仕事内容
仕事内容
●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
この求人の魅力
●スキルアップへのサポートも充実 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。 さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。 若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。 技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 ●個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ●中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 <2019年入社Tさん> 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 <2019年入社Aさん> 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 <2019年入社Iさん> 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修 ●仕事の魅力 1. 【事業会社との違い】多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める 自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。 業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。 2. 【一気通貫】仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する 「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。 一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。 3. 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」 メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。 間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。 時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。 ●入社者の声 ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。 でもここではデータで事業を変える手応えがある」(26歳/元業務系SE) ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」(24歳/元販売職) ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」(27歳/元Web系SE) ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。 今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」(26歳/元業務系SE) 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」(25歳/元営業企画)
採用条件
必須条件
●必須要件 ※以下、いずれか一つを満たすこと ・IT業界における実務経験(目安2年以上、開発・運用不問) ・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験 ・SQL、またはPythonを用いた実務経験(いずれか一方で可。 実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験 ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。 実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。
歓迎要件
●歓迎要件 ・データやツールを用いて、業務改善やレポーティングをした何らかの実績 ・現職で、抽出したデータをもとに社内(または顧客)へ報告・提案した経験 ・BIツール(Tableauなど)やExcelを用いて数値を可視化し、何らかのアクションに繋げた経験 ・ChatGPTなどのAIツールの積極的な活用意欲、プロンプトエンジニアリングの経験 ・最新のITトレンドに対する自発的な興味・インプット ・当社のコアマインドである「おもてなし分析(顧客への徹底的な伴走)」への共感
求める人物像
・抽象的・論理的コミュニケーション能力 顧客の曖昧な要望を整理し、ステークホルダーと対話できる方 ・目的意識の高さ 技術をツールとして捉え、「何のために分析・開発するのか」という目的(ビジネス成果)にこだわる方 ・AI/テクノロジーへの柔軟性 新しいAIツールへの抵抗がなく、業務効率化の視点を持っている方 ・抽象的・論理的コミュニケーション能力
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし
想定年収
年収下限～上限
350～600万円
給与備考
【内訳】 ①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円～ ②約2.5万～15万円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③実働分支給 平均15時間! ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります 【賞与】 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある
モデル給与
1)SQLでのデータ抽出実務経験2年 月給(①24万円+②2万4千円+③4万円)×12か月=364万円 2)SQLでのデータ抽出経験1年、 かつプログラミング言語を使用した開発経験3年と3名のチームリーダー経験 月給(①24万円+②15万円+③6万円)×12か月=540万円
勤務地
勤務地
基本的に東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など)を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※一部、都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 変更の範囲:会社が指定した場所
勤務時間
勤務時間
9:00～18:00
備考
休憩1時間 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。
休日・福利厚生
休日・休暇
・完全週休2日制(土日) ・祝日 ・創立記念日(8月15日) ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 ・慶弔休暇 ・産前/産後休暇 ・育児休暇 ・サポート休暇(有給取得前3日間付与)
福利厚生・諸手当
・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、⽉平均14時間! ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ・資格取得支援制度あり 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催
社会保険
各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
受動喫煙対策
本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り
選考形式
選考フロー
1.書類選考 2.面接(1～2回) 3.内定 ※状況により異なります。 ・現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。 ・面接は録画のご協力をいただいております。
補足情報
補足情報
●はじめに 「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか?」 現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか? 当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト(洞察)を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。
株式会社分析屋の詳細情報
設立年月日
2011年8月15日
代表者
溝口 大作
資本金
1,000万円
従業員数
315名
本社所在地
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル 4階
事業内容
データ分析 システムインテグレーション
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