データ戦略マネージャー / Data Strategy Manager (9319)

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フィデル・テクノロジーズ株式会社（2001年設立）は、東京に拠点を置き、テクノロジー、ローカライゼーション、バイリンガル人材のサービスとソリューションを、日本の企業様に提供しているラングテック（＝言語＋テクノロジー）コンサルティング会社です。

グローバルな職場環境でお仕事を働きたい方、新しい技術の習得やスキルアップに情熱をお持ちの方は、ぜひ私たちにご連絡ください！お待ちしております。

Fidel Technologies KK (フィデル・テクノロジーズ株式会社) (since 2001) is a Tokyo based LangTech Consulting firm & offers Technology - Localization - Bilingual Staffing services & solutions to global as well as SME Japanese clients.

If you are looking for a dynamic, creative and international working environment; if you are passionate about learning new technologies and building new skills, please contact us; we would love to have a chat with you!

• 通信、テクノロジー、またはコンサルティング業界におけるデータ戦略、データ収益化、分析、または事業開発の分野で10年以上の経験。
• データドリブンなビジネスモデル、価格戦略、および製品開発に関する深い専門知識。
• ビッグデータ技術、クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）、および分析ツールの活用経験。
• 市場調査、ビジネスケース開発、および財務モデリングに関する専門知識を備えた、高い分析スキル。
• 上級管理職、データサイエンス、IT、法務チームとクロスファンクショナルに連携できる能力。
• データパートナーシップ、ライセンス契約、および顧客交渉の管理経験。意思決定者や外部パートナーに影響を与える優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーション能力

• 10+ years of experience in data strategy, data monetization, analytics, or business development in the telecom, technology, or consulting industry.
• Strong expertise in data-driven business models, pricing strategies, and product development.
• Experience working with big data technologies, cloud platforms (AWS, GCP, Azure), and analytics tools.
• Strong analytical skills with expertise in market research, business case development, and financial modeling.
• Ability to work cross-functionally with senior leadership, data science, IT, and legal teams.
• Experience in managing data partnerships, licensing agreements, and customer negotiations.
• Strong communication and presentation skills to influence decision-makers and external partners

1. データ収益化戦略とユースケース開発
• 楽天グループ内および外部クライアントの収益につながる価値の高いデータユースケースを特定し、優先順位付けを行います。
• 市場調査を実施し、データ収益化のトレンド、競合ベンチマーク、規制への影響を把握します。
• 社内のステークホルダー（データ＆AIチーム、エンタープライズセールス、収益管理部門、財務部門など）と緊密に連携し、収益化の機会とビジネス目標を整合させます。

2. データ製品の特定と開発
• データパイプライン、集約されたインサイト、API、ダッシュボード、AIドリブンアナリティクスソリューションなど、商業化可能なデータ製品とサービスを定義・開発します。
• データエンジニアリングチームおよびアナリティクスチームと連携し、収益化に必要なデータの可用性、品質、セキュリティを確保します。
• 金融、小売、ヘルスケア、広告などの業界全体でデータ製品の提供を拡大・拡張するためのフレームワークを設計します。

3. 価格設定とコマーシャルモデル
• 市場の需要、競合状況、顧客の支払い意欲に基づいて、データ製品の価格設定モデルを開発します。
• 段階的価格設定、サブスクリプションモデル、APIベースの価格設定、使用量ベースの価格設定など、さまざまな価格設定モデルを提案・実装します。
• 財務チームと連携し、収益化可能なデータサービスの収益性、ROI、コスト構造を予測します。

4. ステークホルダーおよびパートナー管理
• 社内の事業部門、グループ会社、および社外パートナーと連携し、収益化されたデータ製品の導入を促進します。
• サードパーティのデータバイヤー、分析会社、およびエンタープライズクライアントと長期的な協業関係を締結するためのパートナーシップを交渉します。
• 社内でトレーニングを実施し、データ収益化のメリットを広く伝えます。

1. Data Monetization Strategy & Use Case Development
• Identify and prioritize high-value data use cases that can generate revenue for internal Rakuten group companies and external clients.
• Conduct market research to understand trends, competitive benchmarks, and regulatory implications of data monetization.
• Work closely with internal stakeholders (data & AI team, enterprise sales, revenue office, finance, etc.) to align monetization opportunities with business objectives.

2. Data Product Identification & Development
• Define and develop data products and services that can be commercialized, including data pipelines, aggregated insights, APIs, dashboards, and AI-driven analytics solutions.
• Collaborate with data engineering and analytics teams to ensure data availability, quality, and security for monetization.
• Design frameworks for scaling and expanding data product offerings across industries like finance, retail, healthcare, and advertising.

3. Pricing & Commercial Models
• Develop pricing models for data products based on market demand, competition, and customer willingness to pay.
• Propose and implement different pricing models including tiered pricing structures, subscription models, API-based pricing, and usage-based pricing.
• Work with finance teams to forecast revenue potential, ROI, and cost structures for monetized data services.

4. Stakeholder & Partner Management
• Engage with internal business units, group companies, and external partners to promote the adoption of monetized data products.
• Negotiate partnerships with third-party data buyers, analytics firms, and enterprise clients for long-term collaboration.
• Conduct training and evangelize the benefits of data monetization within the company.

• データサイエンス、ビジネスアナリティクス、経済学、または関連分野のMBAまたは修士号。
• 通信分析、エンタープライズデータセールス、またはデジタルトランスフォーメーションプロジェクトにおける経験。
• 高度なデータ製品開発のためのAI、ML、予測分析に関する知識。
• データドリブンなビジネスイニシアチブの成功実績。

• MBA or Master’s degree in Data Science, Business Analytics, Economics, or related fields.
• Prior experience in telecom analytics, enterprise data sales, or digital transformation projects.
• Knowledge of AI, ML, and predictive analytics for advanced data product development.
• Proven track record of successfully launching data-driven business initiatives.

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国 / 地域

日本

都道府県

東京都

勤務地（住所）

Tokyo

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