シニアデータアナリスト

採用背景 Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。 ポジションのミッション・魅力

1

「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ ⚫︎導入社数95.3万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。 （例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など ⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています ⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です

2

kubellグループの事業戦略推進の支援 ⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます

• ︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」 ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
• ︎「BPaaS戦略」 「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
• ︎「インキュベーション戦略」 R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

3

クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援 ⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です ⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます ⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です 業務内容 シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。 kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。

また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。

＜具体的には＞ 1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築 - メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築 - dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化 - 横断セールス/マーケティングデータマートの構築 - 事業管理・IR向けトラストデータの整備 2. データ分析とインサイト提供 - ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行 - 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 - ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 - 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析 - 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析 3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用 - Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 - 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 - レポーティング業務の効率化と自動化 4. チーム協業とステークホルダー連携 - ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙 - ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 - データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 - データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業 - クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

変更の範囲

・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む） 今後のキャリアパス

• テックリード・スペシャリストへの道 - アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード - 複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計 - 組織全体のデータ戦略策定への参画 - 若手メンバーの育成とメンタリング
• マネジメントへの道 - チーム構築、採用、組織運営 - 事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント
• 事業リードへの道 - エンベッド配置による特定事業のデータ責任者 - 事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任 - 事業戦略とデータ戦略の統合リード
• クロスドメインへの拡張 - データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張 - MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦 - データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進 必要なスキル・経験
• 1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方 1. 業務経験 ・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（5年以上） ・チーム開発経験および他部門との協業経験 ・データエンジニアやセキュリティエンジニアと連携し、データパイプラインやガバナンスの要件定義・運用設計に関わった経験 ・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングの実務経験 ・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果（KGI/KPI）へ貢献した経験 ・分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験 2. 技術スキル ・SQLの実務経験（5年以上） ・大規模データセットの処理経験 ・データマートおよびデータモデルの設計・構築経験 ・クラウドデータウェアハウスの実務経験 ・AWS、GCP、Snowflake、TreasureDataなどでの本番運用経験 ・生成AIを活用した開発および業務効率化の実践経験 ・コーディング支援ツールを開発フローに組み込み、実装スピードと品質を向上させる能力 ・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験 3. ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル ・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢 ・ビジネスの文脈を深く理解し、データから戦略的示唆を引き出す能力 ・チームワークスキルとリーダーシップ ・プロジェクトマネジメントスキル あると望ましいスキル・経験
• 下記いずれかの経験をお持ちの方 ・複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど） ・パフォーマンスチューニングの実践経験 ・BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか） ・ダッシュボードの設計・開発・運用 ・ビジネス部門への導入支援とトレーニング経験 ・dbtなどのデータモデリングツールを用いた大規模開発経験 ・データモデリングのベストプラクティスの理解と実践 ・LLMの特性を把握し、適切なプロンプト改善によって分析業務の効率化や業務課題を解決するスキル ・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験 ・クラウドプラットフォームにおけるAI/ML機能の活用経験 L Snowflake Intelligence（Cortex AIなど）、BigQuery ML、AWS AI Services等の活用経験 L クラウドネイティブなAI機能を活用したデータ分析や業務効率化の実践 ・dbtを用いた複雑なデータモデリングの経験 ・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス） ・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験 ・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル ・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識と実務経験 ・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識 ・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解 ・Pythonの実務経験 L pandas、numpy、matplotlib等を用いたデータ分析 L データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発 ・統計分析の実務経験 L 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用 求める人物像 ・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人 ・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方 ・困難な事にも主体的に取り組める方 ・新しい技術や手法を積極的に学び、業務に取り入れる意欲のある方 使用技術・ツール ＜プログラミング言語＞ ・SQL（Hive、Presto、など） ・Python ＜インフラ＞ ・Snowflake ・TreasureData ＜ツール＞ ・データエンジニアリング：dbt ・コード管理：GitHub ・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 ＜タスク管理＞ ・JIRA ＜情報共有＞ ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack 参考資料 中小企業No.1 BPaaSカンパニーに向けた全社横断データソリューション組織の挑戦

NOTE

データアナリストがkubellのデータ組織はめっちゃ面白いと思う理由 データソリューション推進ユニットのメンバーが書いたNOTEの記事 会社説明資料 採用サイト