データマネジメントコンサルタント（DWH／BI／データ基盤）

必須

• データ分析基盤（DWH／データレイク／BI等）構築プロジェクトでのプロジェクトマネジメント
• 要件定義〜導入・保守までの一連の工程を通した実務
• 進捗・品質・課題・リスクを含むQCD管理の実務

• 全体アーキテクチャを理解した上での意思決定

  • データ収集〜蓄積〜加工〜可視化までの構成理解
  • ◦非機能（性能・拡張性・データ品質・セキュリティ・運用）を考慮した判断
• データ移行・段階導入を考慮した計画（既存システムからの移行を含む）の立案
• データガバナンス・品質保証の方針を含むリスク管理の意思決定
• 提案・見積の実務：データ量・処理方式・SLA等の技術的前提とスコープを定義した全体見積の作成
• 顧客折衝、および業務／IT／データ活用部門を含む関係者調整・合意形成（主体的に実施）
• データ分析基盤プロジェクトでのチームリーダー
• メンバーへの作業指示、進捗・品質管理の実務
• データ分析基盤の要件定義・設計・構築の実務

• データアーキテクチャ設計の実務

  • ◦データモデル設計、ETL/ELT方式、連携方式（API／バッチ等）の理解
  • ◦非機能（性能・拡張性・データ品質・セキュリティ・運用）を踏まえた設計検討
• 提案・見積への関与：要求整理、方式検討、構成・処理方式・データ量（件数／容量／頻度）等の見積前提の明確化
• 顧客折衝、および関係部門（業務／IT／データ活用部門）との調整（主体的に実施）
• SQL、Python等を用いたデータ処理・ETL/ELT開発の実務
• 設計内容を理解したうえでの開発・テストの実務
• 新しい要求に対するデータ影響調査
• 作業単位での工数見積（積み上げ）への参画
• チームでの開発（レビュー、進捗報告等）
• 新しい技術・ツールをキャッチアップし、業務に適用した経験、または適用に向けて主体的に取り組んだ経験

歓迎

• 顧客の業務課題や改革テーマを理解したうえでの、新技術の適用可能性の検討・整理
• 要件定義〜基本設計フェーズでの、業務観点・技術観点の両面からの検討・提案
• 技術トレンドを踏まえた、業務適用を前提とする構想検討や方式比較（トレードオフ整理）
• アプリケーション／インフラ（クラウド）を横断した、全体構成や責任分界を意識した検討
• PoCやスモールスタート等、不確実性を前提とした段階的な進め方への適応
• 新技術（AI、データ活用、クラウド等）を自らキャッチアップし、業務改善や価値創出につなげたい志向
• DWH／データレイク／BIのアーキテクチャ設計（レイヤリング、責任分界、最適化含む）
• Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric等プラットフォームの設計・構築・運用
• ETL/ELT設計・開発・運用（バッチ・ストリーミング含む）
• API、CDC、ETLツール等によるデータ連携設計
• データモデリング（正規化・ディメンショナルモデリング等）
• dbt等モダンデータスタックの活用
• セルフサービスBI、データ民主化の実装
• 機械学習モデルを前提としたデータ準備・特徴量設計、推論結果の基盤への組み込み
• LLM活用を見据えたセマンティックレイヤー・メタデータ設計、自然言語インターフェースの連携設計
• AWS/Azure（S3、Glue、Athena、Redshift、Synapse等）のデータサービス実装
• シェルスクリプト、ジョブ定義等による処理自動化
• Terraform等IaC、Git、CI/CDを考慮した開発・運用
• データ品質検証設計（異常値検知、整合性チェック、検証ルール設計等）
• データガバナンス（アクセス制御、マスキング、監査ログ等のリスク管理）
• データ分析基盤（Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric等）の構想・導入
• AI・機械学習との連携を見据えたデータ基盤設計
• BIツール・データ可視化（ダッシュボード）の設計
• データ品質管理・ガバナンス設計
• 大規模データ処理での性能チューニング
• クラウドDWH・データレイク等のサービス設定・構成
• BIツール設定・ダッシュボード作成
• データ分析・可視化への関心と継続学習意欲

求める人物像

• ビジネス課題をデータ分析で解決したい方
• データ分析基盤（Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric等）の設計・構築に携わりたい方
• 大規模データ処理の最適化・性能チューニングに取り組みたい方
• データマネジメントやガバナンスに関心がある方
• 統計解析や機械学習の知識を活かしたデータ分析に取り組みたい方
• 画像解析やテキスト解析等の高度な分析スキルを活かしたい方
• 好奇心旺盛で、新しい技術を自ら試していきたい方

使用ツール

仕事内容

• データ分析基盤の構築・高度化を通じて、顧客のビジネス成長を直接支援します。
• エッジ側のデータ収集から、基盤上での加工・蓄積、BI・AI活用までデータ価値チェーン全体をカバーし、業務効率化から新規事業創出まで多様な経営課題を解決します。
• 業種・業界を問わず大手企業において、データドリブン経営の実現を支援します。 経営層から現場までのステークホルダーと協働しながら、企業の競争力向上をリードします。
• 経験によってはマネージャー採用として、プロジェクト統括・人材育成・チーム管理を通じ、データ基盤を軸とした組織変革を推進いただきます。
• ※データ分析基盤を軸としつつ、お客様の課題に応じて、AI活用・クラウド基盤・業務システム等、データ分析基盤以外の領域の案件に携わっていただく場合もあります。幅広い技術に触れながら、対応領域を広げていくことができます。

主な技術領域

• データ分析基盤（DWH／データレイク）
• データ連携・ETL/ELT
• データモデリング
• BI・可視化
• 機械学習・LLM
• データマネジメント（品質・ガバナンス）
• クラウド基盤（AWS/Azure）

マネージャー】データ活用を加速する提案・見積・プロジェクト管理・統括（QCD責任）

• お客様のデータ活用テーマをヒアリングし、構想を策定（ロードマップ含む）
• データフロー、品質、ガバナンス、非機能要件を踏まえたソリューション提案
• 全体見積の作成：前提条件整理、スコープ定義、コスト・工期・体制の妥当性判断
• データ移行・段階導入計画の立案（評価観点、移行方針、運用設計含む）
• プロジェクト計画立案（品質・移行・運用・リスク管理含む）
• 関係部門との調整、ベンダー管理、利用者との合意形成
• 要件〜保守運用までの進捗・品質・課題管理と改善提案の統括

リーダー】データ・技術の両面で現場をリードし、提案・見積を具体化して推進

• 提案書作成・提案活動（マネージャーと連携）：データモデル、処理方式、構成案の説明と代替案提示
• 全体見積の作成（マネージャーと共同）：データ量、処理方式、構成を具体化しWBS作成、メンバー積み上げ
• 新規要求の論点整理、要件化（分析要件・非機能・データ品質・運用・権限）
• 上流工程での仕様策定・レビュー・関係部門合意形成
• データ連携設計・調整、導入・移行・運用設計
• データ品質検証ルール・ガバナンスチェックの設計、性能検証の実施
• 設計〜実装（ETL/ELT、DWH／データレイク、BI等）〜テストの推進、品質管理、性能・データ品質課題の解決
• 保守運用での改善・追加開発

メンバー】データ影響調査・工数積み上げを担い、実装・運用を実行

• 新規要求のデータ影響調査（データソース、スキーマ、ETL/ELT、ジョブ、権限、品質、利用側影響）
• 作業単位の工数積み上げ：設計・実装・テスト・移行・運用を細かい粒度で見積
• 要件定義の支援（仕様整理、資料作成、レビュー対応）
• 設計・実装（SQL、ETL/ELT、ジョブ、BI設定）・テスト・導入支援・保守運用
• データ品質確認、可視化改善、運用効率化への取り組み
• 機械学習・生成AI連携が必要な案件でのデータ整備・前処理対応（案件に応じて）

1．製造業｜メーカーA社の製造ライン情報の解析

• 製造ラインに設置した各種センサーからのデータを自動で収集・加工し、分析基盤に蓄積する仕組みを構築し、これまでベテラン技術者の経験と勘に頼っていた不良原因の分析を支えています。
• 異常検知ロジックと可視化ダッシュボードを組み合わせることで原因調査のプロセスを標準化し、解析期間を3週間短縮するとともに不良率を30%削減するなど、現場の改善活動を継続的に支えています。
• 役割：データ基盤設計・構築、ETL開発、分析基盤運用

2．製造業｜メーカーB社の企業全体のデータドリブン化

• 各部門に分散していた全社データを一元的に管理するDWHを設計・構築し、Tableauを用いた経営ダッシュボードと部門別分析基盤を提供しています。
• 経営層向けの指標可視化と現場部門向けの詳細分析を同時に支えることで、意思決定のスピードアップと業務効率化を実現し、対象部門を拡大しながら活用範囲を広げ続けています。
• 役割：DWH設計・構築、データガバナンス、BI導入・運用

3．製造業｜メーカーC社のマーケティングデータ基盤構築

• コンシューマ向け機器から取得する利用ログを分析基盤上で加工・統合し、顧客データプラットフォーム（CDP）と連携させる仕組みを構築しています。 従来は一斉配信だった販促施策を、顧客ごとの利用状況に応じたリアルタイム配信へと転換し、施策効果をデータで検証しながら改善サイクルを回せる体制を整え、対象領域を広げながら運用を続けています。
• 役割：ログ収集基盤設計、データ加工・変換パイプライン開発、CDP連携設計

4．金融業｜金融機関D社のセルフサービスBI基盤構築

• 分析基盤上にビジネス用語で定義したセマンティックレイヤーを構築し、LLMを用いた自然言語での問い合わせ機能を実装しています。
• ユーザーが日本語で質問するだけでクエリが自動生成されチャートとして表示される仕組みにより、従来は月次でしか得られなかった集計結果を現場ユーザー自身が数分で確認できる運用へと転換し、活用範囲を広げ続けています。
• 役割：セマンティックレイヤー設計・構築、LLM連携設計、メタデータ管理

配属予定部署

• アドバンスドテクノロジーグループ(ATG)
• ※上記以外でも可能性があるグループに配属となります。
• ※お客様のニーズを起点としてプロジェクトが立ち上がるため、部署を跨いだチームで実施する場合も多くあります。

1．アーキテクチャと技術選定から任せられる

• 特定製品の導入案件ではなく、顧客の課題に合わせて基盤構成そのものを描く立場です。
• Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric等のモダンスタックを、要件とトレードオフを踏まえて自ら見極め、提案できます。

2．「何をどう測るか」の定義から関与できる

• 出来上がった要件を実装するのではなく、経営が見るべき指標の定義を顧客と共に考えます。
• 自分が設計したデータモデルとダッシュボードが、そのまま意思決定の土台になります。

3．企業全体を横断して事業の全体像を掴める

• データは製造・販売・マーケティング・経理のすべてを貫きます。
• 部門最適に閉じず、企業全体のデータの流れを俯瞰できるのはデータ基盤の仕事ならではです。

4．成長意欲の高いメンバーと共に学べる

• 変化の速い領域のため、新しい技術を自ら取りに行くメンバーが集まっています。
• 案件で得た知見や検証結果をチーム内で共有し、勉強会や外部団体・大学との技術開発にも参加しながら、互いに学び合う環境です。
• 一人で抱え込まず、チーム全体で技術力を高めていけます。

構想から導入まで一貫して携われる

• 重要プロジェクトに検討段階から参画し、システム導入まで一貫して携わる達成感があります。 お客様と共にプロジェクトを終えたとき、「ありがとう」と言ってもらえることがやりがいに繋がります。

自分が設計した基盤が使われ続ける

• 一度構築したデータ基盤は、その後の分析や新しい施策の土台として使われ続けます。
• 日々の業務で当たり前に参照されているダッシュボードが、自分の設計の上で動いていると実感できるのは、この仕事ならではの手応えです。

お客様の意思決定そのものが変わる

• 「データが見えるようになって、会議の議論の中身が変わった」という声をいただくことがあります。
• 勘や経験に頼っていた判断が、数字を前提にした議論に変わっていく。
• 技術的な成果だけでなく、お客様の意思決定の質を変えられる点に大きなやりがいがあります。

研修について

• アビームシステムズは「人が中心」ビジネスモデルを掲げ、アビームコンサルティング主催の研修をはじめ、キャリア形成を支援する各種プログラムを用意しています。

研修プログラム

• ITスキル：schooのオンライントレーニング、ABeam Methodなど
• コンサルティングスキル：ロジカルシンキング、ドキュメンテーション、提案力、問題解決など
• プロジェクトマネジメント：基礎、応用、実践

募集内容

• 必要に応じて部門予算で研修や勉強会を受けていただくことができます。

先端技術へのキャッチアップ機会

• 先端技術を取り入れるために、IVI（Industrial Value Chain Initiative）などの外郭団体活動、大学、ベンチャー企業との連携した技術開発に参加いただく機会を提供します。