ID:79345さん

# プロジェクト概要 KPIをモニタリングするための集計基盤を設計・実装し、定期レポートを作成。また、クライアントからの個別課題に対してアドホックで分析を実施し、改善提案を行った。 【課題】 施策の効果が可視化されておらず、改善ポイントが不明瞭 データ活用が属人的で、定量的な意思決定に活かせていなかった 【解決策・工夫点】 KPI設計と定期レポーティング 　クライアントと合意形成の上で主要KPIを設定し、BigQueryで定期的に集計。TableauやPowerPoint形式で分かりやすく可視化し、月次報告資料として整備。 アドホック分析と改善提案 　売上減少要因や購買傾向の変化といった課題に対し、SQL・Pythonを用いて仮説検証を実施。結果をPowerPointにまとめ、クライアント向けにプレゼンテーションを実施。 【成果】 データにもとづいた定例報告フローを構築し、意思決定の高速化に貢献 アドホック分析を通じて、購買率向上・離脱率低下に向けた具体施策を提言 分析からレポート・報告まで一貫して対応し、クライアントからの信頼を獲得 【担当フェーズ】 分析設計、データ抽出・加工、レポート作成、クライアント報告 【チーム構成】 2名

AWS上のSageMakerで運用していたデータマートを、クライアント指定のGCP環境（BigQuery）へ移行するプロジェクトに従事。 【課題】 クラウド環境の変更に伴うコード・処理系の非互換性 GCP上での運用を前提とした設計・構成の見直し 移行後も既存の分析業務に支障が出ないよう検証・整備が必要 【解決策・工夫点】 GCP環境に合わせて、既存のPython処理をBigQuery対応に修正 新たなテーブル構造に基づき、定義書およびクエリを作成 開発環境・本番環境で段階的に検証を実施し、差分や仕様漏れの確認・調整を実施 【成果】 GCP移行により、顧客環境での一元的なデータ管理が可能に テーブル定義から実装、検証までを網羅的に担当し、スムーズな移行を実現 【担当フェーズ】 要件確認、設計、実装、クエリ作成、検証・レビュー対応 【チーム構成】 2名（自分1名で実装・検証を主導）