DWHの案件一覧

サポート終了を迎える物理サーバー環境からパブリッククラウド環境へシステムを移転するプロジェクトです。現行の運用機能（自動実行管理、データ連携・変換、データ蓄積基盤）をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、調査、移行設計、実装、検証から移行作業までを一貫して担当していただきます。

■業務内容

• 既存環境（自動実行定義、データ連携処理、データベース資産）の調査と移行プロセスの策定
• クラウド移行先サービスの選定および構成設計
• 自動実行ジョブ、データ連携処理、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
• データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
• 検証計画の策定、および各種テスト（結合・性能・受入）の推進
• 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
• 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進

– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– 自動実行管理システム（ジョブスケジューラ等）の運用または移行に関する実務経験
– データ連携・変換を行うETLツールを用いた開発または移行に関する実務経験
– 大規模データ蓄積基盤（DWH等）の設計または移行に関する実務経験
– クラウド環境における各種インフラサービスやマネージドサービス（オブジェクトストレージ、アクセス権限管理、ネットワーク、データ処理等）の実務経験
– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できるコミュニケーション能力

製造業クライアントにて、営業活動の効率化を目指したダッシュボードの構築と、それに伴うデータ分析業務を担当していただきます。現場の課題感から必要な数値を抽出し、要因分析やクロス集計を行いながらダッシュボードへ落とし込んでいくポジションです。

• BIツールを用いた営業KPI（売上推移、進捗率、顧客分析等）のダッシュボード設計・構築
• DWHからのSQLを用いたデータ抽出、加工、およびデータマートの作成
• 売上動向や要因を探る簡易的なデータ分析（クロス集計、トレンド分析など）
• 事業部門へのヒアリングを通じた、可視化要件の整理および改善提案

– TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード構築・運用経験（2年以上）
– SQLを用いたデータ抽出、加工、データマートの構築経験
– データから課題やトレンドを読み解く、簡易的なデータ分析の実務経験
– リモート環境下で自走し、円滑にコミュニケーションが取れる能力

• リアルタイムデータを活用するプラットフォームにおける、商業施設向けのデータ分析および可視化プロジェクトに携わっていただきます。

具体的業務

• クラウド型DWHやデータ変換ツールを用いたデータマートの設計およびバッチ処理の構築
• BIツールを用いたダッシュボードのロジック設計および運用管理

– BIツールを用いた可視化システムの設計および開発実務経験
– SQLを用いたデータ加工およびデータマート設計の実績
– 自律的な課題発見スキルおよび対外的な調整・コミュニケーション能力

• 既存のデータ統合・分析基盤における運用および改善支援業務。
• 基幹システムや周辺システムから連携されるデータを対象に、ETL処理、データモデリング、データマート設計などを担当します。

◆作業内容

• DWHへのデータ取り込み（ETL／ELT）の設計・開発・改修
• SQLを用いたデータ加工・集計処理
• データモデル（正規化／スター・スキーマ等）の設計・管理
• 既存ジョブ・処理の調査、性能改善、障害対応
• 関係部署との仕様確認・調整
• 保守運用に伴う定常作業、問い合わせ対応

– DWHまたはデータ基盤に関する実務経験
– SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
– ETL処理（ツールまたはSQL／バッチ）の設計・開発経験
– RDB（Oracle）の利用経験
– チームでの開発・保守経験

• 取引の安全性を守るための不正検知・分析プロジェクトにおいて、データの加工から分析、運用までを幅広く支援します。
• 既存の分析プログラムをベースとした運用対応に加え、顧客の要望に応じたデータのカスタマイズやエンジニアリング対応を行います。
• チーム運営の補助として、プロジェクト管理業務の支援も担当するポジションです。

◆主な業務内容

• データ分析・運用: SAS Enterprise Guideを用いた取引データの抽出・加工および不正検知分析の実行
• 要件整理: 顧客ニーズのヒアリングと、それを実現するための分析定義・仕様への落とし込み
• プロジェクト支援: チームリーダーの配下にて、進捗管理や運営事務等のマネジメント補助

– SAS Enterprise Guideでのデータ加工／分析経験
– 既存プログラム前提の分析／運用経験
– SQLによるデータ抽出／集計経験
– 顧客要件整理力

・全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データレイク / DWH（BigQuery）基盤の設計・運用
・ETL / ELTパイプラインの設計・開発
・クロスクラウドデータ連携（OCI → GCP）の設計・実装
・データモデリング（OBT / mart）の設計
・Terraformを用いたIaCによるインフラ管理
・データ基盤に関わるネットワーク・セキュリティ設計（IAM / VPC / データガバナンス）
・AIデータアクセス基盤（MCP / Agent）の構築

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud（BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM）
Oracle Cloud（Exadata / Data Flow）

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG

DWHシステムの改修業務。他グループ会社のデータとの突合（名寄せ）対応を実施。

・DWHの構築または保守経験

化学品メーカーDWH/BI移行対応案件

■環境：
＜現環境＞
ソース：SAPECC6.0orスクラッチ
DWH：Oracle
BI：Jasper
ETL：Talend

＜新環境＞
ソース：S/4HANAorスクラッチ
DWH：AmazonRedshift
BI：AmazonQuickSight
ETL：Zero-ETL＋PL/SQL（ストアドプロシージャ）

・データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
・探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）

・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 等）
・機械学習の実務経験または同等スキル
（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析（PSM/ATE推定）
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion