この記事では、データアナリストのキャリア開発における主要な段階を詳細に解説します。基本的なデータ収集ツールの習得からビジネス理解の深化、そしてデータプロジェクトの編成と主導まで、段階ごとに分析します。各段階はアナリストの能力を試し、強化するものです。この記事では、実践的な成長の道筋と方法を提示するだけでなく、データアナリストのキャリア開発の方向性についても考察します。

「データアナリストになるにはどうすればいいか」と検索するだけで、オンラインで無数の記事が見つかります。しかし、データアナリストになった後はどうなるのでしょうか？将来はどうなるのでしょうか？キャリアの終着点はどこにあるのでしょうか？こうした疑問を深く掘り下げる人はほとんどいません。さあ、データアナリストの成長における3つの大きな飛躍について、真剣に考えてみましょう。

最初の飛躍：データ検索ツールの習得

一つ目の真実は、データアナリストの職種は給与が高いように見えるものの、それはすべてIT部門との関連性によるものだということです。IT部門傘下のデータアナリストの給与はプログラマー並みです。したがって、プロのデータアナリストを目指すなら、SQLによるデータ取得スキルを習得し、Tableau/Power BI/Fine BIなどのBIツールを少なくとも1つ使いこなし、Pythonによるデータ処理とデータサイエンスパッケージの知識を持つことが、エントリーレベルの必須要件となります。

これが克服しなければならない最初のハードルです。データ取得ツールを習得することです。

学生の中には、「コーディングを必要としない『ビジネスアナリスト』、『オペレーションアナリスト』、あるいは『オペレーショナルアナリスト』の仕事を見つけたい」という夢を抱く人がいます。しかし、そもそも新卒者はビジネスやオペレーションを理解しておらず、データ検索ツールの使い方も知らず、Excelスプレッドシートの整理といった最低レベルの仕事しかできず、法外なほど低い事務職の賃金しか稼げません。

そのため、私はよく学生にこうアドバイスします。

• 「SQL in a Nutshell」を読んでみてください。ただし、興味がなければ読み飛ばしても構いません。
• Nowcoder.com → オンライン プログラミング → SQL セクションにアクセスし、問題を解いてください。
• 3 か月間の、SQL の記述を含むデータ分析インターンシップを探しています。

これにより、「ドラゴンは好きだけど、現実では怖い」という落とし穴を効果的に回避できます。実際、データ抽出をしたくないのであれば、データに精通したオペレーション、プロダクトマネージャー、またはプランナーになることは簡単です。専業のデータアナリストになる必要はありません。データベースからデータを取得するスキルを習得すれば、最初の大きなブレークスルーを達成したことになります。

第二の飛躍：ビジネス価値の実証

データアナリストの成長は直線的ではありません。ジュニアデータアナリストが1日に500行のSQLを書き、中級者が1000行、上級者が2000行書くといったレベルではありません。1日に2000行のSQLを書くような人は、「データ検索マシン」「SQLボーイ」「人間データ検索マシン」「データツール」などとも呼ばれます。つまり、そのような状態は望ましいとは言えません。

2つ目の真実は、データ分析は本質的にサービス業務であり、事業運営を支援するためのものであるということです。したがって、自分のビジネス価値を示す方法を見つけることは、仕事に積極的に取り組み、受動的なデータ収集を避け、最終的には自分のパフォーマンスをより効果的にアピールし、昇進や昇給の可能性を高めるために不可欠です。

ビジネス価値を実証する方法は数多くあります。

• ビジネスを総合的に監視する出力指標システム。
• 問題を積極的に特定し、ビジネスに警告します。
• ビジネスパフォーマンスを向上させる機会を積極的に特定する
• ビジネスアイデアを検証するための科学的実験を実施する
• 分析レポートを出力し、役立つ提案を提供します。

この飛躍は、以下の理由により達成が非常に困難です。

• 参考になる書籍も少なく、業界も特殊すぎる。
• 社内にコミュニケーションの取れた雰囲気がなく、営業スタッフもあなたに無関心です。
• あなたの直属の上司はほとんど指導してくれず、「もっと考えなさい」と言うだけです。
• 成功した例を見たことがないので、どの程度達成できたのかは分かりません。

そのため、多くの学生がこの段階で行き詰まってしまうことがよくあります。

この段階を突破する方法はいくつかあります。この段階の核心は、初心者段階における「チュートリアルから答えを学ぶ」という考え方から、「論理的思考力を鍛え、自ら答えを見つける」という考え方へと転換することです。

一般的に、次のことをお勧めします。

• さまざまな企業の状況を理解するために、同僚とのコミュニケーションを増やします。
• ビジネス チームとのコミュニケーションを強化して、そのプロセスと実践を理解します。
• 論理的思考力を養い、ビジネスプロセスを定量的に記述する方法についてさらに深く考えます。
• データコンテストに参加して、さまざまな業界やビジネス モデルの分析手法を学びます。

これらは経験と知識を積むためのものです。決まった答えはありませんが、経験を積むことで問題解決能力は真に向上します。ビジネス会話で話された内容を分析的なロジックツリーに巧みに変換できるようになれば、この段階を無事に通過したと言えるでしょう。

3つ目の飛躍：データプロジェクトの組織化

3つ目の真実は、他のITチームと同様に、一人で仕事をしていると、大規模な部門を管理し、昇進や昇給を達成するのは難しいということです。実際、データプロジェクトは他のITプロジェクトよりも困難です。それは、ビジネスからの期待が非常に高いことが多いためです。様々な外部からの宣伝によって、「データがあれば正確な予測ができ、万能になれる…」と人々は信じがちです。ビジネスからの過度に高い期待と、不十分なインフラストラクチャという矛盾は、データ分析分野における最大の矛盾であり続けています。

データ プロジェクトをうまく進めるには、次のことが必要です。

• 技術的には、データ検索/モデリング/BI ツールに精通しており、自分では行わなくても、高品質のパートナー/信頼できるサプライヤーを選択する方法を知っています。
• ビジネス面では、一般的なビジネス上の問題に精通しており、要件の潜在的な落とし穴を鋭く特定し、価値のある部分を把握し、データの価値を実証することができます。
• マネジメント面では、プロジェクトの進捗管理に精通しており、ビジネスに要件の明確化を促し、フロントエンドに適切なトラッキングを行うよう促し、データウェアハウスチームに協力を促し、リーダーにカンバン設計の確認を促します。
• プレゼンテーションを行うときは、プレゼンテーションの形式をよく理解しておいてください。プロジェクトの開始前には壮大な約束をし、プロジェクトの開始後は期待をコントロールし、プロジェクトの終了後には自分の貢献を強調するために華やかなまとめを行います。

要するに、優れたプロジェクト組織とは、過去数年間の技術経験とビジネス経験を包括的に活用することです。プロジェクトが成功すれば、リーダーはデータチームを高く評価し、より多くのスタッフを投入し、チームの成長を促し、結果としてマネジメントへの昇進を成功に導くことができます。

多くの企業がプロジェクトの機会を提供していないため、この段階は多くの学生にとって大きなハードルとなる可能性があります。しかし、幸運な学生は小さなプロジェクト（通常は小規模で詳細なレポート）から始め、徐々にスキルを磨くことができます。

もちろん、すべての学生が最後まで到達できるわけではありません。多くの学生は2つ目のステップで行き詰まり、データ分析は面白くないと感じ、転職を検討します。しかし、実際には、データ分析スキルは多くの仕事に応用可能です。例えば、戦略製品、ユーザーオペレーション、リスク管理、製品管理、営業業務といったビジネス系の職種はもちろん、データウェアハウスやアルゴリズム開発といった開発系の職種でも活躍の場があります。