この記事では、主にジュニアからシニアまでのデータアナリストの5つの成長段階（データ取得、需要、分析、価値創造、そしてマネジメント）を紹介します。また、各段階で求められる主要な能力とスキルについても詳しく説明します。

学生からよく「データアナリストにはキャリアパスがあるのでしょうか？」と聞かれますが、私自身の経験から言うと、数多くの企業に勤務し、何千人もの学生を指導してきた経験から言うと、データアナリストには確かにキャリアパスがあります。しかし、企業によってデータアナリストのキャリアパスは異なるため、経験は人によって大きく異なります。

全体的には5つの段階に分けられます。

フェーズ1: データ取得フェーズ

SQL Boyはデータアナリストにとって不可欠なツールです。「偉大な将軍は下級から昇格し、宰相は地方から生まれる」という諺は、まさにこの点を如実に表しています。なぜなら、現実の業​​務におけるデータの取得は、クリーンアップされた巨大なテーブルに対してSQL文を書くほど単純ではないからです。

データ品質を改善し、正確なデータ取得を確実にするためには、データ定義の理解、データを生成するビジネス システムとプロセスの理解、データベース設計の理解、適切な課金要件の設計、データ品質のチェック、手動データ入力におけるエラーや漏れの本当の理由の理解など、多くの面倒な作業を行う必要があります。面倒で複雑で入り組んだ作業は、この作業では当たり前のことです。

これらの面倒な作業は、プロダクトマネージャーやオペレーション担当者には経験できない、データアナリスト特有のものです。まさにこの困難なプロセスを通して、データアナリストは優れたビジネス感覚、データを通してビジネスを洞察する能力、そしてデータを操作するスキルを身につけ、将来のキャリアアップのための確固たる基盤を築くのです。

もちろん、SQL Boy自体は厳しい批判を受けており、「人間のようなデータ検索マシン」であることは誰もが嫌がっています。しかし、これはデータ検索自体のせいではなく、多くの企業が長期的な開発パスを計画することなく、データ分析をこの段階で放置し、会社を変えれば問題は解決すると信じていることに起因しています。

フェーズ2：需要フェーズ

「番号をください。仕事が終わる前に必要です。すぐに必要です」これが要件です。

「今月新しいキャンペーンを開始するので、その効果を監視する必要があります」—これが要件です。

データアナリストが認められ、自立して業務を遂行するためには、単なる要件ではなくビジネスニーズを満たすことが不可欠です。多くの企業は、「シニアデータアナリスト」の採用において、ビジネスニーズに自立して対応できる能力を最も重視します。ニーズに対応できれば、経営陣からの指示を待つ必要がなくなり、不十分なデータリクエストを繰り返し提出することを防ぐことができます。また、積極的な思考が可能になり、より多くの協働の機会につながります。

「要件」と「需要」の違いは小さいように思えるかもしれませんが、多くの関連スキルの大幅な向上を意味します。仕事に没頭し、盲目的に指示に従うだけではいけません。常に鼻先で操られることになります。上司にすべてを教わるのを待つことはできません。販売、オペレーション、製品、供給、生産における共通の指標と分析軸を明確に理解する必要があります。

積極的にコミュニケーションを取り、業務運営を導くソリューションを提案し、散在する要件を一貫して監視可能なレポートに統合する必要があります。そうすることで初めて、ニーズに応え、業務のパフォーマンスを発揮することができます。そのためには、データリテラシー、ビジネス感覚、そしてコミュニケーションスキルの向上が不可欠です。

部門間の良好な関係を築き、データと業績が好調な企業では、このステップは容易に達成できます。しかし、協調的な雰囲気が欠如し、データアナリストが単なるデータ収集機械として扱われている企業では、困難が伴います。このような環境に閉じ込められている場合、データプロフェッショナルは勇気を出して現状を打破し、より良い企業を見つける必要があります。そうでなければ、何年にもわたって何の進歩もなく、不満を募らせ続けることになってしまいます。

フェーズ3: 分析フェーズ

注意！すべてのビジネスニーズが分析を必要とするわけではありません。多くの場合、分析は単なる「データの監視」に過ぎません。しかし、データアナリストの価値は分析業務において真に発揮されます。問題を分析し、経営陣がデータ分析を有用だと認識していることを示すことで、さらなる昇進の機会を確保できるでしょう。

データ部門をゼロから立ち上げた経験、あるいは1人から10人にまで成長させた経験のある人なら、このことを深く理解できるでしょう。リーダーが問題を検討する際に、データチームのリーダーを招いて話し合いをしたり、データに関する提案を求めたりすることは、KPIやOKRの評価よりも、昇進や昇給を促進する上で効果的です。

この段階では、理論と実践、理想と現実の間で矛盾に直面することがよくあります。たとえば、

収集されるデータは非常に少ないにもかかわらず、上司は依然として「詳細な分析」を求めています。

科学的なサンプルが不足しているにもかかわらず、経営陣は依然として「合理的な評価を行う」ことを望んでいた。

問題が明らかにされているにもかかわらず、経営陣は依然として「結果がより好ましい形で提示される」ことを期待している。

これらの要求に応えるために、チームリーダー／マネージャーはしばしば複数のタスクを行き来しなければなりません。彼らは通常、統計やアルゴリズムを熱心に学び、同僚や同業他社からベストプラクティスを収集することから始め、次に自社の不十分に収集されたデータに対する解決策を見つけ出し、最後に上司の指示を「暗黙のうちに」受け入れ、上司の信頼できる、あるいは信頼できないニーズを満たす方法を見つけます。

多くの理想主義者はこの段階でつまずき、上司は信頼できない、上司はただの口先だけの人だ、自分の才能を活かせる場がないと感じて不満を漏らします。注意！転職してもこの問題は解決しません。新しい会社であっても、データの品質を100%保証したり、上司が統計やアルゴリズムのルールを100%理解し、遵守したりするのは難しいです。この段階を乗り越えるには、まず精神的な覚醒を達成する必要があります。

フェーズ4：価値フェーズ

ほぼすべての企業のデータ部門のリーダーは、次のような存在論的な疑問に直面したことがあります。

「あなたの分析の目的は何ですか？」

あなたの仕事のパフォーマンスはどのように評価されますか?

会社全体の発展にどのような貢献をしてきましたか?

当時、データを集めるのはまるで犬同然で、レポートを見るだけで醜い顔をしていました。それが仕事の現実でした。データアナリストとしてビジネスで認められるには、PowerPointのプレゼンテーションやExcelのスプレッドシートに頼るだけでは不十分です。複数の核となる価値提案を確立し、独自の製品やサービスを提供することが必要です。

この段階では、データ部門リーダーのプロジェクトマネジメント能力（明るい未来を描く能力）が厳しく試されます。トレンドのトピックを見つけ、経営陣にニーズを表明するよう促し、「デジタルトランスフォーメーション」「データエンパワーメント」「データドリブン経営」といったホットなテーマとデータ出力を整合させ、事業部門と良好な関係を築き、多くの称賛の手紙を受け取り、互いに価値を証明し合うこと、これらはすべて基本的な業務です。

この段階では、「データプロダクトをどのようにパッケージ化するか」と「顧客体験をどのように向上させるか」が重要なトピックです。データプロダクトのパッケージ化は、その時々のトレンドを捉えることで実現できます。例えば、ミドルプラットフォームという概念が流行している時期には、CDP+MAによるデジタルオペレーションを実装し、「デジタルトランスフォーメーション」が話題になっている時期には、「戦闘観察室」や「経営ダッシュボード」といったBIプロジェクトを立ち上げ、データエンパワーメントが流行している時期には、モバイルレポートをリリースするなどです。一時的なデータ収集をツールに置き換えることで、後々の確実なパフォーマンス評価が可能になります。

カスタマーエクスペリエンスを向上させるには、まずターゲット顧客を明確に定義する必要があります。経営幹部、事業部門のリーダー、そして現場スタッフは、それぞれ全く異なるグループです。上司と接する際には、競合他社の先進的なコンセプトについて話し、楽観的な見通しを描く必要がある場合がよくあります。一方、事業部門や現場スタッフには、彼らが最も関心のあるトピックに焦点を当て、相互に有益な情報交換を行う必要があります。つまり、データは事業の好調さを証明するものであり、事業部門はデータ製品の有用性を証明するものです。ここでは、運用上の詳細な側面について議論すべき点が数多くあります。ご興味があれば、後日別の記事でその点について解説します。

フェーズ5：管理フェーズ

最初の4つのステージをクリアすれば、あなたは社内のデータ部門のリーダーとして活躍できる実力を備えていると言えるでしょう。しかし、データチームの規模は企業によって異なり、権限レベルも異なります。部門マネージャーとして、専門的なスキルに加えて、標準的なマネジメント手法をある程度理解している必要があります。このトピックは広範すぎるため、ここで詳細に議論することはできません。

しかし、データ部門のリーダー全員がデータ分析のトラックを経て昇進するわけではありません。私がこれまで関わってきたクライアントの中には、戦略開発やマーケティングといった事業部門出身者や、外部から招聘された人もいます。こうしたリーダーは、上司へのマネジメントや上司のニーズへの対応に非常に長けていることが多いのですが、他部門への貢献やデータ製品の導入に関しては、あまり得意ではありません。

もう1つは、データウェアハウスや業務システムなど、IT分野出身者です。こうした人たちは実装能力は高いのですが、上層部へのマネジメント能力や大きな約束をする能力には改善の余地があります。まさにそれが、私がビジネスを営んでいる理由です（笑）。

したがって、データプロフェッショナルとして、技術面とビジネス面の両方で常に進歩していく必要があります。データ収集からプロジェクトマネジメント、プロジェクトマネジメントから製品開発、そして製品開発から経営改善に至るまで、企業にとっての価値を継続的に創造し、経営陣の経験を向上させることで、自己成長を継続し、昇進や昇給の機会を増やすことができます。