M&T Bank
M&T Bank
M&T Bankは、銀行、保険、金融コンサルティングサービスを通じて、個人、企業、商業顧客にサービスを提供する地域金融機関です。提供サービスには、当座預金口座、クレジットカード、住宅ローン、個人ローン、デジタルバンキング、モバイルバンキング、そしてWilmington Advisors @ M&Tによるファイナンシャルプランニングが含まれます。また、地域企業や多文化向けの銀行業務を支援し、地域社会への関与、サイバーセキュリティ、利用しやすいオンライン金融サービスを重視しています。M&T Bankは1856年に設立され、従業員数は10,000人を超えています。

シニアデータアナリスト、Institutional Services(ハイブリッド勤務—ボルチモア)

Institutional Services部門のエンタープライズデータガバナンス、品質、アーキテクチャ、統合を支援するシニアデータアナリスト。 ビジネスニーズをデータ要件に変換し、モダナイゼーション、コンプライアンス、データ管理の取り組みを支援します。

仕事内容

  • アプリケーション、データベース、ファイル、レポートプラットフォーム、サードパーティシステム全体のエンタープライズデータを棚卸しし、文書化する
  • データソースを評価し、信頼できる記録システムを特定する
  • データインベントリ、カタログ、用語集、メタデータリポジトリ、データディクショナリを維持する
  • データの品質、完全性、一貫性、可用性、利用状況を評価する
  • アプリケーション、インターフェース、API、データベース、ファイル、レポート環境間のデータ移動を追跡する
  • データフロー、変換、引き継ぎ、依存関係、利用箇所を網羅的に文書化する
  • ギャップ、重複、管理上の弱点、プロセスリスクを明らかにする
  • アーキテクトや技術チームと連携してデータ移動と統合を進める
  • 機能拡張、移行、統合、新規取り組みの影響評価を支援する
  • ビジネスニーズを収集し、機能要件およびデータ要件に変換する
  • 仕様書、ユースケース、ビジネスルール、プロセスフロー、データマッピング、受け入れ基準を作成する
  • ビジネス関係者と技術提供チームをつなぐ
  • 所有権、スチュワードシップ、分類、保持、説明責任を対象とするデータガバナンス活動を支援する
  • データ品質、メタデータ、参照データ、マスターデータの標準を推奨する
  • 監査、規制、プライバシー、リスク、コンプライアンスに関するデータ施策に貢献する
  • 概念、論理、物理データモデルを確認し、解釈する
  • データ構造、インターフェース、レポート、ビジネスプロセスの変更による影響を評価する
  • エンタープライズデータアーキテクチャの文書、標準、再利用可能な成果物を維持する
  • 調査結果、提案、リスク、選択肢を経営陣やプロジェクト関係者に提示する
  • ワークショップを主導し、データリテラシーを促進する
  • リスク、規制、方針、管理、内部統制の基準に従う
  • リスク事項をエスカレーションし、監査または規制当局の指摘事項に対応する
  • 帰属意識の醸成を支援し、M&T Bankブランドを代表する
  • その他、割り当てられた関連業務を遂行する

応募要件

  • 学士号に加えて5年以上の関連経験、または学位の代わりに高等教育および/または職務経験を合計9年以上有し、そのうち5年以上の関連経験があること
  • データ分析、ビジネス分析、データガバナンス、データ管理、情報管理、または関連分野で5年以上の経験
  • データ管理の原則とデータライフサイクルに関する深い理解
  • ビジネス要件、機能要件、データ要件を定義し、文書化した経験
  • データフロー、システムインターフェース、アプリケーション依存関係を評価した経験
  • ビジネス部門と技術部門の双方に対する効果的なコミュニケーション能力
  • 高い分析力、組織力、ファシリテーション能力、問題解決能力
  • データベースから直接、またはAPIを通じてデータにアクセスし、取得できる中級レベルの能力
  • SQLおよびリレーショナルデータベースの概念に関する実務能力
  • クエリ言語とデータ分析ツールを使用して、データを調査、検証、照合、解釈できる能力
  • Microsoft SQL Server、Oracle、PostgreSQL、MySQL、IBM Db2、クラウドデータプラットフォームなど、複数のデータベースシステムに関する実務知識
  • エンティティ関係図および概念、論理、物理データモデルを読解し、解釈できる能力
  • データディクショナリ、メタデータ、データリネージ、品質、マスターデータ、参照データ、ガバナンスおよび関連ツールに関する知識
  • データウェアハウス、レポート、統合、変換の概念に関する知識
  • Appianなどのワークフロープラットフォーム上のデータに関する理解
  • 金融業界での経験