データエンジニア ポートフォリオ

dbtを使ったデータ変換・モデリング、分析用データマート構築の専門家

一貫して「データを活用して社内チームをサポートする」ことにやりがいを感じてきました。

営業事務時代（2011-2013年）：花苗メーカーで、前任者がExcelを扱えず目視確認のみで在庫管理していた課題を解決するため、Excel VBA・マクロを独学で習得。通販担当社員へのヒアリングから業務課題を明確化し、3つのデータソース（通販サイト在庫、社内在庫、卸元在庫）を統合する管理システムを構築。CSV取込により「添付するだけで瞬時に在庫バランスを可視化」できる仕組みを実現。システム導入により、通販商品全体で前年比120%、多い商品では前年比130%の売上を達成。営業部長を経由して社長から「正確ですごく早い」と評価され、通販事業部から「前任者ができないことをやってくれた！本当にありがとう！」と評価していただきました。これが私の「データエンジニアリング」の原点となりました。

旅行代理店時代（2014-2019年） - 💡 原体験その1：「データで人の役に立つ喜び」を知った原点：Google Analyticsで閲覧数・回遊率を分析し、Webページのデザインやメールマガジンのコンテンツを改善。独自選定ツアーのメルマガで前週比1.3倍の反応率を複数回達成（通常は0.8〜1.1倍）。上司から「作ったメルマガの反応良いよー！」と評価していただいた経験が、私にとって最も嬉しい瞬間でした。この「データ分析→施策実行→結果確認→評価」というサイクル全体に関わることで、自分の貢献が可視化され、社内チームの成果に繋がっていることを実感できました。データ分析で1.3倍の成果を達成し、チームから感謝された経験が、「データで貢献したい」という軸の出発点となりました。

産後・業務委託時代（2022-2023年） - 💡 原体験その2：「エンジニアリングが必要」と気づいた転機：子育てをしながら、ECサイトのマーケティング補助として、データ分析に触れ続けました。フルタイムは難しい状況でしたが、データに関わる仕事を完全に離れたくなかったのです。手入力で2時間かかっていた資料作成業務を、Excel数式・関数の活用により30分に短縮（75%削減）する業務効率化を実現。しかし、この期間中、私がまとめたデータがクライアント企業で全く使われていないことが判明しました。理由は、データの使い方が分からない、データ分析の方法が分からない、データよりも優先すべきことが多い、という3点でした。日本企業の多くが、市場にあふれる貴重なビッグデータを使いこなせていない現実に愕然としました。H.I.S.やサントリーフラワーズでの経験から、データを活かせば確実に効果が出ることを実感していたからこそ、このギャップが衝撃でした。この経験から、「データ分析だけでは不十分。データ基盤（エンジニアリング）がなければ、分析も活きない。だから自分自身がエンジニアになる必要がある」と気づき、データエンジニアを目指す決意を固めました。

データエンジニア時代（2024年1月～現在）：データエンジニアとして1年11ヶ月、大手企業向けの分析用データマート実装に従事。アパレル4ブランドのマーケティングタグ管理基盤の統合移行（2,724項目のテスト実施、タグ発火率99.8%達成）、BIデータマート実装（分析リードタイム96%削減）、SFCC API連携のリトライ処理実装、モバイルアプリデータリカバリー対応、大手不動産企業空港事業部向けIPOCAレポートSQL作成・移動データ異常値補正など、技術的なスキルを習得しました。

しかし、データ整備だけでなく、「データを分析し、施策を提案し、チームの成果に貢献し、評価していただく」という一連のプロセスに関わりたいと強く思うようになり、転職を決意しました。また、現職では全体像（なぜこのデータが必要か、誰がどう使うか、どんな成果を目指すか）が見えず、最適な提案ができないことにも課題を感じています。

次のキャリアでは、BtoB SaaS企業で社内チームを支援する分析用データマートを構築し、dbtを使ったデータ変換・モデリングのスキルを活かしながら、企業向けサービスのデータ分析・施策提案まで一貫して関わり、全体像が見える環境で社内チームに貢献できる仕事を実現したいと考えています。