⁨分析業務⁩関連の求人⁨20⁩選

*電通クロスブレインについて* 電通クロスブレイン（DXB）は、 データ活用によって、企業の事業活動・マーケティング活動を アップデートすることを目的とした組織です。 多くの企業においてデータの蓄積/活用は進みつつありますが、 事業全体を動かす意思決定や、複数部門をまたぐ構造的な企業課題に対して、 データが十分に使われているとは言い難く、いまだに勘や経験に頼った判断が行われています。 私たちは、このようなデータ活用のあり余る余地を開拓し、 企業におけるあらゆる意思決定の質を高めるために存在しています。 *設立の背景と強み* DXBは、「電通グループのマーケティング・事業変革の知見」と「ブレインパッドの高度なデータ分析技術」を掛け合わせる形で設立されました。 私たちの強みは、マーケティング領域における単なるデータ分析・レポーティングに留まらず、 事業活動におけるあらゆる意思決定を変え、実行にまでつながるデータ活用を一気通貫で支援できる点にあります。 課題設定、データ分析、施策決定、現場での実行、検証改善までを分断せずに担うことで、 データを「後付けの説明材料」ではなく、「意思決定の核」として機能させることを追求してきました。 この立ち位置により、短期的なKPIや施策の改善ではなく、中長期の事業成長にコミットするパートナーとしての役割を担っています。 *職種定義* 電通クロスブレイン（DXB）のデータソリューション部（DS部）は、顧客の現場に深く入り込み、データを“使われるもの”に変え、事業とマーケティングの意思決定を動かすことに伴走し続ける組織です。 本ポジションでは、顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、データ活用の全体設計／分析実行／示唆抽出／施策検討／効果検証までの一連のプロセスをPM（Project Manager）のもとでチームの一員として担っていただきます。 単なる「分析者」でも「レポート作成者」でもなく、現場の意思決定に寄与し、“成果が出るまで”伴走するデータ活用パートナーとして、マーケティングマネジメントの再構築と顧客事業の成長に貢献いただく役割です。 *業務内容* クライアント環境に常駐しながら、SQL/Python等を用いてPM（Project Manager）と共に以下のような業務に関わっていただきます。 ・事業およびマーケティング課題の把握とデータ活用の全体設計 顧客の事業状況や現場課題を踏まえ、その都度必要な問いを立てながらデータ活用の全体像を描く。 ・データ分析によるインサイト抽出 顧客データに電通/ブレインパッドが保有する独自のデータアセットを掛け合わせ、意思決定につながる示唆を導く。 ・分析結果に基づく施策設計・提案、および実行・効果検証の伴走 “分析して終わり”ではなく、顧客の現場のPDCAに入り込み成果創出まで支援する。 *業務から得られる経験／魅力* ①顧客の”意思決定”に寄与する距離で働ける 現場に深く入り込み、最も近い距離で課題を掴み、提案し、動かすポジションです。 分析者ではなく、意思決定を支えるパートナーとして働く経験が得られます。 ②独自のデータアセットやノウハウを活用できる 顧客が持つ膨大な1st Party Dataに電通グループとブレインパッドの独自のデータアセットやノウハウをかけ合わせ、自分たちにしかできない広範かつ高度なデータ分析を顧客に提供する経験が得られます。 ③多様な専門人材との協働で、成果の質が一段上がる あらゆる領域で専門性を築く電通グループ各社とプロジェクトで協働できるため、単体では生み出せない思考や解決策にまで踏み込んだ、一段上の成果を生み出す経験が得られます。 ④ベンチャーならではの成長機会が得られる 個々人の探究や挑戦を奨励する創業5年目の成長ベンチャーだからこそ、データ活用の仕組みづくりやチームの型づくりなど、興味に応じて様々な役割を担う経験も得られます。

近年、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進が加速し、AI・ビッグデータを活用したビジネスの最適化が求められています。 当社では、こうしたニーズの高まりに対応するため、未経験からデータサイエンスのプロフェッショナルを育成する研修制度を整え、新たな仲間を募集しています！ 「データの力で価値を生み出したい」「手に職をつけて市場価値を高めたい」そんな想いを持つ方をお待ちしています。 ■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 ＜主な業務＞ 入社後は充実した研修を受けながら、データ分析・データエンジニアリングのスキルを習得し、データの利活用支援や業務効率化支援を通じて、お客様の事業成長をサポートします。 一部リモート勤務も可能で、柔軟な働き方ができます。 ① データ利活用支援 ゲーム業界やWEB・通信業界などで蓄積される膨大なデータを活用し、 　*データの抽出・加工・集計 　*レポーティング・ダッシュボード作成 　*施策の提案・効果検証（PDCAサイクルを回す） といった業務を行い、クライアントの事業成功をデータの力で支援します。 ② データの可視化・分析業務効率化支援 企業の業務を効率化するために、データ可視化・業務の自動化を推進します。 　*BIツール（Tableau、Power BIなど）の導入支援・開発・運用 　*ExcelVBA・RPAを活用した業務の自動化・効率化 　*ダッシュボード開発・運用保守 お客様の課題をヒアリングしながら、最適なソリューションを提供し、データ活用の推進をサポートします。 変更の範囲：会社が指定した業務 ＜仕事の魅力＞ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。今回は、さらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるアナリストに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ■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 ・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ分析基盤の設計や構築 ・データ抽出/加工/集計 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 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 ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ～～～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 ≪ スキルアップの流れ ≫ 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