データコンサルタント

必須

• クライアントに対していずれかのツール・言語を横断し、実務でのデータ抽出・加工・分析した経験（2年以上）
• SQL（BigQuery、Snowflake、Redshift、各種RDB等）を用いたクエリ記述、データマート作成経験
• Python、R等を用いたデータクレンジング、統計解析、または機械学習モデルの実装経験
• Tableau、PowerBI、Looker Studio等のBIツールを用いた、ダッシュボードの要件定義・設計・構築経験

歓迎

• 大手IT、リサーチ、データベンチャー、または総合・ITコンサルティングファーム等でのアナリスト、SE、またはデータコンサルタントとしての実務経験
• クラウドデータ基盤（AWS、GCP等）の選定・導入、またはETLプロセスの設計・運用経験
• 生成AI（LLM）を活用した開発自動化・データ分析の効率化、または組織全体のデータ民主化（勉強会主催など）を主導した経験

求める人物像

• 誠実な方
• ホスピタリティの高い方
• 主体的に行動できる方
• 新しいチャレンジに前向きな方
• 最後までやり抜く力のある方

使用ツール

お任せする業務内容

• クライアントのデータ利活用やシステム刷新プロジェクトにおいて、単なる作業者に留まらず、プロジェクトメンバーとして最上流の要件定義から、データ・ツールの実務実装、プロジェクトの円滑なデリバリー（推進・実行）までを一気通貫で担当していただきます。
• 非エンジニアである顧客（経営層や業務部門）と開発チームの架け橋（翻訳者）となり、プロジェクトを着実に前に進めるコアメンバーとしての活躍を期待しています。

具体的な業務内容

• クライアント（非エンジニアの経営層や業務部門）に対する、データ利活用の要件定義・分析設計
• SQLやPythonを用いた大規模データの抽出・クレンジング、データマートの設計・運用
• TableauやPowerBIを用いた、経営・営業KPI、顧客ヘルススコア等のダッシュボード開発と現場への定着化
• 統計学、機械学習、因果推論等を用いた高度な施策の効果検証や予測モデルの構築
• 生成AI（LLM）を活用した業務自動化・データ分析高速化のPoC推進および社内データ民主化のリード

具体的な案件事例

• 課題
• 多くのデータを保有しているのに、顧客像が見えず、マーケティングの仕方が進化しない。
• データ活用を推進するための専門部隊もなく、ペルソナ像作りも進まない。
• 各部門のKPIがうまく連動していない。
• 実施施策
• データ活用戦略の大方針を策定し、実現に向けたパートナーとしてDataCurrentを選定
• CDP（顧客データ基盤）によって会員データや外部データを活用し、より詳細な顧客プロファイルを可視化
• 顧客プロファイルに基づき、効果的な施策を展開 └例）見込層には属性と購入意向を基に商品レコメンデーション型コミュニケーションを展開し購入促進
• データ分析ダッシュボードの導入により、社内の複数部署間での情報共有を促進し、分析結果に関する共通認識も得やすい環境を整備
• 課題
• データ基盤の経年劣化（レガシー化）：約10年前に構築した基盤がつぎはぎの状態で複雑化。新しい施策を試そうにも構造の解明から始めなければならず、スピード感が損なわれていた。
• データマネジメントの不在：中長期的な見通しやガバナンス意識が希薄なまま場当たり的に機能追加を繰り返した結果、誰も全体像を理解できない「ブラックボックス」になっていた。
• ツールと指標の乱立：社内に複数のBIツールが乱立。部門ごとにデータ活用が閉じ、全社的なKPIの連動や共通認識が得づらくなっていた。
• 実施施策
• データマネジメント起首の戦略策定：単なるシステム置換ではなく、事業貢献を目的としたデータ活用の大方針を策定。仮説に囚われず客観的な提言ができるパートナーとしてDataCurrentを選定。
• Google Cloudを活用した次世代CDPの構築： 生成AI活用や保守効率を考慮し、最適なクラウド基盤を導入。 会員データと外部データを統合し、視聴履歴に基づくスコアリング（趣味趣向の可視化）など、詳細なプロファイルを生成。
• ユースケース起点の施策展開： 10以上の部門にヒアリングを行い、「何をしたいか」から逆算した基盤設計を実施。 例）見込層へのアプローチ：属性や視聴意向に基づいたパーソナライズなレコメンドを展開し、会員体験を向上。
• 三位一体（仕組み・ガバナンス・人）の環境整備： 共通ダッシュボードの導入により、部門を跨いだ情報共有と共通認識の形成を促進。 人材トレーニング：操作方法だけでなく、データ活用の業務プロセス自体を見直すための教育を並行して実施。
• 成果
• コストの大幅削減：クラウドコストをほぼ半減、BIツール関連コストも4〜5割削減。
• 意思決定の迅速化：新サービスのデータ連携がスムーズになり、ダッシュボードへの生成AI実装（分析の自動要約など）により、データに詳しくない現場でもファクトベースの判断が可能に。
• 組織の変化：データが「一部の専門家のもの」から「全社の共通言語」へと変化し始めている。

得られるスキル

• データ人材として市場をリードするスキルを包括的に習得可能
• データ分析の様々な手法（ペルソナ分析・ファン分析・LTV分析・MMM分析など）
• データマーケティングPDCA
• データ集計 プログラミング言語（SQL/Pythonなど）
• クラウドの知識、経験（Google Cloud、AWSなど）
• BIツール（Tableau、Looker Studio、Looker、QuickSightなど）
• データサイエンス領域の知識、経験（AI、統計など）
• データに関する法知識

このポジションの魅力

• 事業戦略や事業課題に関わるデータを活用したコンサルティングからそれを実現・解決するための技術支援、具体的なマーケティング施策の実行と全方位的にクライアントをサポートします。
• 少人数組織の為、必要とされる知識や技能はビジネス面から技術面まで幅広く、高度な専門性も身に付けることができる環境です。