フリーランス求人を探すデータアナリストはやめとけといわれる理由
企業のデータ活用が叫ばれている中、データアナリストになりたい、興味があるという人も増えてきています。しかしながら、インターネット上では「データアナリストはやめとけ」といった内容を目にすることもあります。この記事では、どうしてデータアナリストがやめとけと言われるのか、その理由を探っていきます。自分がデータアナリストに向いているのか判断したい、データアナリストの実態を知りたいという人は、この記事でチェックしてみてください。
データアナリストはやめとけと言われる理由
データアナリストとは、企業が得た膨大なデータを集計し、分析する職種です。具体的には、データから得た分析結果をもとに、ビジネス上のボトルネックを発見したり、事業戦略の策定や意思決定、課題の提案といった企業の発展に貢献するという重要な役割を担っています。その役割から責任も大きいことが想像できますが、実態としてはどのようになっているのでしょうか。それでは、「データアナリストはやめておけ」といった声が見受けられる理由について、詳しくて見ていきましょう。
数学やITの知識が必要でハードルが高い
データアナリストになるには、数学や統計の知識が必須です。確率や行列、微分積分や回帰分析などの理系大学レベルの深い知識も求められます。これから独学で数学や統計について勉強する場合は、相当な努力が必要になるでしょう。さらに、データアナリストになるには、ITに関する知識も必要です。IT業界の専門用語や、データ分析に関わる際に必要なプログラミング言語などの理解も求められます。また、これからのIT業界の動向なども考える必要があるので、相当量の勉強が必要となるでしょう。
加えて、データアナリストは膨大なデータから本質を見抜くのが仕事なので、論理的に思考する能力も必要です。つまり、数学や統計の知識、IT業界への理解や論理的思考能力といった知識やスキルをすべて身につけるためのハードルが高いので、「データアナリストになるのはやめとけ」と言う人が多いのです。
データ収集や整理など地味な仕事が中心
分析のためのデータを収集するのも、データアナリストの仕事の1つです。より本質的な答えを導き出すために、膨大な数のデータを収集することになるでしょう。収集したデータをは、分析できるように整理する必要もあります。作業の中では、何桁もの細かい数字を取り扱いながらも、正しいデータ分析を行うためにミスがないよう細心の注意を払わなければなりません。これらの仕事は地味で、コツコツと進めるものです。高い集中力が求められるので、人によっては辛いと感じてしまうポイントになってしまいます。データを収集する作業は1人で黙々と行うことも多く、誰とも会話せずに1日が終わることもあるでしょう。また、プログラムエラーなどで分析がうまくいかず、納得のいく分析成果が得られない状態が、延々と続いてしまうこともあります。なかなか成果が得られない日が続いてしまうと、モチベーションを維持するのは難しいと感じる人も少なからずいます。このような経験をしてしまった人から、「データアナリストはやめとけ」という声があがるのでしょう。
職場で過度な期待を持たれやすい
データアナリストという職種に、過度に期待している企業もあります。データアナリストがいれば、すぐにデータ分析の結果が出る、100%精度の高いデータ分析を行ってくれると考えている企業も少なくありません。しかし、データ分析はすぐにできるものではありませんし、分析結果が必ず正しいとも限りません。よって、なかなか結果が出ない、または分析結果が理想とかけ離れている場合など、理不尽な叱咤を受けることがあります。また、過度に期待されることで焦りを感じることもあるでしょう。あまりにも過剰な期待をかけられると、仕事がしづらい、または結果を出すのが怖いと感じることもあります。このように周囲の理解が不足していることから、「データアナリストになるのはやめとけ」と言う人もいます。
学習のための費用がかかる
データアナリストとして活躍するためには、数学や統計の知識だけでなく、プログラミングやデータベースなどのITスキルも必要となります。 データアナリストに必要とされる多様なスキルセットを身に着けるためには、ある程度の学習費用がかかってしまいます。このように、データアナリストを目指すための費用負荷が大きい点も、やめとけと言われてしまう原因でしょう。
データアナリストのスキルに加えビジネス力が必要
データアナリストは、技術的なスキルに加えて、ビジネス力も必要とされます。データアナリストに必要とされるビジネス力とは、企業の課題を把握し、課題解決に有用な分析結果を提示していく力のことです。また、企業の経営者などの上位層と対等な目線で会話をしていくことが多いため、コミュニケーションスキルも欠かせません。 高度なデータ分析スキルとビジネススキルを併せ持った人材であることが求められるため、データアナリストは難易度の高い職種であるといえます。
仕事の範囲が広く膨大
データアナリストは、企業の課題を解決するコンサルタントの役割から、データを収集・分析するデータエンジニアとしての役割まで、幅広い範囲の業務をカバーすることが求められます。 担務が明確な仕事ももちろん存在しますが、データアナリストに期待される業務範囲は基本的には広いといえます。そのため、現場の体制などによっては仕事量が膨大となってしまうリスクがあることも、データアナリストはやめとけと言われてしまう理由となっています。
継続的な学習が必要である
データアナリストが業務で使用するデータ分析ツールや分析のアルゴリズムは、技術進歩が非常に速い領域です。 データアナリストとしての仕事をしながら継続的に最新の情報をキャッチアップし、日々新しいスキルを身に着けていく必要があるため、意欲的な人でないと変化についていくのが大変だと感じてしまう可能性があります。
将来性が不安である
データ分析における定型的な作業や代表的なアルゴリズムは、ツールやAIによって次々と自動化されています。そのため、将来的にはデータアナリストの仕事が不要となる可能性がある点も、データアナリストはやめとけと言われる要因です。 実際にはデータアナリストの仕事が完全になくなることはないと考えられますが、ツールによって人手不足が解消され、需要が減るリスクは存在します。
データアナリストに向かない人の特徴
データアナリストはやめとけ、と言われてしまいやすい人にはどのような特徴があるのでしょうか。データアナリストに向かない人の特徴について説明していきます。
コツコツ作業が苦痛な人
データ分析は地道な作業の積み重ねです。膨大なデータを収集・加工し、正確な分析結果を導くためには、コツコツと作業をする姿勢が欠かせません。 1日中パソコンに向き合い、ミスが起きないように慎重に作業を進めたり、有意義な分析結果を得るために試行錯誤したりすることが苦痛な人は、データアナリストには向いていないといえます。
人とのコミュニケーションが苦手な人
データアナリストは、データを分析するだけでなく、クライアントへのヒアリングや提案を行うこともあります。 人とのコミュニケーションが苦手な人は、分析結果の価値を十分に説明することができない可能性があるため、データアナリストには不向きであるといえるでしょう。
新しいスキルや知識の習得が苦手な人
データアナリストは、常に最新の技術トレンドをキャッチアップして、スキルを習得していく必要があります。そのため、データ分析の分野に常に興味を持ち、新しいスキルや知識の習得を積極的にしていける人でないと、データアナリストとして活躍することは難しいでしょう。
数字よりも自身の直観や感覚を重視する人
データアナリストは、ビジネスの課題解決につながるデータ分析を行っていく仕事です。自分の直観や感覚を重視する人は、判断の根拠となるデータを追い求めていく仕事にわずらわしさを感じることもあります。 そのため、数字をもとにした論理思考よりも、自身の直観や感覚を重視するタイプの人は、データアナリストの適性が低いといえます。
データアナリストになるには
データアナリストになるために、資格は必要ありません。しかし業務では、数学やIT、プログラミングの知識など、高度な知識を幅広く求められます。ここからは、データアナリストとして就職するために必要なステップについて紹介していきます。
統計や分析の知識を身に着ける
データアナリストになるには、統計や分析の知識が必須です。統計学は、データアナリストの土台となる知識です。確実に習得する必要がありますが、独学ではかなり苦労する可能性があります。独学での習得が難しいと思う場合は、データアナリストを養成するスクールの受講を検討してみましょう。講師のサポートを得ることで、効率的に知識を習得できます。スクールを選ぶ際は、一部の知識に特化した専門的なスクールに通うと理解を深められる可能性が高いです。また、オンライン授業に対応しているところもあるので、どのようなスタイルで学びたいのかによってスクールを選ぶのも方法の1つです。
ある程度のスキルと知識を得られたら、データ分析コンペに参加してみるのも方法の1つです。データ分析コンペに参加することで、データアナリストとはどんな職業なのかをイメージしやすくなるでしょう。コンペへの参加をポートフォリオにすると、企業へのアピールにもなります。
PythonやRなどの言語を学ぶ
データ分析には、機械学習を実装するための知識や、ディープラーニングに関する知識も求められます。機械学習やディープラーニングには、R言語やPythonといったプログラミング言語の知識が必須です。プログラミング言語は、どのようなコードから書き始めればよいのかわからないなどの理由で、独学だとモチベーションを維持するのが難しいと感じるかもしれません。しかしPythonやR言語は、Webサイトや参考書など独学でも勉強できるコンテンツが豊富に用意されています。Pythonに関してはシンプルにコードを書けるのも特徴なので、独学でもモチベーションを維持しやすいでしょう。
求人に応募して就職する
統計や分析の知識、プログラミング言語について理解、習得ができたのであれば、最後のステップとして求人に応募してみましょう。データアナリストを募集している企業は、IT業界だけではありません。自社の商品やサービスを自前でデータ分析する企業の場合は、食品や玩具などの業界でもデータアナリストの求人を募集することがあります。また、医療データや研究データなど秘匿性の高いデータを扱っている業界でも、自社でデータアナリストを用意する必要があります。データアナリストには、コンサルティング型のデータアナリストと、エンジニア型のデータアナリストが存在します。
コンサルティング型のデータアナリストは、課題解決のための施策を提案したり、施策後の検証などを行うのが主な仕事です。エンジニア型のデータアナリストは、商品やサービスの品質向上のためのシステムを構築するのが仕事になります。求人内容をよく確認してみて、どちらのデータアナリストを求めているのかを見極めてみましょう。
データアナリストの将来性は？
この記事では、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由やデータアナリストに向いていない人の特徴について解説してきました。人によって向き不向きがある職種ではありますが、データアナリストは企業のビジネスに貢献することができる魅力的な職種です。
現在は企業のデータ活用を推進できる人材としてニーズの高い職種となっていますが、将来的にはデータアナリストの仕事の一部はAIやツールに置き換えられていく可能性があります。データアナリストを目指す際には、常に最新の技術の勉強を欠かさず、人間にしかできない業務は何か、ということを考えながら仕事をしていくとよいでしょう。
データアナリストとしてのスキルを身に着ける方法
データアナリストには上記で紹介した統計や分析、プログラミングスキルのほかにも、機械学習の知見があるとより重宝される傾向があります。データアナリストが携わるデータ分析の工程の中では、膨大なデータの中から有意の情報を見つけ出す「データマイニング」の作業も必要になります。その際に、統計の手法だけでなく機械学習のスキルもあると効率的に業務を遂行できるからです。
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