林 七海（29歳）
データアナリスト → アナリティクスエンジニア（データマート担当）
学習ストーリー
安藤 聡さん本人の学習設計の語り
既存の経営指標を棚卸しし、定義とデータソースを整理する。SQLとDWHを学び、月次レポートの再現可能なテーブル化を進め、最後に監査性と権限管理を整える。
安藤 聡の学習プラン
経営企画・データ活用担当 → アナリティクスエンジニア（経営指標担当）
最終更新: 2026-06-05 
プロフィール / 経歴
経営会議向けの数値取りまとめと事業計画の更新を担当してきた。ExcelとBIでレポートを作る力はあるが、元データの抽出や定義確認を都度エンジニアへ依頼しており、速報性と再現性に課題を感じている。経営指標を信頼できるデータ基盤に載せ替えたい。
きっかけ・モチベーション
「経営判断に使う数字を、手作業の集計ではなく再現可能なデータマートとして整備したい。事業理解を活かしながらSQL、DWH、データ品質、ガバナンスを身につける。」
現在の課題
- 技術学習の初期負荷が高い
- 本番データの扱いに慎重さが必要
- 経営側と開発側の言葉を翻訳する必要がある
スキルギャップ
現在のスキル水準とアナリティクスエンジニア（経営指標担当）に必要な水準を並べ、何を伸ばすべきかを可視化しています。
経営指標 4/5
Excel 5/5
BI閲覧 3/5
事業計画 4/5
SQL 1 4
埋めるべきギャップ
SQL DWH データ品質 権限管理 データモデリング
最初の3冊（ここから始める）
迷ったらこの順番で読むのが推奨。基礎 → 実践 → 視座を上げる、という流れで構成されています。
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なぜこの本か
経営指標を意思決定に使うための考え方を整理するため。
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なぜこの本か
Excel中心の集計からSQLを使った再現可能な分析へ移るため。
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なぜこの本か
経営会議に出す数字を信頼できる運用で支えるため。
学習プラン全体像
7
ヶ月
週5
時間
3
フェーズ
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Phase 1: 指標定義の整理
8週間経営指標、粒度、定義書
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Phase 2: SQL/DWH基礎
10週間SQL、DWH、データモデル
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Phase 3: ガバナンスと運用
10週間権限、監査、品質、ドキュメント
似た背景のペルソナ
同じ職種・近いレベル感を目指す他のペルソナです。学習プランや読む順番のバリエーションとして参考にしてください。
