BIアナリストの職務経歴書例

• コンプライアンス集計用にSQLデータモデリングとETL検証を実装し、発生時刻と取込時刻を分離。ダッシュボード公開前に統制合計を照合した。
• 行単位アクセスと証拠不足が見えるデータ可視化を備えたQuickSightダッシュボードを作成。更新ごとにPythonで出力合計と集計マートを比較した。
• 財務照合と同じSQL定義でTableau売上ダッシュボードを公開した。返金・時間帯・遅延注文を検証し、財務と顧客担当チームが異なる合計値を使う問題を解消した。
• Power BI指標辞書を作り、詳細・集計レベルでDAX合計を照合。部門別テストアカウントで行レベル権限を確認。
• 基準合計を活用したSQLデータモデル照合を主導し、Tableau・QuickSight指標差異を解消して共通指標辞書を完成。
• データ品質検査を活用したPython ETL確認を構築し、週次照合を95分から40分へ短縮して統計検証ノートを公開。

• 管理されたセルフサービス分析の利用者トレーニング。引き継ぎ後も少ない負荷で同じ業務を処理できる状態を維持した。
• 公開指標と原記録の差異から母集団を変えた処理を追跡し、再現可能なクエリで計算を修正。
• 直前の正常更新と失敗実行を比べ、入力欠損と変換エラーを分離。対象期間のみ再処理し、元クエリと修正結果を保存。

• 経営指標の鮮度・照合・責任者チェック
• 重複・遅着・訂正値を含む合成原記録を作り、行数・キー一意性の検査と指標への期待影響を記録。
• 分析結果と手計算基準表を照合して差異を変換工程まで追跡。修正クエリにデータ辞書・再実行手順を添付。
• 手計算基準を活用した合成データ検証の責任を担い、重複集計を解消して訂正合計再現ノートを完成。

関連科目：アルゴリズム、OS、データベース、ネットワーク

Power BI · DAX · 指標定義 · 行レベルセキュリティ

• 再現クエリを活用した自主手法ノートを公開し、粒度・除外記録・分母変更への感度を解説。