・データ分析基盤AMS全般 　- データ分析基盤における課題/問題の解決に関して、要件確認、設計、開発運用のリードを行う 　 - チームメンバーに対して、コーチ/メンターとして技術的な指導を行う 　 - ソリューション/ドキュメントのレビューを行う

お客様が現行業務で保有している現行データを元にしたダッシュボード案の作成 ダッシュボード案を具現化するために必要なデータ変換/集計処理の実装 BIツールを利用したダッシュボード案の実装

Microsoft Fabricを用いたデータ基盤構築の要件定義、アーキテクチャ設計、標準化

保険商品の契約情報と自然災害やリスクマップなどの情報やお客様の行動情報を分析し、 分析モデルチームが検討した仕様を基にモデル開発を実施。 継続的に新商品などの発売に向けてモデル開発が続いて行くため、 検討・設計・開発を４～５ヶ月のサイクルで繰り返す。

損保・代理店の営業職員がタブレットを使用して顧客と対面で契約手続きを行うシステム。 商品改定対応などの保守開発とサービスのAPI化など次世代システムの新規開発を並行して実施。

・BIツールのクラウド運用の改善、マッピング整備 ・DICEの可視化、ロードマップ検討などの戦略検討 ・若手プロパーメンバーがおり、一緒に検討し、指示出しなど自走して動いていただきたい

・クライアントで進行中の衛生管理に関する新規事業PJを元請が支援している ・同PJで懸案となっている解析業務の要件定義、システム要件定義を3－4ヶ月でクライアント担当者と関係部署（研究所等）と実施する

・現行データおよび加工仕様の理解 ・ダッシュボード要件からのマートおよび加工処理の設計 ・Cloud Composerでのデータパイプラインの設計 ・ダッシュボード設計担当への伝達/レビュー

ビッグデータを蓄積するオンプレHadoop基盤をAWS EMRを利用した基盤に変更する 　　その後、既存データを新基盤に移行する作業も実施予定。

業務改善ツールの作成/運用要員

AWS RedShiftに格納されているデータを、PowerBIで分析します。 分析にあたり画面を使用しますが、その画面作成が主なものとなります。 画面イメージはある程度要件定義されているため、顧客との仕様調整と、制作になります。 また、PowerBI Serviceでのサービス構築もあります。

◆作業内容：商品情報の特性（危険品）の分析や、在庫情報の最適化を目的としたデータ分析ならびに、 データ分析に必要なデータの収集・加工をするツールの開発を実施する案件となります。 数億件のデータを扱う大規模なデータ分析業務をご支援いただきます。 扱うデータは商品情報（マスタ）、在庫情報、入出荷情報（トランザクション）など多岐にわたります。 クライアントが提示した分析テーマのロジック開発や、 開発したロジックをもとにデータ分析を実施し、レポートしていただきます。 現時点ではデータ分析用の基盤（仕組み）がないため、仕組みの構築も将来的には担当いただく想定となります。 募集人数は2名となり、打ち合わせは下記となります。 ・1名はチーム（3名）→データ分析に加えて、プログラミング（開発）も少しご担当いただきます。 ・1名は単独（1名）→データ分析のみをご担当いただきます。

【概要】 主に医療、製薬系のサービスを複数展開されているメガベンチャー企業にて、 電子カルテのデータプラットフォームを現在開発しております。 そのプラットフォームを開発するにあたり、データの品質を考慮しながら、 DWH、データ基盤の設計構築、dataformでのデータパイプライン構築やバッチへの反映を主にご担当いただきます。

上位コンサルタントが支援している大手化粧品会社様の案件でございます。 上位コンサルタントのもとでTableauの実装を担当している若手の方を募集しております。 想定される業務 データのビジュアル化をメインとして、tableauの機能をフルに活用した分析 ブランド横断の分析 各ブランドに対する分析として担当者レベルに落とし込んだダッシュボードの作成

DBチームのリーダー・サブリーダーを募集。 要件定義・設計～構築・テストまでを実施。 またチーム内のメンバー管理等も行う。

LaKeel BIを使用してお客様要件に合わせたデータ可視化（表作成・グラフ化）を行います。 要件定義、基本設計、開発、テストの参画となります。 技術要素：BI、SQL

案件名：製薬企業データ分析基盤拡張案件 環　境：・お客様AWS環境上にデータ統合基盤を構築 　　　　・複数部門横断の基盤プロジェクトとしてお客様統合運用環境との連携を実現 　　　　・最先端のテクノロジー/ソリューションを活用し、以下を実現 　　　　　- 大容量データを高速で処理できる処理性能 　　　　　- 他システムとの連携性や利用拡大に伴う基盤の拡張性の担保 　　　　　- 利用量に対してコスト発生する従量課金型を採用 内　容：a　SnowflakeのSSO認証構築 　　　　ゼロトラスト施策によりDCへの迂回が不可が見込まれるため、 　　　　セキュリティの見直しとSnowflake-SSO認証環境の構築を行う。　 　　　　b　分析環境立ち上げ/ADAM(PowerBI) 　　　　必要なデータをEDIPに集約し分析を行うための環境を構築する。 　　　　将来的には定型的な分析を自動化するデータパイプラインを構築することを目指す。 　　　　c　データカタログ導入 　　　　マルチベンダ開発のガバナンス強化と営業系データの探索の効率化向上を図る。 　　　　今後のデータカタログ利用に対するデータカタログ構想策定/アーキ選択を実施後、 　　　　営業本部向けに1ユースケース実現する 　　　　※想定される比較対象ソリューション：Snowflake-Horizon、Alation、Collibra、他 　　　　d　データメッシュPoC 　　　　他に倣ってデータメッシュのプロトタイプを立ち上げたい 　　　　ビジネス部門にどういった使い方ができるかイメージをしてもらうためにもまずは作ってみる想定 　　　　⇒業務システムから断面を拾ってSnowflakeにおきかえてアクセスできる事。 　　　　　自動パイプラインでなくても良い。複数ベンダーに協業してやってほしい。 　　　　e　非構造データ取り込み(MI部) 　　　　　　他APとの連携 　　　　　　生成AI（RAG）を7月リリースしており、現在手作業でSPOに配置している対象を 　　　　　　Snowflake側の非構造管理領域に接続先に変更し切り替え 　　　　　　※年内はつなぐぐらいか

案件名：データアナリスト 内　容：顧客データのロジック設計、計算、分析 　　　　→エンドの社員が顧客に伝えたいメッセージを定義。 　　　　　それに基づき、分析方法を設計し、分析自体を行う 　　　　　※必要データの顧客からの入手及び、アウトプットの顧客説明はエンド社員が実施 　　　　①分析方法の設計 　　　　　分析の目的を理解、分析後のアウトプットイメージを定義、 　　　　　分析軸の設計、必要データの定義、分析にかかる時間を推測 　　　　 　　　　②分析の実行 　　　　　必要なツール（エクセル等）を活用し、データ分析を実施 　　　　　結果（伝えたいメッセージが正しいか、その理由等）をエンド社員に説明 　　　　　※ローデータの量は1,000機種、17万レコード 　　　　 　　　　③アウトプットの作成 　　　　　定義したアウトプットイメージに基づき、パワーポイントでアウトプットを作成 　　　　　出所・データの定義・前提条件等もアウトプットに記載いただく

ユーザー向けIoTシステム開発を行います。 C言語やC#.NET等を用いて、設計～テスト、運用支援等の業務をご担当いただきます。

会計系データを取り込み、他データとマージした後、レポート系システム（DWH/BIなど）へ連携する作業。要件定義からの工程を予定。

キャンバスアプリでの新規開発を行います。

新データベース構築に伴い、SASからSAS Viyaへの移管業務を担当。既存SASファイルをViyaで実行可能にする製造とテストを実施。

ユーザから依頼される各種データをPowerBIで可視化

データ利活用業務全般を担当し、プリセールス的な動きも含む。具体的には、BI分析ツールを用いたデータの可視化や利用促進活動を行います。

官公庁向けの機能追加として、MotionBoardを使用したBIツールのダッシュボード画面の設計および開発を担当します。

エンドユーザーの介護業務データを用いたBIダッシュボードの構築。データの収集、統合、可視化が主な業務。

・SASのPLOC SQLやDATAステップを用いてデータを加工し、EXCELで帳票を作成します。 ・顧客が会員企業に対して提供する顧客分析を支援します。 ・ロジスティック回帰を行います。 ・会員企業へ提供するサービスに対する成約確度が高いユーザーIDを抽出します。

Azure環境とPowerBIを用いて、データウェアハウスの構築やBIツールの開発支援を行います。

・予防接種に関する、予診情報、接種記録、請求支払情報などの情報を分析管理ができるダッシュボードを構築します。 ・DBMSは、Oracleを使用します。

・データ分析基盤の設計、構築、および運用を行います。 ・データ品質の監視、評価、および改善を行います。 ・データパイプラインの最適化と自動化を行います。 ・データガバナンスおよびデータ管理のベストプラクティスを導入し実践します。 ・データベースおよびデータウェアハウスの管理を行います。 ・データセキュリティとプライバシーを確保します。 ・データアナリストチームおよび開発チームと連携します。