データドリブン時代において、データ分析は職場に欠かせないスキルとなっていますが、多くの実務家は依然としてキャリアアップの道筋に迷いを感じています。この記事では、データ分析のキャリアアップの道筋を包括的に検証し、明確な指針を示します。

2025年を迎え、多くの学生が既にキャリアプランを立て始めています。データ分析でゼロから1を生み出す方法については、オンライン上に無数の記事がありますが、その後のキャリアパスについて言及している記事はほとんどありません。今日は、様々なキャリアパスについて概説します。きっと、そのうちのどれかが昇進や昇給につながるはずです。

まず第一に、データ分析は仕事の量だけで報酬が決まる仕事ではないことを誰もが理解する必要があります。重要なのは、誰が最も多くのSQLクエリを書いたかではなく、誰が最も多くの報酬を得ているかです。実際、1日に2000行ものSQLを手動で抽出している人は、「ビジネスへの貢献が不足している」と批判され、昇進のチャンスを失う可能性があります。ですから、仕事に没頭するのではなく、先を見据え、全体像を把握することが重要です。

I. 内部昇進

社内で昇進するには、いくつかの要件を満たす必要があります。

1. 自社の業績は伸びている。

2. データ部門には拡張の余地があります。

3. データ部門には、パフォーマンスに基づく A 評価の割り当てが 1 つあります。

4. 直属の上司があなたのパフォーマンスを承認します。

誰でもこれらの基準に照らし合わせて、自分に当てはまるものがいくつあるか確認できます。もし…

1. その会社は大きくありません。

2. 会社の業績は低下している。

3. 当社にはデータ部門がありません。

4. 直属の上司があなたを承認しません。

したがって、読み続けて他の機会を検討することをお勧めします。

II. 同僚の転職機会

転職して給与を上げたいなら、同じ業界の会社に転職するのが一番の近道です。誰もが自分の望むものを手に入れたいものですし、同じ業界での経験があれば、給与交渉もしやすくなります。

注意！ここでの「同僚」とは、次のような同様のビジネス問題を分析した人を指します。

• 営業：営業担当、テレマーケティング、オンライントラフィック獲得
• オペレーション: ユーザー、製品、プライベートドメイン、
• 生産：個別生産とプロセス生産
• 供給：物流、倉庫、配送
• 製品: コンテンツベース、Eコマース、ツールベース
• 商品: 耐久財、日用消費財、生鮮食品

就職活動では、注意深く観察することが大切です。そうすれば、より多くのチャンスが見つかるはずです。例えば、伝統的な企業で働く学生もいるかもしれませんが、

1. 自社開発のアプリがあり、イベント トラッキングとユーザー行動分析のフルスイートの経験があります。

2. 完全な販売業務経験を備えた成熟した CRM 運用。

3. パブリックドメインからプライベートドメインへのトラフィック誘導およびオンラインプロモーションの経験。

この時点で、学生のスキルはインターネット企業の要件と一致しており、キャリアチェンジは比較的容易になります。逆に、一流インターネット企業で働いているにもかかわらず、実際にはコンテンツモデレーション、カスタマーサービス、テレマーケティングといった周辺業務にしか携わっていない学生もいます。そのような学生は、転職する際に依然として大きな困難に直面するでしょう。

特別な注意: よく話題になる「電子商取引」には、実際には次の 3 つのタイプのビジネスが含まれます。

1. プラットフォームの種類: ユーザー (C エンド) と販売者 (B エンド) にサービスを提供する大規模な電子商取引プラットフォーム。

2. オンボーディングタイプ：Tmall、JD.com、Amazonで商品を販売する企業。

3. 自社構築型: ブランドが自社製品を管理するために独自のアプリを構築します。

これら3種類のポジションにはそれぞれ異なる経験要件があります。プラットフォームベースのポジションでは、CエンドとBエンドの役割を別々に募集することが多く、オンボーディングベースのポジションでは主にプロダクトマネジメントとユーザー獲得の最適化に重点が置かれます。一方、セルフビルドポジションでは、Cエンドの分析経験がより求められる場合が多くあります。そのため、適切な準備を怠ると、面接で不合格になる可能性が高くなります。

しかし、学生の中には深いビジネス経験が不足しており、大量のデータを場当たり的に取得し、機械的にレポートを作成している人もいます。どうすれば良いでしょうか？次の点をご覧ください。

III. 熟練労働者のための機会

注意！大企業でも、深いビジネス経験を必要としないエントリーレベルのポジションは存在します。基本的なデータ検索スキルがあれば十分です。これらの求人内容には、一般的に以下のような内容が含まれます。

1. 営業、オペレーション、製品などの日常的な分析ニーズをサポートします（種類に制限はありません + 多数の部門に対応）

2. ビジネスニーズに基づいて定期的なレポートを生成し、ビジネストレンドを監視します。

3. ビジネス運営を診断し、ビジネス上の問題を特定し、分析に基づく提案を提供します。

つまり、議論はすべて一般的な内容であり、ユーザー、プロモーション、製品に関する詳細な質問には踏み込みません。

このタイプの仕事は、低レベルの労働者が状況を改善するのに適していますが、それでもいくつかの準備が必要です。

1. 少なくとも、作成した要件/レポートの概要を示し、それらがどの部門/どのようなニーズに対応しているかを指定します。

2. 通常のビジネス部門のパフォーマンス指標 (MPI) をよく理解し、面接中にどもらないようにします。

3. 日常的な異常診断と問題分析の手順をよく理解し、事前に準備しておくことが最善です。

このように準備することによってのみ、面接に合格することができます。

IV. 軌道変更の機会

データ分析は非常に役立つスキルです。データ分析ができるからといって、必ずしも「データアナリスト」の職に就く必要があるわけではありません。高収入のビジネス職の中には、データ分析スキルを高く評価する職種もあります。例えば、

1. 業務関連：ユーザー業務、製品業務、販売業務

2. 製品カテゴリー: 戦略製品、データ製品

3. 経営：ビジネス分析、地域経営

これらのポジションは主に中核的なビジネスロールであり、通常は次のことが求められます。

1. ビジネスデータの傾向を監視する

2. データを分析して問題を特定する

3. データ計算に基づいて戦略を決定する

データ分析はこれらの職種にとってコアコンピテンシーです。SQLを書くのは苦手でも、ビジネスオペレーションに興味があるなら、転職は十分に可能です。

これらは営業関連の職種であり、次のような一定レベルの営業スキルが求められることに注意することが重要です。

1. ユーザー操作: 一般的なユーザーセグメンテーション方法とユーザーベネフィット設定

2. 製品運用：一般的な製品プロモーションとスケジュール設定方法、製品の選択。

3. 営業業務：営業研修と一般的なインセンティブ方法

蓄積されたビジネス知識とデータの経験があれば、軌道を切り替えるのは簡単です。