データ分析分野において、テクニカルデータアナリストとビジネス志向のデータアナリストでは、職務特性と求められる要件が異なります。この記事では、これらの違いを詳細に分析し、ご自身の状況に合わせた適切なキャリア選択を行うためのアドバイスを提供します。

多くの学生は、データ分析は技術的なものとビジネス的なものに分類できると聞いたことがあるでしょう。この2つの違いは一体何でしょうか？どちらがあなたに合っているでしょうか？今日は詳しくお話ししましょう。

ビジネスとテクノロジー：違いは何でしょうか?

テクニカルデータ分析職の特徴は以下のとおりです。

1. 私が応募している部門は IT で、面接はデータ チームのリーダーが担当します。
2. 職務記述書には、どのビジネス分野を担当するかは明記されていませんでした。
3. 職務内容には、「オペレーション、製品、販売などの部門のニーズを満たす」と漠然と記載されています。
4. 面接では、「異常な指標の動きをどのように分析しますか？」といった一般的な質問など、SQL に関する質問がよく行われます。
5. 入社後は、各事業部のニーズに合わせて定型レポートの更新や一時データの取得などを担当していただきます。

ビジネス指向のデータ分析ポジションの特徴は次のとおりです。

1. 職務はビジネス部門で、ビジネスリーダーとの面接がある可能性があります。
2. 職務内容には、「ユーザー増加/ストア分析/マーチャント戦略分析」と明記されています。
3. 履歴書を審査する際、同様の分析経験を持つ候補者が面接で優先されます。
4. 面接では、具体的な成長・イベント・店舗の課題をどのように分析しているかを直接質問されます。
5. 入社後は、特定の部署（業務・製品・営業）に配属され、PPTプレゼンテーションを多数作成しました。

なので、直感的に言えば、「面接官が応募者の業務経験に基づいて選考するかどうか」と「入社後に1つの部署に所属するか、さまざまな依頼に対応するか」の違いに過ぎません。

したがって、面接の際には、学生は職務要件の下部に記載されているスキルだけでなく、上部に記載されている職務内容も確認し、面接中にそれらについて質問することを忘れないようにしてください。

1. 面接官は人事担当者ですか、それとも採用担当者ですか?
2. この職種は IT ですか、それともビジネスですか?
3. このポジションにはチームが関わりますか？また、およそ何人の人が参加しますか？

こうすることで、状況をより適切に評価できます。多くの場合、学生は資料を注意深く読んだり、十分な準備をしたりせず、到着するとビジネス関連の質問攻めに遭い、完全に圧倒されてしまいます。これは大きな機会の無駄です。

特殊なケースとして、データセンター関連の職種であっても、職名が「データビジネスパートナー」や「サービスビジネス」といったものになっている場合があります。この場合、ビジネスに関する質問が多くなります。

テクニカルデータ分析の情報源

大企業には通常、専任のデータチームがあり、さらに大規模な企業では独立したデータセンターを有しています。これらの組織は通常、IT部門内に設置されており、いわゆるテクニカルアナリストの供給源となっています。特定のタスクに必要な専門性のレベルは、組織の規模に大きく依存します。

典型的な独立型データセンターでは、データガバナンス、データウェアハウス開発、BIシステム開発、データ分析、アルゴリズムモデリングといった専門チームがそれぞれ独立して配置されています。データ分析チームは、複雑なデータ取得ニーズに対応するためにビジネス部門と連携し、固定データダッシュボードはBI開発チームが担当します。

もちろん、規模がそれほど大きくない企業の中には、チームを統合するところもあります。一方で、規模が小さすぎて統合できない企業もあり、「フルスタックデータ分析」を担当する人材を1～2名採用したいと考えています。

こんな場当たり的なチームで働くのは最悪です。ジャンクデータを整理するだけで疲れ果ててしまうことも多いのに、「分析が不十分」と批判されることも少なくありません。ですから、仕事を探す際は慎重に行動しましょう。

最も重要な2つの質問は、次の通りです。独自のデータウェアハウスはありますか？データチームはありますでしょうか？どちらもない場合は、よく考えてください。初心者が経験を積むのは良いことですが、経験豊富なプロフェッショナルはそれを推奨しません。

ビジネスデータ分析ソース

データを頻繁に利用する多くの事業部門では、ビジネスアナリストの人材源となる人材を独自に雇用しています。ビジネスアナリストには、一般的に以下の3つのタイプがあります。

最初のカテゴリーには、戦略開発部門、グループマーケティング部門、事業管理部門が含まれます。これらの部門は会社の意思決定の中心であり、データレポートの作成、事業展開の分析、事業計画の策定、予算の策定、事業展開の追跡、事業上の問題の分析などを頻繁に行う必要があります。

独自のスタッフを採用する必要があることが多いため、職種名は「データアナリスト」「ビジネスアナリスト」「オペレーションアナリスト」などになりますが、実際の業務はほぼ同じです。

2 番目のカテゴリには、ユーザー オペレーション、製品オペレーション、戦略オペレーション、販売オペレーション、リスク管理および不正防止などの部門が含まれます。

これらの部門は、ビジネス戦略の策定、ビジネスパフォーマンスの追跡、ビジネス問題の診断、そして現場業務の指導を担当します。ユーザー分析、製品分析、戦略分析、リスク分析など、ビジネス課題に応じた具体的な要件があるため、頻繁に採用活動が行われており、中には独自の分析チームを持つ部門もあります。職種名には「データアナリスト」のほか、「データオペレーション」や「ユーザー分析」などが含まれる場合もあります。

3つ目のカテゴリーは、カスタマーサービス、営業、サプライチェーンです。これらの部門は多くの人材を必要とし、顧客からの問い合わせや苦情への対応、原材料の入出荷、生産進捗統計の集計、販売進捗の追跡など、多くの業務を担当するため、頻繁に人材を採用する必要があります。

ただし、これらの部門はより最前線に立つものであり、採用するポジションは「販売統計スペシャリスト」「カスタマーサービス統計スペシャリスト」「購買統計スペシャリスト」といった「スペシャリスト」が一般的です。

部署や職名だけでも違いが分かります。実際には、エントリーレベルの「XXデータスペシャリスト」のほとんどは、Excelで基本的な統計表を処理するだけの、いわばレンガ職人です。技術的なスキルはほとんど求められず、給与は非常に低く、将来の見通しも暗いのです。

職種は「セールスアナリスト」ですが、実際により上級の分析職の面接を受けると、経験不足か問題解決能力の低さを理由に不採用になることが多いです。経験ゼロでキャリアチェンジを目指し、経験を積みたい方でない限り、この職種はおすすめしません。

これを見ると、一部の学生は間違いなくこう尋ねるでしょう。「では、テクニカル分析とビジネス分析のどちらが優れているのでしょうか?」

ビジネス vs. テクノロジー: どちらを選ぶべきでしょうか?

現在大学に通っている学生の皆さんには、ビジネスアナリシスは考えないで、SQLライティングの3ヶ月間のインターンシップを真剣に探すことを強くお勧めします。SQLが書けるのであれば、どんな会社でも構いません。

多くの大学生はデータ分析に懐疑的なため、自分はこの仕事に向いていると思いがちです。しかし、毎日2000行ものSQLを書き、データのチェックとクリーニングを繰り返す日々の作業は、退屈で退屈になり、辞めたくなることもあります。そのため、実際の仕事を体験できるインターンシップを見つけることは非常に重要です。

学生の中には、ビジネス分析をSQLを書かないための代替案だと考えている人もいます。「SQLは書きたくないから、ビジネス分析だけでいいんじゃないの？」と。問題は、学生であるあなたがビジネスを理解していないことです。このような考え方では、つまらない仕事を見つけて数ヶ月働いた後、Excelのコピー＆ペースト作業者になってしまい、最終的には続けられなくなってしまうのはよくあることです。

すでに働いている人にとっては、どちらが得意か、どちらをやりたいかによって大きく変わります。

ビジネス関係者の中には、トランザクション業務に飽きたため、データ管理に切り替えたいと考えている人もいます。

例えば、会員制事業に携わる方は、会員特典の購入、会員からの苦情対応、標準作業手順の設定、そして各地へのプロモーション旅行など、本当に手間がかかります。会員システムや活動形態には既に慣れているので、データ分析は良い選択肢と言えるでしょう。その場合、ビジネスに関する専門知識を活かし、ビジネス志向のデータ分析へと切り替えることができます。

学生の中には、SQLを書いているにもかかわらず、ビジネス、特に製品／戦略部門に精通しており、多くの製品／アルゴリズムのA/Bテストに参加した経験を持つ人もいます。これは、大企業の製品分析、ユーザー分析、戦略分析などの職種の面接において大きなアドバンテージとなります。