多くの学生がデータ関連の仕事に就きたいと願っており、さらにレベルアップすることを夢見ています。しかし、多くの企業にとって「データアナリスト」とは一体どのような存在なのでしょうか？データ分析、ビジネス分析、運用分析、戦略分析、データ運用、BI分析など、それぞれの違いは何でしょうか？ 今日は、2025 年に職場で迷子にならないように体系的な分析を提供します。 I. データソースから始める企業データには、次の 4 つの一般的なソースがあります。 ● 業界データ: 通常は第三者から提供される業界の状況とマクロ経済データ。 ●ユーザーデータ：調査ユーザー/店舗/販売店に直接アンケートを送信します。 ● 外部システムデータ: Tmall や Amazon などのプラットフォームでストアを運営する際のデータなど。 ●社内システムデータ：自社の取引システム、ERP、CRM、ウェブサイト、APPから記録されたデータ。 これら 4 つのデータ ソースは、まったく異なる 4 つの方向に対応します。 ▌業界調査ライン：業界データ → 業界調査 → 戦略・戦術的方向性。一般的に、銀行や証券など、業界政策に敏感な業界にのみ、大手グループ本社に専任のポジションが設けられています。業界調査ラインでは特別なスキル開発は必要ありません。重要なのは、業界についてどれだけ深く理解しているかです。 市場調査トラック：アンケート／インタビュー → 市場調査 → マーケティング／デザインフォーカス。市場調査は、日用消費財、小売、チェーンストア、耐久財デザインといった伝統的な企業では非常に人気があり、定着しています。大手インターネット企業にはリサーチセンターがあるかもしれませんが、小規模なインターネット企業では、プロダクトマネージャーやオペレーションスタッフが場当たり的に対応していることが多いでしょう。このトラックで成功するために鍵となるのは、アンケート設計、インタビュー設計、そしてデータ要約の経験です。 プラットフォーム運用ライン：プラットフォームの利用 → レポートの作成 → 運用提案の提供。この分野は「タオバオ/Amazon/Eコマースデータ分析」「売上分析」「サプライチェーン分析」などと呼ばれることが多く、一般的に「スプレッドシートスペシャリスト」と呼ばれる人々です。彼らの主な日常業務は、EコマースプラットフォームからExcelスプレッドシートをエクスポートし、さらに加工することです。データは固定レポートで構成されているため、ビジネスデータを解釈する能力が不可欠です。そうでなければ、彼らは単なるスプレッドシートの模倣者となってしまいます。 ▌データ開発ライン：社内システム → データウェアハウス → データモデリング／データプラットフォーム → データプロダクト（BI）。このラインは「データ開発」「BIエンジニア」「ビッグデータエンジニア」とも呼ばれます。データウェアハウス開発にはHadoopエコシステム全体とデータウェアハウスモデリングの経験が必要であり、専任の担当者が担当します。一方、ワイドテーブルを用いたSQLデータ検索をベースとしたBIツールは、別の専任担当者が担当します。 ▌データ分析ライン：ビジネスにデータサービスを提供する、データビジネスパートナー／ビジネスアナリスト／オペレーションアナリスト／ビジネスアナリシスなどとも呼ばれます。はい、狭義のデータ分析にはこれらの役割が含まれます。これらのポジションでは、ビジネスニーズを汲み取り、データ解釈、分析レポート、ダッシュボードなどを提供することが求められます。つまり、開発志向ではなく、ビジネス志向です。 上記の5つのカテゴリーはすべてデータ関連の仕事です。企業が明確に区別すれば、5つの異なる職務が存在します。もちろん、企業によっては適当に分類している場合もあります。 II. 混乱の根源はここにある。理論上、理想的な状態は次のとおりです。 ● データ開発は、5 つのラインすべて (データ ウェアハウス、データ モデリング、データ製品、データ分析、データ ガバナンス) を網羅し、IT によって管理されます。 ● 市場調査や業界分析はマーケティング部や戦略開発部に所属し、一元的に管理され、経営管理の対象となります。 ● ビジネス分析を別個の職務とすべきではありません。その作業を行う人々自身が分析スキルを持っている必要があります。 明確な役割分担、報告プロセス、昇進経路が明確に定められていることで、効率は最大限に高まります。理論上は魅力的ですが、現実は厳しいものです。このような構造は、企業に多くの負担を強いることになります。 ●会社は十分に大きい● リーダーシップは、データのソース、生成、機能について非常に明確に理解しています。 ●HR はデータのソース、生成、機能について非常に明確に理解しています。 ●社内での役割分担が非常に明確で、役割間の対立はありません。 ●IT 部門は十分な尊重と投資を受けています。 ●事業部門はデータを解釈し、適用する十分な能力を備えています。 ●リーダーたちはそれぞれ自分の役割を遂行し、互いに協力しました。 ● リーダーは開発目標を明確に理解しています。 上記の 8 つの条件が存在しないことがよくあることに気づくでしょう。 基本的な質問: ● 会社の規模が小さすぎるため、1 人の人間が多くの業務を行う必要があります。 ●リーダー自身も「データだけなのに、1人じゃ足りない？2人入れた方がいいの？」と困惑していました。 ● HR の女性は困惑していました。「Python、R、SPSS、Excel に精通している必要があります。」 はい、一般的に「Python、R、SPSS、Excelに精通している」と記載されている求人広告では、Excelのスキルのみが求められることが多いです。SPSSを含む求人は、その分野についてあまり知識のない人事担当者がオンラインで要件を見つけただけのケースがほとんどです。そのため、異なる職種間での混乱が生じやすく、結果として要件を満たしていない人材を採用してしまう可能性があります。 中級レベルの質問: ● オペレーション/マーケティング/プロモーション担当者は、IT 業務の効率が遅いことに不満を抱いており、データ収集のために人材を雇いたいと考えています。 ● オペレーション/マーケティング/プロモーション チームにはデータを解釈する能力が不足しているため、Excel スプレッドシートを作成するジュニア スタッフを雇用します。 ●IT社内の管理が混乱しており、データ収集を依頼されるとイライラしてしまうため、その作業を行う人を雇っています。 ● IT 部門への投資が不十分で、基本的にデータ関連のタスクを担当する人は他者に任せられています。 このような状況では、「データアナリスト」という肩書きを持つ人が、実際にはExcelスプレッドシートのコーディングやSQLクエリの実行、そしてあらゆる厄介なIT問題への対処といった雑用をこなしているだけということがよくあります。実際に仕事をするとなると、一番不満を言うのはこうした人たちです。実に嘆かわしいことです。 高度な質問: ● 事業部門は、「ビッグデータはすごい！トラフィック獲得、売上、商品選択、ユーザーエンゲージメントなどの問題を解決するために、ビッグデータを理解している人材が必要だ。」と考えます。● 事業部門は、「当社の IT スタッフはデータの使い方を知らない！データの専門家が必要だ！」と考えます。 ● IT 部門は、「上司はデータ プラットフォームが大好きなので、何に使うかはさておき、データ プラットフォームを作成したい」と考えます。 このような状況では、若い人が意気揚々と面接に臨むものの、結局は何をしているのか分からず、業績目標も明確ではなく、経営幹部からは「価値のある成果を出していない」と不満を漏らされ続け、ITリーダーからは「ミドルプラットフォーム」や「モデル」の構築を求められるものの、実際には何を構築したのかすら分かっていない、といった状況に陥ることがよくあります。結局、何も成果が出ず、翌年には解雇されてしまいます。つまり、仕事ができないのではなく、上司がきちんと考えていないだけなのです。 3番目に、「このデータアナリストは何を言っているのか」を明確にします。次の重要な質問を直接尋ねることができます。 まず、次の質問をします: その部門は開発部門に属していますか、それともビジネス部門に属していますか? IT 部門の場合は、次のように質問を続けてください。● 独立したデータ部門はありますか? ● データウェアハウスと ETL を行っている人はいますか? ●明確に定義されたデータ製品はありますか? ● データ プラットフォーム / ユーザー プロファイル / データ モデルに特定のアプリケーション シナリオはありますか? ビジネス部門の場合は、次のように質問し続けます。 ●分析されるデータは（アンケート、社内システム、プラットフォーム、サードパーティ）からのものです。 ●あなたが報告するリーダーは、専任のデータリーダーまたは特定の事業ラインのリーダーですか? ●自己生成データ/ITサポートが必要 ● リーダーはどのようなシナリオで「詳細な分析」に言及していますか? (または、相手が納得するかどうかを確認するためにいくつかの例を挙げてください。) IV. 機会と課題は常に共存します。 誰もが、組織がしっかりと整い、適切な分業体制があり、明確な目標を持つ企業に就職したいと願っています。ですから、求人要件を理解する際には、より綿密な調査を行うべきです。しかし、職務内容が明確でないからといって、採用のチャンスが全くないわけではありません。 ● 不明瞭なアーキテクチャ：独自のニッチを切り開くことができる ● 不明確な目標: 業務運営と連動して成果を達成する方法を見つけます。 ●ポジションは非常に基本的です。大規模なプラットフォームはキャリアの見通しを向上させることができます。 ● ビジネスリーダーは期待を抱いています: 成功は昇進につながります。 ●あるいは、単純に業種や職種を変えたい場合、よほどひどい状況でない限り、一つの仕事に留まることもできます。 リスクとチャンスは常に隣り合わせであり、成功は常に高い能力を持つ者のものなので、リスクを恐れる必要はありません。しかし、技術的にも精神的にも、万全の準備を整えることは不可欠です。 多くの学生は、単なる「学ぶ」という単純なマインドセットで企業に入社しますが、組織構造の不備、責任の明確さ、そして目標の曖昧さに苦戦することになります。同じ人が、荒野では勇敢にも、名誉ある地位では謙虚になることもあります。状況に応じて適切なアプローチを選択することが、長期的な成功の鍵となります。 |
