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データエンジニア・アナリスト
Mid-career
on 2022-09-21 1,648 views

データ分析・データエンジニアになりたいという目標、一緒に目指しませんか

株式会社分析屋

株式会社分析屋 members View more

  • 2017年に新卒で現在の株式会社分析屋に入社し、以降、Webアナリストとして働いています。

    【主な業務内容】
    担当案件:広告代理店の営業支援のためのWeb解析案件。
    Webアナリストとして、アクセスデータやユーザーのログデータの抽出・加工・レポ―ティング
    等を担当しています。主な使用言語・ツールは以下の通りです。

    言語・ツール:
    SQL (Oracle) :データの抽出・加工
    Google Analytics:アクセスログの抽出・加工

    【趣味】
    ・ライブに行くこと (音楽・お笑い・舞台)
    ・映画鑑賞
    ・スポーツ (球技)
    ・アニメ / 漫画

  • 大学卒業後、自動車業界でキャリアをスタートし、その業務の中でデータに触れる機会が多くデータ分析業務に興味を持ち、現在はネット動画配信サービス業界にてデータ分析業務を担当。
    <エンジニア業務内容>
    ■業務内容
    ネット動画配信サービス業界に常駐
    データエンジニアとして顧客の行動履歴や課金履歴、デモグラ情報をもとにデータ抽出及び可視化を担当
    ■使用言語/ツール
    ・BigQuery
    ・tableau
    ・slacks
    ・zoom
    ・github

    <業務環境>
    自分のモットーでもある「やらぬ後悔よりやる後悔」が実現できる環境だったため、株式会社分析屋に入社。
    社風としても色々なことにチャレンジでき...

  • 2021年9月に株式会社分析屋に入社

    [社内タスク]
    ・中途研修
    ・中途採用

    [主な現場業務内容]
    担当案件:メディア業界の営業支援のためデータ分析案件
    データアナリストとして、ユーザーのアクセスデータやログデータを抽出・加工・レポーティングなどを担当しています。時にはエンドの方に分析結果の共有まで行っています。主な使用ツール・言語・BIは以下の通りです。

    [ツール・言語・BI]
    ・BigQuery
    ・Redash
    ・SQL
    ・DOMO
    ・Tableau
    ・GitHub

    [趣味]
    ・ドライブ
    ・YouTube
    ・食べ歩き
    ・ウォーキング

  • あんなに熱くないです。でも好きです。

What we do

  • 本社は湘南にあり江の島までは15分!顧客の9割以上は都内の企業さまとなっています。
  • データ分析そのものだけでなく、分析の前段階から分析結果の活用まで幅広いしえんをおこないます

■■■ 事業内容 ■■■
「株式会社分析屋」は、東証プライム市場のSHIFTのグループ会社でデータ分析事業を展開しています。

#ライフサイエンス
「人々の暮らしを豊かにすること」を目的とし、
センサーデータを活用したIoT領域、治験統計解析、医療・福祉調査などの領域でデータ解析を行います。
 
#マーケティング
「視える化し、意思決定を支援する」ことを目的とし、
課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。
民間のお客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っております。

#アナリティクス
「企業活動の活性化と最適化」を目的とし、
データ活用により事業戦略策定や売上貢献、リスク管理等の支援を行っております。
ビジネス目標の設定から分析設計、データ収集・加工から、
データの可視化、分析評価や結果の報告まで、一気通貫でサービスを提供しております。

■■■ エンドクライアント業界(=どういった企業のデータを扱うか)■■■
金融・保険 / 医療・製薬 / 製造業 / 物流 / リサーチ / 通信インフラ / 広告・マスメディア / インターネットサービス(ECサイト運営会社等) / エンタメ(ゲームテーマパーク) / 飲食・サービス など

Why we do

■■■ 分析屋全社理念 ■■■

1)経営理念『あなたの問題解決をする』
私たちはデータ分析を目的とするのではなく、その先にある「顧客の課題解決」を目的としています。データ分析は課題解決の手段にすぎず、その背景には必ずビジネス課題・社会課題があります。データ分析はこれまでの常識を打破し、より速く正確な意思決定を可能にする手段であるため現代においては、どの業界でも必要不可欠なスキルといえます。我々はあらゆる分野で、日々お客様に向き合い世の中の様々な課題解決を支援しています。

2) 行動方針『おもてなしの精神』
ただ依頼された業務をその通りにこなし分析結果をそのままお渡しすることは、データデリバリー作業にすぎません。私たちが提供するのは、分析結果に「おもてなし」を添えてお伝えする課題解決支援サービスです。分析屋では、分析結果にどのような意味があるのか、そこからどういった判断ができそうなのかを併せてをお伝えするまでが、データ分析支援のあるべき形と考えております。

3)理想『分析で日本を元気に!』
日本には、世界に誇るべき技術や文化が多くあります。一方で、少子高齢化に伴う労働人口減少を背景とした生産性向上など、課題も多くあります。分析という手段を用いて、こういった課題を一つずつ解決していくことで、より良い社会を実現することができると信じています。

How we do

  • ▲分析屋ならではのユニークな役職名。年功序列は一切なく成果を重視した評価が特徴です
  • ▲2022年夏に実施したBBQイベントの様子。ベテランから若手まで

■■■ 顧客との信頼関係が築きやすい環境 ■■■
基本的には、1つのプロジェクトにつき1~5名の分析屋社員がクライアント先のチームに参画しデータ分析関連業務専任として業務を行います。顧客と日常的に密なコミュニケーションをとれる環境で、分析屋社員とも顧客企業の社員とも近い距離間で信頼関係を築くことができます。また、もしも業務内容や働き方に疑問や不安、悩みがある際には、上長だけでなく営業担当がサポートをさせていただきます。エンジニアの皆さんが働きやすい環境をご用意しています。

■■■ スキルアップ支援環境も充実!■■■
分析屋には文系出身の方や異業種からキャリアチェンジをされた方が多く在籍しております。
社員のボリュームゾーンはとなる、若手社員の将来を見据えたキャリアアップをサポートする環境が整っております。高いモチベーションとポテンシャルを持つ社員に向けて、下記キャリアアップ支援制度をご用意しています。
---- 資格取得支援制度 --------
【対象資格】
・統計検定 https://www.toukei-kentei.jp/about/
 1級 / 準1級 / 2級 / 3級 / 4級
 統計調査士 /専門統計調査士 / データサイエンス基礎(DS基礎) / データサイエンス発展(DS発展) / データサイエンスエキスパート(DSエキスパート)
・情報処理技術者試験 https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/seido_gaiyo.html
 ※試験区分:基本情報技術者試験
・データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(DS検定™ ★)
 https://www.datascientist.or.jp/dskentei/
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■■■ オンライン・オフライン共に活発な社員交流!■■■
分析屋では、部門や年齢、業務内容の垣根を越えたプロジェクトや取り組みの例が多くあり、オンラインでもオフラインでも社員同士の交流が活発です。また、社内イベントや健康経営イベント、湘南というロケーションを活かしたイベント等もあります!
その他に、2ヶ月に一度懇親会が実施されます。対面で実施の場合、費用はすべて会社負担!!会社として『社内コミュニケーションの促進』を重要課題として考えている証です。
---- イベント実施例 --------
3月下旬:ウォーキング花見🌸
8月~9月:夏のBBQ🍖
10月:横浜ウォーキング&フォトコンテスト📷
11月:おでん会、芋煮会🍢
12月:分析屋全社忘年会、SHIFTグループ大忘年会(オンライン開催)🍻
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~~関連記事・サイト~~
★【データエンジニア×IT営業】キャリアチェンジしたからわかる「入社後のキャリアサポートの重要性」
 https://www.wantedly.com/companies/company_9153866/post_articles/406589

★入社後の研修内容
 https://recruit.analytics-jp.com/training/#memberTtl2

As a new team member

現在弊社では、従業員・事業ともに規模を拡大するにあたり、データエンジニアのポジションでご活躍いただき、会社とともに成長していただける方を絶賛募集しています!
多様な業界の案件を受注しているため、実務経験者のみならず未経験の方も積極的に採用しております。
実際に昨年は、実務未経験の方にも多くご入社いただいており、「若手データエンジニア」としてご活躍いただいております。

🚩 仕事の魅力
・エンジニアスキルに加え、データを読み解くスキルが身につく
・顧客と密にかかわることで、顧客と同じ温度感で課題に取り組むことができる
・多種多様な業界のドメイン知識が身につく
・様々なプロジェクトで技術スキルを使うことで、多角的にスキルを習得できる
・プロジェクト推進中の生みの苦しみもあるが、プロジェクト成功時にはそれを超える達成感 がある
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

■■■ 歓迎スキル ■■■
・基本的なITスキル(Excelでの四則演算、関数・ピボットテーブル、グラフ作成、PPTでのスライド作成など)
・データ分析やプログラミングに関する学習経験(大学時の授業やゼミ、オンライン授業、書籍学習など)
・SQLやPythonの使用経験 (あれば尚良)

■■■ 歓迎要件 ■■■
データ分析の実務経験は不問です。
いずれかに当てはまる方はぜひご応募ください!
・データを読み解くのが得意・好き
・数学や統計学が得意・好き
・データ分析業務に携わりたい
・データエンジニア・データサイエンティストに興味・関心がある
・ビジネス課題の解決に携わった経験がある

迷ったら、まずはご連絡ください^^
お持ちのスキルやご希望のキャリアと弊社の業務内容がマッチしそうか、お話しできたらと思います。

■■■ 仕事内容 ■■■
Step1から順にデータ分析に必要な知識を身につけていただきます。
ゆくゆくは要件定義からクライアントへの企画提案まで、プロジェクトに関する一連の業務をお任せできればと思っております。

≪ 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、まずはデータの理解から始めます。
・どのように集められたデータか
・どんな形式のデータなのか
・どのような情報が蓄積されているものなのか
・DBの構造はどうなっているか
◇ 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。
・構文は正しくコーディングできているか
・算出ロジックは間違っていないか
・テーブル等の結合条件は間違っていないか
・データの整形は要件に沿った形になっているか
・要件に沿った数値算出ができているか
◇ 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。
・顧客はどんなデータを欲しているか
・精度の高いデータを出すにはどんな手法・方法がいいか
・よい分析をするためにどんな言語やツールを使うのが良いか
・データ分析の結果どんなことが言えるか、仮説の検証結果は?
◇ 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。
・分析結果から何が言えるか、どう解釈すべきか
・わかりやすく、且つ、ミスリードをしないような分析結果の見せ方は?
・顧客からオーダーされたデータは必要十分か
◇ 使用環境・言語・ツール
 ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

~ もっと分析屋社員のことがわかるページ ~
■分析屋のエンジニアによる技術ブログ
 https://note.com/bunsekiya_tech/
■ 社員インタビュー
 https://recruit.analytics-jp.com/interview/
■ポテンシャル採用通過のポイント
https://www.wantedly.com/companies/company_9153866/post_articles/416432

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