柴田 遼（33歳）
BIエンジニア → アナリティクスエンジニア（BI基盤担当）
学習ストーリー
林 七海さん本人の学習設計の語り
まずDB設計とSQLを学び直し、既存のBI指標を定義書に整理する。次にクラウドDWHとELTを使って再利用可能なデータマートを作り、最後に品質チェックと更新監視を追加する。
林 七海の学習プラン
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）
最終更新: 2026-06-05 
プロフィール / 経歴
マーケティング部門でSQLとBIを使った分析を担当してきた。施策分析は得意だが、元データの定義が部署ごとに違い、ダッシュボードの数値が合わない問題に何度も直面している。分析者として問いを立てる力を活かしながら、信頼できるデータマートを作る側へ移りたい。
きっかけ・モチベーション
「毎回クエリを書き直す分析から、組織全体が同じ指標を使える仕組みづくりへ進みたい。SQL、DWH、データモデリング、品質チェックを学び、分析と基盤の橋渡しができる人材になる。」
現在の課題
- 基盤側の運用経験が少ない
- データ更新の監視を設計した経験がない
- 部門横断の定義合意を進める必要がある
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（データマート担当）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。
SQL分析 4/5
BI 4/5
マーケティング分析 4/5
Python 2/5
DWH 1 4
埋めるべきギャップ
DWH データモデリング 品質チェック ELT ドキュメント
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
分析者としての強みを保ちながら、実務のデータ活用を体系化するため。
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なぜこの本か
指標の揺れを減らすデータモデルの考え方を身につけるため。
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なぜこの本か
クラウドDWH上でデータマートを作る実装イメージを持つため。
学習プラン全体像
6
ヶ月
週7
時間
3
フェーズ
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Phase 1: SQLと指標定義
8週間集計SQL、KPI、粒度
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Phase 2: DWHとデータマート
8週間クラウドDWH、ELT、モデリング
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Phase 3: 品質と運用
8週間テスト、監視、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。
