顧客体験データ分析とレポート(データプロジェクト,ストラテジー,ガバナンス,アーキテクチャ)

事業内容

日系大手自動車メーカー

勤務地

神奈川県横浜市

職務内容

プロジェクトの計画と実行プロジェクトの目標、目的、成果物、スケジュール、リソース割り当ての定義など、データ戦略およびデータアーキテクチャ構想のプロジェクト計画を策定し、実行する。

ステークホルダーの管理ビジネスユーザー、データサイエンティスト、アナリスト、ITチームなどのステークホルダーとの関係構築と管理。効果的なコミュニケーションの確保、期待値の管理、利害関係者から提起された懸念や問題への対処を行う。

データ戦略の策定ビジネスリーダーと協力し、データ戦略を定義し、組織目標と整合させる。データガバナンス、データ品質、データ統合、データライフサイクル管理などのデータイニシアチブを特定し、優先順位をつける。

データアーキテクチャ設計データウェアハウス、データレイク、データ統合フレームワーク、アナリティクスプラットフォームなどのデータアーキテクチャソリューションを設計・開発する。データアーキテクチャのスケーラビリティ、パフォーマンス、セキュリティを確保する。

要件収集と分析ビジネスユーザーやデータ関係者と緊密に連携して要件を理解し、技術仕様に変換する。ビジネスニーズを分析し、ニーズを満たすデータソリューションとアーキテクチャを提案する。

プロジェクトのリスク管理データ戦略およびデータアーキテクチャプロジェクトに関連するリスクを特定し、評価する。リスクを最小限に抑え、プロジェクトを成功に導くための緩和策とコンティンジェンシープランを策定する。

データガバナンスとコンプライアンスデータガバナンスのフレームワークとポリシーを確立し、データ品質、データプライバシー、法令遵守を確保する。データ標準、データセキュリティプロトコル、データアクセス制御を定義する。

チームマネジメントデータエンジニア、データアーキテクト、データアナリストを含む部門横断的なチームを率い、管理する。タスクを割り当て、ガイダンスを提供し、進捗状況を監視することで、タイムリーかつ成功裏にプロジェクトを遂行する。

パフォーマンスの最適化パフォーマンスのボトルネックを特定し、効率性と拡張性のためにデータプロセスとアーキテクチャを最適化する。システムパフォーマンス指標の分析、構成の調整、最適化の実施。

コラボレーションと知識共有チームメンバーや関係者間のコラボレーションとナレッジ共有を促進する。データ戦略とデータアーキテクチャのベストプラクティスを推進するため、ワークショップ、トレーニングセッション、文書化を促進する。

プロジェクト管理、データ戦略、データアーキテクチャの責務を組み合わせることで、データ主導型イニシアチブの実施を成功させ、データソリューションをビジネス目標に整合させ、効果的なデータ管理とアナリティクスのための強固な基盤を確立する。

＜アピールポイント（職務の魅力）／セールスポイント
デジタル・トランスフォーメーションの推進において主導的な役割を担うことができる。

給与

年収 900万円〜 1,060万円

雇用形態

正社員

応募条件

■MUST
データ活用・分析に関わるプロジェクトマネジメント経験
データ分析: データの分析と解釈、データモデリング、データ可視化などのデータ分析のスキルが必要です。
テクニカルスキル: データベース管理、ETL（Extract, Transform, Load）、ビッグデータテクノロジー（Hadoop、Sparkなど）などのデータエンジニアリングのテクニカルスキルが必要です。
自動車業界経験:不要

■TOEIC：800

■WANT
スピード感が早く、グローバルな環境で働いた経験
データ戦略: ビジネス目標とデータの関連を理解し、データ戦略を策定するためのビジネス洞察力と戦略的思考が求められます。
データアーキテクチャ: データモデリング、データ統合、データウェアハウス、データレイクなどのデータアーキテクチャの設計と開発に関する知識と経験が必要です。
コミュニケーションスキル: ステークホルダーとの効果的なコミュニケーション、要件の収集と伝達、プレゼンテーションスキル、チームマネジメントなどのコミュニケーションスキルが必要です。
分析思考: 問題解決能力、論理的思考、データドリブンなアプローチ、洞察力などの分析思考が求められます。
リーダーシップ: 、優先順位の設定、意思決定、変更管理などのリーダーシップスキルが必要です。
柔軟性と学習意欲: 技術の進化に追いつくために柔軟性と学習意欲が必要です。新しい技術やツールに対する好奇心と探求心も重要です。
データガバナンス: データ品質、データセキュリティ、データプライバシーなどのデータガバナンスの原則とベストプラクティスに関する理解と経験が必要です

自動車業界経験:不要

■TOEIC：800