こんにちは、データアナリストのるるです。
先日、データアナリストに向いている人の特徴というタイトルで記事を書きました
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参考：データアナリストに向いてる人の特徴とは？キャリアパスについても解説
上記の記事と少し逆説的になりますが、こんな人はデータアナリストになるのをやめた方がいいよ、という内容で記事を書いていきたいと思います。
自分の頭の整理として書いていくので参考になれば幸いです。
データアナリストはやめとけと言われる11の理由
私自身、データアナリストとして関わる業務を思い浮かべ、その逆の指向性を持ってる人には合わないかも、という理由を11個浮かびましたのでそちらを解説していきたいと思います。
- (1) 常に数値と向き合うことが求められる
- (2) 報告・提案先が偉い人になりがち
- (3) コミュニケーション能力が求められる
- (4) 数値分析力・ITスキル・ビジネスセンスなど学習範囲が広い
- (5) 仕事内容は意外と泥臭い
- (6) データ分析に過度な期待をもたれる
- (7) いくら要因分析しても「結論：分からない」ということもある
- (8) 文系出身である
- (9) 常に学習が求められる
- (10) AIに仕事を奪われる可能性がある
- (11)ハードワークになりがちである
順番に解説していきたいと思います。
(1) 常に数値と向き合うことが求められる
データアナリストはデータを分析することが業務の大部分を占めます。
そのため毎日数値と睨めっことなる職種であり、数値意識が低い、あるいは数値を扱うことが苦手、という方には向いてない可能性があります。
一方、数値意識や数値を業務で扱うことに興味・関心がある方にとっては最適な職種と言えるでしょう。
(2) 報告・提案先が偉い人になりがち
偉い人への報告・提案は緊張しますよね。
その気持ちはわかります。
データアナリストは分析結果をビジネスの意思決定に反映させる「後方支援」のような仕事であり、重要なビジネス判断を行う場面で登場機会が多いです。
そういったヒリヒリするような場面にできるだけ関わりたくない方は向かなかったりします。
(3) コミュニケーション能力が求められる
データアナリストはデータを分析してレポートすればいいんでしょ、と思われがちなのですがそれだと少し違います。
データアナリストに必要なのは、分析結果からその次のアクションを提案することです。
また複雑性の高い分析案件については、相手が理解しやすいように適切にコミュニケーションする必要があります。
黙々と分析すれば良いということではなく、その結果を正しくわかりやすく伝えるというのもデータアナリストの業務と言えます。
(4) 数値分析力・ITスキル・ビジネスセンスなど学習範囲が広い
データアナリストは一般的に、数値分析力・ITスキル・ビジネスセンスの3つの能力があると望ましいと言われています。
もちろん一つの分野を尖らせることも重要なのですが、3つとも満遍なくスキルセットがある方が望ましいです。
3つとなると学習範囲が広く、ある程度勉強時間を割いて自己学習が必要になってきます。
学習範囲が広く勉強時間も必要という部分が切り取られて、データアナリストはやめた方がいいと耳にすることがありますが個人的にはそれだと勿体無いなと感じます。
(5) 仕事内容は意外と泥臭い
データ分析の仕事は、一見華やかにみられる部分がありますが実際はそんなことはありません。
複数の分析プロジェクトをみてきましたが、データベースやデータ辞書が整備されている、データ定義を聞いてもちゃんとした回答が返ってくる、みたいな会社ってほとんど存在しません。
現場担当者が手入力したデータにミスや漏れがあったり、データ入力の定義が入力担当者によってバラバラで統一化されていなかったり、とデータを分析する前のデータがそもそもおかしい、なんてことは日常茶飯事です。
データを分析できる状態に持っていくという業務もデータアナリストの仕事であり、実は多くの作業をここに費やしているケースが多々あります。
そのためデータアナリストの業務は泥臭い部分も多く、大変と言われがちです。
(6) データ分析に過度な期待をもたれる
データアナリストにデータ分析を依頼すれば何かすごいものが出てくるかも、となぜか期待値が上がっているケースが多々あります。
データアナリスト側で分析依頼主への期待値コントロールというものは大事で、変にハードルが上がってしまうことは避けたいものです。
期待だけさせて結果データアナリストに任せてもダメだったという話もよく聞くので、データから何ができて、どうなりそうかを事前に伝えることで相手の期待値をすり合わせることが必要となります。
(7) いくら要因分析しても「結論：分からない」ということもある
データ分析すると、事象要因の原因が全て分かってしまうかというとそんなことはありません。
もちろん何かしらの結果には原因がつきものですが、その根拠となるデータが手元になければ証明することができませんし、そもそも分析できる時間やリソースも限られていることがほとんどです。
分析しても原因が分からない、という問題は事前に分析依頼主への期待値調整が必要だと思いますし、何となく思うような結果が出てこない場合は分析前にある程度読めたりします。
このアウトプットの”読み”については経験で身に付くものであるので、とにかく実務をこなすことが解決策になるかと思います。
(8) 数値アレルギー持ちの文系出身である
データアナリストは数値やデータを扱うことが多いのでどちらかというと理系職種であり、文系の方にはとっつきにくい業務内容になるケースがあるかと思います。
もちろん「文系 = 数値を扱うのが苦手」とは一概に言えないですが、数値アレルギーのある文系の方には務まらないのではないかと思います。
その場合はデータアナリストではなく別の職種を選択した方が懸命だと思います。
(9) 常に学習が求められる
データアナリストは、数値分析力・ITスキル・ビジネスセンスが必要と述べましたがこの3つの領域は常に学習し続ける必要があります。
特にIT業界の変化は激しく、ITスキルを最新状態にアップデートしておく必要がありますし、ビジネスセンスについてもデータ活用事例を日々インプットし続けておく必要があります。
どの職種であっても常に学習し続けないといけないのは同じですが、特にデータアナリストは学習範囲が広いのでより学習が必要だと考えています。
(10) AIに仕事を奪われる可能性がある
データアナリストがAIに仕事を奪われてしまうという懸念は少ないと思いますが、あるとしたらデータ抽出・集計しかできない人は淘汰されていくと考えています。
例えば、特定のデータを抽出して連携したら終わり、頼まれたデータを集計して終わり、など。
上記はボタン一つで終わってしまう業務であり、データアナリストがわざわざ時間をかけてやるような仕事ではありません。
重要なのは、データ分析した結果をどうビジネスで活用するか、です。
ビジネスジャッジをまだまだAIには任せられない仕事だと思います。
AIに任せられるような仕事はAIに任せて、AIにはできない業務にチャレンジしていきましょう。
(11)ハードワークになりがちである
所属する会社の状況によって異なりますが、ハードワークになりがちと言えます。
前述した通り、データアナリストの学習範囲が広いこと、データ分析は意外に泥臭いこと、偉い人への提案資料作成など、やることがたくさんあり自然と労働時間は長くなるケースが多いです。
また重要なビジネス判断に関わる局面も多いため責任やストレスもかかります。
そのため、ハードワークになりがちですがその分報酬も高めであるのが特徴です。
この章のまとめ
データアナリストはやめとけと言われている11の理由についてそれぞれ解説していきました。
もちろん個々によって向き不向きもありますし、人によっては「データアナリスト良いね」と思う方もいらっしゃると思いますし、やめた方がいいな、と考える方もいらっしゃると思います。
正解がない選択になるのであなたに合ったお仕事を選ぶのが一番最適だと思います。
次の章では、実際にデータアナリストをしている私がデータアナリストをおすすめしたい理由について解説していきます。
データアナリストをおすすめしたい3つの理由
データアナリストはやめた方がいい理由について前述しましたが、ここでは実際にデータアナリストである私が、それでもデータアナリストをおすすめしたい3つの理由について解説していきたいと思います。
- 将来性もあり今後も市場価値が高い傾向にある
- 経営陣と近い環境で仕事ができる
- データ分析で知的好奇心を満たせる
思いきりポジショントークをしますのでご承知おきください。
それでは順番に解説していきます。
将来性もあり今後も市場価値が高い傾向にある
私自身、データアナリストの将来は明るいとみています。
私たちの日常生活を見渡すと、商品・サービスの購買データやアプリの行動ログなど、どこかでデータが蓄積され続けているのは容易に想像できるかと思います。
一方、たまり続けるデータですが企業はそのデータを活用したくても活用できる人材を社内に抱えておらず、データ活用が思ったほど進んでいないという課題感を抱えています。
データがたまっていく以上に分析人材は育っていかないため、データ分析をしないといけないという需要は強いが供給できる(データ分析ができる)人材が少ないというのが今の社会です。
この需給バランスは今後も継続すると考えているため、私はデータアナリストの将来性はかなりあると考えています。
その結果、高い市場価値を保つことにもつながります。
経営陣と近い環境で仕事ができる
経営に近い環境で仕事ができるのは今後のキャリアを考えた上でとても貴重な経験といえます。
組織上末端になればなるほど与えられた仕事をこなす側になりますが、ビジネスの商流を上げることで仕事を創り出し与える側になります。
それは経営陣ではないにしろ会社を動かす立場になります。
また経営に近いポジションで仕事ができると会社全体を把握することになり、やることなすことがダイナミックになります。
会社の重要な意思決定に関与する立場は、仕事が楽しく、得られることも多い印象です。
データ分析で知的好奇心を満たせる
上記では、稼げるとか、キャリアに繋がるとか述べましたが、根本は「データ分析は楽しい」です。
ものごとの結果には原因がつきもので、その原因がわかったりした時は「なるほど〜、AだからBなのか！」と自身の知的欲求が満たされます。
仕事をやるからには楽しい方が良いです。
今データアナリストの方はデータ分析がそもそも好きという方が多いです。
まとめ
他の職種もそうですが、データアナリストにも向き不向きがあると思ってます。
筆者はデータアナリストであるため、仕事の楽しさや面白さは無限に語れる立場です。
この記事を参考にデータアナリストに少しでも興味を持ってもらえると幸いです。
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以下の記事では、データアナリストの仕事内容について解説してますで興味のある方がぜひ覗いてみてください。
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