【メンバーズデータアドベンチャーカンパニー】 データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストを常駐させ、クライアントのデータ活用プロジェクトの社内推進に貢献する「プロフェッショナル常駐支援サービス」を展開している当社。 デジタルマーケティング領域で数々の大手クライアントの支援実績があるメンバーズの社内カンパニーとして設立から3年、エンタープライズ向けの運用ナレッジと、事業会社に常駐し、外部支援では通常降りてこない情報までアクセスできる柔軟性が強みがあります。 メンバーの半数以上はもともとデータ活用未経験からスタートしています。データエンジニアはGoogle Cloud Platformなどのクラウドサービスの基礎から、データアナリストは分析のコマンドを覚える所からはじまり、社内外の勉強会や個々人の資質を重視しステップアップしていける環境を用意しております。

AIや機械学習の需要に合わせデータ活用のニーズも増えております。ですが事業会社主導でデータ活用の推進が成り立っている企業はまだまだ少ない現状です。 データ活用を事業成果につなげるには、顧客の企業内に点在するデータを丁寧に紐解いていきながら事業を理解を深めていき、データ活用ができる環境を整えること、データを可視化しビジネス課題解決に向けた示唆出しを行っていくことが重要となります。 弊社はデジタルマーケティングの知見を活かしたデータ分析からデータ分析基盤構築まで一貫したサービスを提供することでデータ活用をキーに企業のビジネス課題解決へ貢献しています。 業界慣習的には【1．ビジネス的視点で→コンサルタント的な支援】【2．技術的視点で→施策実行型の支援】いずれかのスタイルで支援を行う企業が大半。しかし、当社は【ビジネス的視点で→施策実行型の支援】という、業界的には稀なスタイルで、現状、競合はあまりおりません。 「心豊かな社会、持続可能な社会をつくる」という当社の理念から、データ分析をあくまで手段と捉え、成果を出すことを目的にコミットできる会社はなかなか無いでしょう。 「成果が先、手段は後！」 この言葉にピンとくる方ほど、弊社へのジョインをオススメします。

データ活用のプロフェッショナル常駐支援サービスをご評価いただき、9割以上が顧客との直接のお取引となります。 常駐先の配属部署のいちメンバーとして業務を行っていきます。1つの企業に1～2年というスパンで常駐することが多く、キャリアアップを機に常駐先をチェンジするメンバーがほとんどです。 また、常駐というサービス形態のため社員はそれぞれ異なる企業で勤務していますが、社員間の日々のコミュニケーションはチャットで行っています。ちょっとした雑談から、スキル面の相談、新しい技術の情報シェアなど。部署や役職の垣根なく毎日活発に交流が生まれています。 ◼️サービスとして大事にしていること ・データ活用が目的ではなく、成果を出すことが目的 ・顧客ミッションを顧客以上に理解する ・社会に対して不誠実なことはしない ・顧客の「想い」がビジネスになるようサポートする ・データからストーリーを語れる ・顧客ビジネスをCSV型に変革する知識とスキルを持つ ◼️コアバリューは「貢献・挑戦・誠実・仲間」 私たちが大事にする価値観です。これは日々の行動指針にもなります。 例えば、社長の白井は「誠実」をとても大事にしていますが、株式会社の目的は一義的には利益を増やすことです。さらに、弊社では、その利益という力を使ってミッション・ビジョンを実現していくことを最終目的としています。 しかし利益というものは目に見えやすく、分かりやすい分、凄まじい力を持つもので、時にミッション・ビジョンより強い影響力を持って人の行動を決定してしまうことがあります。そんなときに「それは誠実か」「不誠実にならないか」ということを常に自分たちに問いかけ、行動を決めています。結果、むしろ収益基盤も安定しました。誠実さと短期的な目先の利益はあまり関係がない場合も多いのですが、長期的・永続的な利益とは強く関係しています。永続的な利益につながる行動を「コアバリューに合致するかどうか」という基準でシンプルに判断できるのは会社全体の行動スピードを上げるためには非常に役にたちます。 ◼️ミッション・ビジョンは皆で具体化して実現していく 定期的にワークショップを行い、それぞれのビジョンイメージのすり合わせ、施策立案、運用を行なっています。 ◼️コミュニケーション 現場メンバーがそれぞれの知見を共有し合う勉強会も盛んで、月2~4回ほどコンスタントに開催されています。 半期に一回の総会や、月一回の帰社会など業務として全員が集まるイベントもあります。

デジタルサービスベンチャーを中心に、クラアンアント先へ出勤または自宅からリモート環境で常駐先のデータ分析基盤の構築・運用業務を担当して頂きます。 これまでのデータアナリストの経験を活かし、データエンジニアを目指すことが可能です。 データ基盤経験がなくても、SQLの業務利用経験があればOKです！ 弊社の社員もデータアナリストからデータエンジニアへジョブチェンジし活躍している実績があります。データエンジニア研修＆データ分析業務主体の常駐からスタートし、データエンジニア業務を増やしていくことで、スムーズにデータエンジニアにキャリアアップ可能です。 ★実際にアナリストからジョブチェンジしたメンバーも！ https://www.wantedly.com/companies/company_7316246/post_articles/354387 【仕事の魅力】 データ分析を行っている際に、欲しいデータの形式がそろっていない、データの保存先が各部署に散らばっている・・・といった経験はあませんか？ せっかく、貴重なデータが溜まっているのに、そのデータを分析できる状態にするために膨大な手間暇がかかっていては、ビジネスで価値を生むデータ活用は一向に進みません。 そこで重要なのが、データエンジニアです。弊社のデータエンジニアは、顧客企業の中の人として顧客のミッションを理解し、データアナリストが活用しやすいデータ分析基盤を構築・運用するしていきます。今まで活用できていなかったデータを顧客の資産へ変換し、ビジネス課題解決へつなげることができる重要なお仕事です。 【入社後の流れ】 入社後約1ヶ月のデータエンジニア研修期間を経て、客先に常駐していきます。社内個人評価に使う目標を顧客と握っていただくことで、顧客成果に会社としてもコミットします。基本的には今ある経験・スキルを活かしながら、やったことがない・やりたい業務を経験できる案件に入り、常駐後も勉強会などでインプットしながら実務でアウトプットして成長していって欲しいと思っています。まずは、データ分析が名の常駐先からスタートし、半年〜1年ほどして顧客の信頼を獲得し、できることが増えれば、営業と相談しながら、データエンジニア業務へもどんどん挑戦していただきます。既存案件のなかで役割を変えてもらうこともありますし、それが難しい場合は案件自体を変えることもあります。 【具体的な仕事内容】 ■データ活用のための基盤構築・運用 ≪現状調査≫ ・既存の業務フローやデータ構造の把握、言語化 　▼ ≪分析基盤構築≫ ・要件を設計に落とす ・分析基盤構築スケジュール作成 ・実装 　▼ ≪データ活用≫ ・基盤の運用・保守 ・ユースケースやビジネスサイドの要望に基づくデータマート作成 ・BIツール上でのレポーティングダッシュボード構築 ・AIモデルの実装 ・MLops ・顧客社員へのスキルトランスファー　など ▼開発環境の例（案件によりますが、以下環境が多いです） 言語：Python インフラ：AWS・GCP ソースコード管理：GitHub BIツール：Tableau 扱うデータ：テーブルデータ中心（売上データ、POSデータ、webサイトアクセスデータ、会員情報など） ▼タスクの例 ・AWS上のアプリケーションから生成されるデータを活用するための分析基盤をGCPで構築する ・Tableauダッシュボードを自動更新するため、GCP/BigQuery上のDWHをベースとしてデータパイプラインを構築する ・コールセンターの会話ログ（テキスト）に対する自然言語処理