P11_データアナリスト

■■ 募集背景 ■■ 株式会社ニーリーの「Park Direct事業」では、月極駐車場オンライン契約・顧客管理サービスの提供を通じて、月極駐車場の業務・サービスのDX推進だけではなく、これまでオンライン上に利用可能な形で存在していなかった駐車場データと車ユーザーデータのオンライン化を推進しています。 2019年に業界初でリリースしてからオンライン契約可能な駐車場の掲載台数を着実に積み上げてきており、３年連続No.1となっています。この業界トップの駐車場データと車ユーザーデータ基盤を活かし、モビリティプラットフォームとして今後カーライフがより充実するようなサービスやEV（電気自動車）を普及させるためのサービスを次々とリリースしていきます。 2023年5月に、データを用いてPark Direct事業を支えるチームとしてAnalyticsチームが発足し、データ分析基盤の整備を進めてきました。 データ分析基盤は2023年12月から運用を開始し、現在ではPark Direct事業にまつわる様々なデータが基盤に集約・整理され、分析可能な状態になっています。 それに伴い、Analyticsチームには多数のデータ抽出・分析依頼が寄せられており、各部署や経営の意思決定を支える役割を果たしています。 しかし、依頼を介して事業に貢献できている一方で、よりプロアクティブな「提案型」のデータ分析が不足しているという課題があります。 SQLや統計の知識があり、データ分析基盤上のデータ構造を正確に理解したアナリストが、ビジネスチームと密にコミュニケーションを取り事業課題を詳細に把握することで、ビジネスチームだけでは発見・解決が難しい課題を解決できると考えています。 提案型のデータ分析を強力に推進するために、1人目のデータアナリストを募集するに至りました。 ■■ 業務内容 ■■ Analyticsチームの主な業務内容は、事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化、必要なデータの収集・統合および自動化、データ分析の環境整備・民主化推進です。 その中でデータアナリストは「事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化」に集中的に対応します。 ■■ 本ポジションの魅力 ■■ データアナリストとしてPark Directのデータ分析・可視化を行うことの魅力として、次が挙げられます。 1. 分析のターゲットユーザーが複数存在する Park Directのサービスは駐車場の管理会社と駐車場ユーザーの双方に提供されているため、 　・to B: 不動産管理会社向け 　・to C: 駐車場ユーザー向け 　・to Inhouse: 自社向け という3方向の分析をする必要があります。特に、to B/to Cの両方の分析を行える環境は貴重ではないでしょうか。 2. 事業貢献のチャンスが多い 月極駐車場業界はデジタル化が始まって間もないため、データ分析のブルーオーシャンです。これからデータに基づく最適化を進める局面にあり、シンプルなデータ分析でも要点を押さえれば大きな効果を生み出すことができます。 既にデジタル化が進んでいる業界とは異なり、効果を生み出しやすい点が大きな魅力です。 3. 保有しているデータがユニーク ニーリーは「駐車場の賃料・区画・位置データ」「車両データ」「駐車場ユーザーのデモグラフィックデータ」といった、電子化に非常に手間のかかるデータの電子化を率先して進めてきました。 社内のデータ分析基盤には、それらのデータに加え、Park Direct事業にまつわるユニークなデータが集約・整理され、分析可能な状態になっています。 サイト上の行動データのような一般的なWebサービスでも扱うデータに加え、上述のようなリアルワールドデータがあり、アナリストにとってワクワクする環境だと思います。 4. 部署・領域を横断した取り組みが可能 Analyticsチームは、様々な文脈で他部署と連携しています。例えば「データによる業務効率化・意思決定支援」という文脈では、経営企画・事業企画・営業・マーケティング・クライアントサクセス・カスタマーサクセスといったビジネス部署と連携しています。 また、「アプリケーション上でのデータ活用」という文脈では、機能開発チーム・SREチーム・デザインチームと日々密にコミュニケーションを取っています。 部署・領域を横断して他メンバーと協業する機会が豊富なため、自チームだけでは解決し難い大きな課題に挑戦できます。 また、技術的にも領域を越境することは開発組織としても推奨しています。「ロールを進化させる」というキーワードのもと、肩書や役割にとらわれることなくチャレンジをしています。データアナリストというポジションではありますが、アナリティクスエンジニアやデータエンジニアの領域にもチャレンジし、自らのロールを拡大していただければと思います。 ■■ 具体的な業務内容 ■■ ・データ利用者と連携してのKPI定義・可視化・レポーティング ・データ分析に基づく業務改善や施策の提案 ・施策の効果やKPI変動要因の解析 ・アドホックなデータ集計依頼の対応 ・データ分析スキル (主にSQL) の民主化 ・予測・レコメンデーション ■■ 技術環境 ■■ ・DWH・データベース: BigQuery, Aurora (PostgreSQL), DynamoDB ・BIツール: Redash, Looker Studio ・ETLツール: trocco ・バックエンド：Python (Django) ・フロントエンド：TypeScript, Angular, React ・インフラ：AWS/GCP ・ミドルウェア：Redis, Nginx ・モニタリング：CloudWatch, Datadog ・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理：JIRA ・品質保証：Autify ・チャット：Slack ・ナレッジツール：Confluence ■■ 一緒に解決していきたい課題 ■■ ・ビジネスチームとデータアナリストの連携を強化し、依頼ベースでなく提案ベースでデータに基づく業務改善や施策を実施できるようにする ・KPI変動要因の解析プロセスの迅速化 ・データ分析・集計依頼への対応キャパシティの増強 ・事業や経営に関するKPIの集計定義の統一・明文化 ■■ 組織体制 ■■ Analyticsチーム 　- 社員2名 　- 業務委託メンバー1名 　- 副業メンバー1名 ※Analyticsチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 データ分析の宝庫を前にして〜Analyticsチーム1年目の取り組み～ （https://note.nealle.com/n/n4ccdae85a1a4） 【改正職業安定法に基づく記載】 ・業務内容 雇入れ直後：上記記載の通り 変更の範囲：自社事業の推進および付随するすべての業務 ・就業場所 雇入れ直後：本社・自宅・その他会社指定場所 変更の範囲：本社・自宅・その他会社指定場所

・データ利用者と連携してKPI定義・可視化を行った経験 ・事業・プロダクト・業務生産性の改善に関するデータ分析の経験 ・SQL (PostgreSQL・BigQuery など) を用いたデータ分析・集計の経験 ・BIツール (Redash・Looker・Tableauなど) を利用したレポーティングの経験

・管理会計・財務会計に関する知識 ・SQLを用いたView・データマート作成の経験 ・統計・機械学習に関する知識 ・ETLツールの利用経験

・データ利用者と積極的に連携し、事業やプロダクトの成長に資するデータ分析・集計を追求していただける方 ・分析・集計に必要な情報 (テーブル仕様・業務ドメイン知識など) が不明な場合に、関係者へのヒアリング・ソースコードの調査など、能動的なアクションを取れる方 ・チームの立ち上げフェーズを積極的にリードしていただける方 ・困難な課題に対しても諦めずどうやったら解決できるかを考え行動し続けられる方 ・自らの役割に限定されず他者と協働しながら取り組める方 ・業界知識や業務知識など事業ドメインに関連する知識を積極的にキャッチアップし、深堀りできる方 ・スピード感や大きな変化を楽しみながら働ける方