Junpei.M

挑戦的な雰囲気の中にも風通しの良さがある会社だと納得できたことが決め手です。
私はインフラエンジニアからデータ分析エンジニアへのキャリアチェンジを決意したのですが、当時は未知の世界へ飛び込むことへの不安が大きく、仕事内容もあまりイメージできていませんでした。選考で面接官の方に、社内の評価方法や社員の皆さんの働く様子について質問をしたところ、よりリアルなお話を伺うことができ、目的をもって行動すればそのプロセスと成果が正しく評価される風通しのよさを感じました。更に、その風通しのよさが社員のモチベーションを高め、結果として仕事の成果に結びついているのだと納得できたことが入社の決め手になりました。

研修で本社に出社した際、先輩社員がTシャツ短パンで仕事をしている姿に衝撃を受けました(笑)それだけでなく、私に対して「研修期間だから」「新人だから」と言われることもなく、入社して間もないころから既存社員と対等に扱っていただけたことが何より嬉しかったです。苦手な体育会系のノリもなく、気兼ねなくコミュニケーションが取れる環境が心地よいと感じています。
その他には、自分が想像していたより「常に勉強する意識」が高かったことも印象的です。入社時研修である程度の技術スキルは習得できるのですが、業務によって必要なスキルも変わってくるので、自己投資としての学習が必要になります。最近では、同じ言語やツールを使う社員同士で学習会を開くケースも増えているので、そういった取り組みを会社全体として広げていきたいです。

TableauというBIツールを使ったデータ可視化案件に携わっています。具体的には、SQL言語を使って日々蓄積される膨大な売上データから必要なデータを抽出・加工する業務と、Tableauを使って抽出したデータからダッシュボードを作成するという業務を行っています。顧客企業の営業部やマーケティング部の意思決定をサポートすることが最終的なミッションなので、日々頻繁に顧客とコミュニケーションをとり、顧客は何を達成したいのか、そのためにどんな数値が必要なのか認識を合わせることを心がけています。そうすることで、分析の工程でも目的を意識した柔軟な判断ができるようになります。アウトプットを作成しても役に立たないと価値がない「ただのデータ」になってしまうので、顧客と同じ目線を持つことを意識して業務に臨んでいます。

初めは、データ分析の過程や結果を論理的に説明することに難しさを感じました。説明する際にはわかりやすさを求められるので、論理的に話す技と説明に耐えうるだけの知識を身につけるのに時間がかかりました。自分なりのやり方を模索する中でたどり着いたのは物事の細分化でした。抽象的な課題を要素に分解して考えたり、プログラミングをするときに細かくステップを分けてコードを作成したりと、一つ一つひも解いて理解し、順を追って丁寧に説明をすることで課題を克服しました。

月並みですが、自分が作ったアウトプットで顧客が喜んでくれたときはすごく心が満たされます。例えば、データ抽出からビジュアル化までの作業を自動化して分析業務をスマート化できた時は、とても喜んでいただけました。達成感を感じるのと同時に、いただいた言葉をエネルギーにして更に頑張ろうと思えましたね。最近では、顧客との日常的な会話で「いつもありがとうございます、とても助かってます」と言葉をかけていただけることが増えてきて、信頼関係ができている実感があることも自分のモチベーションにもつながっています。こういったお互いにとって良い循環を今後も継続できるように努力していきたいと思います。