こんにちは、データアナリストのるるです。
ビッグデータの時代とも言われ、データ分析の重要性が世の中に浸透しつつある今日この頃。
データアナリストになってみたいという方も少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。
この記事では、
- データアナリストに向いてる人の特徴とは？
- データアナリストにどんなキャリアパスがあるのか？
この点について重点的に書いていきたいと思います。
そもそもデータアナリストとは？
既にデータアナリストについてなんとなく理解されているかもしれませんが、基本的な情報について簡単に解説します。
解説する項目は以下の2つです。
- データアナリストの仕事内容
- データアナリストの将来性
順番に解説していきます。
データアナリストの仕事内容
データアナリストは、その名の通りデータ分析をするのが仕事になります。
しかし、ただ単にデータ分析をして終わりというのではなく、分析した結果から何かしらのアクションを提案できるまでがデータアナリストの仕事だと私は考えています。
また提案先としてよくあるのが、経営陣や部門長、施策推進リーダーが多く、ビジネス上重要な判断を下すことを業務としている方々がメインとなります。
その意思決定の判断材料をデータを用いて提供するイメージであり、ビジネス上重要な職種であるといえます。
データアナリストの将来性
結論からお話しすると、データアナリストに将来性はかなりあると考えています。
様々な行動履歴や購買履歴が今後もデータとして蓄積されていくのはイメージしやすいかと思います。
企業もデータを蓄積して何かビジネスに活用できないか模索しています。
ですが、企業側の課題としてデータをビジネスに活用できる人材が社内にいない、またデータ活用の経験がないので社員を育てられないなどの問題を抱えてきます。
データはたまり続けるけど、データ分析人材がいないという需給ギャップが発生していること、またこの問題は今後も顕著であり改善されにくいと思います。
そのためデータアナリストの年収は他職種と比べて高めであり、今後の将来性もあると考えています。
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以下の記事では、データアナリストの仕事内容や業務プロセスについて解説していますので参考にしてみてください。
データアナリストに向いてる人の特徴とは？
ここから先はデータアナリストに向いてる人の特徴を具体例を交えて10個紹介していきたいと思います。
列挙すると以下になります。
- (1) 数値を扱う業務が好き
- (2) データを用いて論理的な説明ができる
- (3) 難しいことをわかりやすく伝えられる
- (4) 学習意欲がある
- (5) 好奇心・探究心が旺盛
- (6) ビジネス転用を考えるのが好き
- (7) データを扱うことに慣れている
- (8) 経営や事業に影響を与える人材になりたい
- (9) 客観的な思考ができる
- (10) 細かい違和感に気づける
順番に解説していきます。
(1) 数値を扱う業務が好き
データアナリストに数値分析はつきものです。
施策継続や中断など、何を持って良し悪しを決めるのかは数値を用いて、定量的に評価し、提案を行います。
業務などで数値を扱うことに慣れている方であれば、データアナリストに向いていると思います。
データアナリストは理系職に該当し、大学の学部だと理学部、工学部、情報科学部、コンピュータサイエンス系の学部などに親和性が高そうです。
反対に、数値を扱うことにアレルギー反応を示す方がたまにいらっしゃいますが、そういった方には向いていないと思います。
(2) データを用いて論理的な説明ができる
数値分析できれば良いというわけではなく、数値やデータを用いて相手に伝えることが重要です。
そのためには、分析背景と目的、分析結果、結果からどうすべきか提案、などの論理展開を行い相手に納得感のある説明をする必要があります。
相手に意思決定を促し、さらにアクションまで持っていくことがゴールと考えた方が良いです。
相手にきちんとアクションをとってもらうためには、データを用いた説得力のある説明が大事であると考えており、そのような論理展開や説明ができる方はデータアナリストに向いてると感じます。
(3) 難しいことをわかりやすく伝えられる
分析テーマが複雑であり、聞く側がそもそも理解しにくい場面も存在します。
そのため難しいことをわかりやすく伝えるというスキルも重要となります。
わかりやすく伝えるには自分自身がちゃんと理解していることが前提となります。
少しテクニック論になりますが、データを図や表にまとめてみたり、視覚的にわかりやすいよう可視化してみたりなど、聞き手への配慮が必要だったりします。
難しいことを難しさ満載で説明しても理解を得られないので、難しいものをやさしく伝えられる方はデータアナリストに向いてると考えます。
(4) 学習意欲がある
データアナリストは一般的に、数値分析・ITスキル・ビジネス力という3つが大切であると言われています。
1つのスキルに特化しておけば良いというものではなく、3つのスキルを満遍なく高めていく必要があります。
またIT業界の流れは早いため、ITスキルは日々アップデートが必要ですし、ビジネス力についても多くのビジネス成功事例をインプットしておく必要があります。
そのためデータアナリストの学習領域は多く、常に学習していくことが求められます。
(5) 好奇心・探究心が旺盛
データ分析には好奇心と探究心が必要であり、物事を知りたいという欲求が強い方はデータアナリストに向いてると考えます。
私もデータを分析するときによく「なんでユーザーはこのように行動するのか？」「なんでAではなくBを選択するんだろうか？」など、いちいち「なんで？なんで？」と自問自答しながら分析して掘り下げていくことが多いです。
時間を忘れ夢中になって分析する場面もあるくらいです。
好奇心や探究心というものは人間の特性みたいな部分であり、興味がない人に強制することはできませんが、性格的に好奇心や探究心が強いという方にはおすすめ職種といえます。
(6) ビジネス転用を考えるのが好き
データアナリストはデータ分析だけで終わらせるのではなく、データをどのように活用するのか思考することが大切です。
そのため分析結果から「ビジネスにどう活用しようか」となんのストレスもなく思考できる方はデータアナリストに向いていると考えます。
データ分析は目的ではなく、あくまでビジネスに活用するための手段です。
この思考はとても大切なことだと思うので心にとどめておきましょう。
(7) データを扱うことに慣れている
当たり前ですが、データアナリストは分析材料にデータを用います。
そのためデータの扱い方に慣れていると向いている可能性が高いです。
例えば、データベースの全体像を把握していたり、データ内容やデータ定義について社内でトップクラスに詳しいなど。
上記のような人材であればデータアナリストとの業務親和性が高く向いている証拠だと思います。
また、データ抽出から加工・集計するためにSQLやPythonなどのプログラミング言語を用いて分析業務をすることもあれば、BIツールを用いてデータ分析をすることもあります。
このようなツールを用いて分析業務に携わったことがあればデータを扱うことに慣れているといっても良いかと思います。
(8) 経営や事業に影響を与える人材になりたい
データアナリストの仕事内容でも触れましたが、分析結果をビジネス現場で活用するため経営陣や部門長と仕事をする場面が多いです。
そのため、キャリア目標として「経営や事業に影響を与えられる人材になりたい」という願望があればデータアナリストという職種はとてもおすすめだと考えています。
経営や責任者ポジションでキャリアを作っていきたいという出世欲のある人材は今の会社にかかわらず世の中的に重宝される人材だと思います。
(9) 客観的な思考ができる
論理性のある説明スキルは必要であると述べましたが、その論理性を客観視して自分は間違っていないか自問自答できるかも重要となります。
よく言われるのが、数字は嘘をつかないが数字で嘘はつける、ということ。
自分が正しいと思った内容がそのまま意思決定者に伝わってしまって間違った内容でビジネスジャッジがなされる場合もなきにしもあらずです。
そのようなことはあってはいけないので自分が分析した内容や結果は本当にあっているものなのか再度確認しましょう。
特に、理想的な分析結果が出た時は注意が必要です。
「そんなわけあるか？」と確認されることをおすすめします。
(10) 細かい違和感に気づける
細かい違和感の察知能力があるとデータアナリスト向きだと考えます。
普通の人ならスルーしてしまいそうな些細な違和感をキャッチできる能力を持っているのはプラスに働きます。
例えばユーザーの細かい行動変容を事前に察知し、別施策を投じて売上や利益につなげたり、早期に違和感に気づき会社の損失を抑えるということも場面もあります。
細かい違和感に気づくというスキルはなかなか醸成されるものではなく、個々人の性格にも左右されるのでこの意識がある方はデータアナリストに向いていると感じます。
データアナリストのキャリアパスについて
この章ではデータアナリストになった後、次のキャリアパスにどういったものがあるのか解説していきたいと思います。
私が想定するキャリアパスは以下の5つであると考えています。
- シニアデータアナリスト
- データサイエンティスト
- プロダクトマネージャー
- 事業開発
- 経営企画
順番に解説していきますので目指すべきキャリアの参考にしてみてください。
シニアデータアナリスト
1番イメージしやすいのが、データアナリストとして偉くなるパターンです。
社内での仕事や、なんらかのプロジェクトが動く場合、データ分析担当者をつけることがあるのですがその際どのデータアナリストを配置するのが適切か考えるなど、マネジメント業務が発生します。
言うなれば、データアナリストを束ねる部門長であり、配下のデータアナリストの分析レビューなども行います。
重要な分析テーマである場合は、状況に応じて一部プレイヤーとして分析を担当することもあります。
データサイエンティスト
データアナリストとデータサイエンティストは同じような職種であると勘違いされているケースもありますが別物となります。
データサイエンティストは職人、研究職寄りで高度な数学や物理学を駆使するなど分析領域をさらに尖らせた専門家といえます。
例えば、AIを用いたモデル構築やそれに伴う開発をするケースもあり、エンジニアの要素も必要になってきます。
高度な分析領域やエンジニア領域にキャリアを展開させたい方にはおすすめといえます。
プロダクトマネージャー
データ分析をしていると「もしかしてユーザーはxxxという商品やサービスを求めているかもしれない」という体験をすることがあります。
データアナリストはそういった示唆をプロダクトマネージャーへ提案するのですが、今度はプロダクトマネージャーとして商品やサービスの開発を主導する側に回るというキャリアになります。
プロダクトマネージャーはユーザーの課題をユーザーインタビューや行動データから仮説を立て商品開発に活かします。
データ分析に強いプロダクトマネージャーは世の中的に重宝される人材なので、商品開発・プロダクト開発に興味がある方は目指すべきキャリアといえます。
事業開発
データ分析はあくまで手段であり、ビジネスにどうデータを活かすのかが重要と述べてきました。
事業開発は文字通り、事業を作っていく側の人材になるため、上流の仕事であり経営に近い仕事だといえます。
出世へのモチベーションが強い方にはおすすめのキャリアであり、将来起業・独立を目指している方にもおすすめと言えます。
経営企画
事業Aと事業Bどちらに資金を投じるべきか、M&Aを検討している場合会社Cを買収することは会社としてどれだけメリットがあるのか、など会社の重要な意思決定に関与する仕事となります。
経営企画なだけあってこちらも経営に近いキャリアとなり、会社組織の根幹を支えます。
仕事相手はもちろん経営陣であることが多く重要な意思決定案件に携わることができます。
会社員として強固なキャリアを作っていきたい、役員まで上り詰めたいという方にはおすすめといえます。
まとめ
この記事では、データアナリストに向いてる人の特徴について解説させていただきました。
そしてデータアナリストは今後も需要のある職種であり、さらにキャリアパスも豊富です。
これからデータアナリストを目指している方にとって、キャリアの参考になれば幸いです。
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