Tableauの案件一覧

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業

【業務内容】
レポーティングや要件調整などの要素も強くデータxコンサルティング的な立ち位置として業務に取り組んでいただく想定。

・スマートシティ・まちづくり・リテール・メーカー・エンターテインメント・マスコミ等、広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
・位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
BIツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード化
・位置情報データと購買データや商品データ等を活用した分析手法の検証・実装活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成）

【注意点】
特定の案件にアサイン、ではなく、稼働時間分複数の案件で動いていただく想定です。

【姿勢】
案件の性質上、分析者に主体的に動いていただくことが多くなります。
どう価値をクライアントに届けていくかを一緒に考えていく、ということを期待しておりますので、指示待ちや言われた範囲のみの対応に線引きをする方はアンマッチになります

■具体的な業務内容
基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• 現行基盤の課題整理および改善方針の策定
• 次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
• 技術・ツール選定、比較検討
• パフォーマンスチューニング
• キャパシティプランニング
• CI/CDパイプラインの改善
• 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生。
  ※リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明が発生。
  ※会議におけるファシリテーションなどが発生。

■求める人物像
・円滑なコミュニケーション能力を有している方
・抽象的な問題を整理し、具体的な課題解決へ落とし込む能力を有している方
・自立的に課題解決に取り組んで頂ける方

下記のBI製品の開発経験者を常時募集しています

・★PowerBI，★tableau，★motionboard・Looker
※★印のツールの需要が高いです

上記ツールは案件多数あります
そのほか、下記ツール経験者も募集しています。

・IBMCognosAnalytics
・OracleBI
・SAPBusinessObjects

・PowerBI・tableau・motionboard・Looker
上記BIツールの各工程経験者
①要件定義，基本設計～
②詳細設計以降～製造

データエンジニアとしてデータモデルの設計・開発
事業企画との折衝、主には実現方法の検討であったり連携項目の整理といったレポートで表現するにあたっての要件定義

【対応工程】
・BI レポート用のデータマートの設計・開発
・テーブル設計、SQL実装、リレーション構築、バッチ実装
・BI レポートの開発・保守運用
・レポート開発にあたっての要件定義
・実現方法検討、連携項目整理
　※現在PowerBIとTableauを併用しています

【開発環境】
データベース：Databricks、Snowflake
BIツール：Power BI、Tableau

データサイエンス、競合インテリジェンス、および価格最適化の交差点に位置し、高度な分析モデルを構築して戦略的な提言が求められます。
クライアントに直接関わり、大規模なデータから得られた実行可能なインサイトを、エグゼクティブレベルのストーリーとして提示し、ビジネス変革を推進します。

【役割／タスク】
ー高度な価格モデルを構築し、競合インテリジェンスと価格最適化を推進
－分析に基づいた実行可能な戦略的インサイトを、エグゼクティブ向けに提示
ークライアントと連携し、データ活用を通じたビジネス変革を主導

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

データ抽出・準備: 施策対象者と非対象者の行動履歴、購買履歴データなどをSQLを用いて抽出し、分析用データセットを整備。

効果測定・分析: クーポン施策による売上・客単価・来店頻度など主要KPIの有意差を統計的に評価。

レポーティング: 分析結果と施策の評価、および次なる改善提案を盛り込んだ報告用資料を作成し、PMと連携しながらクライアントへ提示。

SQLによる基礎集計、t検定を用いた2群比較、報告用資料作成

電気機器メーカー向けデータ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成（バッチ・ETL設計）
ETLツールを用いた実装、テスト計画書作成とテスト実施
AWS（Amazon EventBridge、Lambda、 Step Functions、Athena、S3）

・Python（AWS Lambda）での設計開発経験
・AWS環境下でのデータ分析関連の案件
・ETLツールを用いた設計開発経験
・Shellでの経験

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。