる課題が発生しており、新たにBIツールを活用したレポート再構築が求められています。
主に MotionBoardを用いたレポート作成 をご担当いただき、提供される仕様書に基づき正確かつ効率的にレポートを作成いただきます。
また、プロジェクト体制上、人手不足も想定されるため、単純なレポート作成業務から複雑な定義(マルチ定義等)を伴うレポートまで幅広く対応いただける方を歓迎します。

必須スキル
MotionBoardを用いたレポート作成の実務経験
提供仕様書に基づき正確にレポートを構築できる能力
複雑なレポート(マルチ定義など)への理解と対応スキル
単純なレポート作成業務にも柔軟に対応できる姿勢
案件内容

売上予測モデルの構築
・次年度の年間予算の策定
 および前年差異要因の明示
・前月実績の前年差異要因の明示
・次月・次々月など直近の売上予測
 および前年差異要因の明示
※売上実績データマートはある程度ベースがあります。
※機械学習のための特徴量の候補は当社メンバーから出します。
 データマートにないデータは整形いただく必要があります。
※予測精度も重要ではありますが、
 前年傾向との差異要因を明示することもそれ以上に重要になります。

必須スキル
・論理的思考力・課題解決力(地頭の良さを重視)
・要件を踏まえた設計力
・SQLスキル
・Pythonスキル
・自律的に業務遂行可能な能力
・高いコミュニケーション能力(朝礼・夕礼での報告/議論)
案件内容

・総合商社の売上や仕入、営業データなどを、関連部門の方向けに可視化をしていただきます。
・既存のレポートをPowerBIに移行していただいたり、MOCレベルでユーザに見せながら新規のレポートを作成いただきます。
・基幹システムのデータがSnowflakeに連携されておりますので、データの抽出からレポート作成までを一貫して対応いただきます。

必須スキル
・Power BIのご経験1年以上
・Power BIへのデータ投入~レポート作成までのご経験

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