キャリアを作る データのお仕事

文系のIT系就職ならデータアナリストがオススメな理由

私は文系なんだけど、
これからのことを考えると
IT系に就職したほうが良いかなって思ってるの。

でも、IT系ってスキルも必要だし自分には難しそう・・・
どんな仕事なんだろう。

このような皆様にお答えする記事になっています。

結論から言うと、
文系でIT系就職(転職)を目指すなら「データアナリスト」がおすすめです。

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スキルの定義にもよりますが、
僕の職種「データアナリスト」は、文系的スキルが最も重要視されるんです。

今から順を追って說明しますね。

データアナリストの文系的なところ

ビジネスにどうデータを活用するかを考える

データアナリストはデータという財産を
どうビジネスに活用するかを考える仕事です。

セールスやマーケティング職のメンバーと一緒に稼働し
彼らの仕事の悩みを聞くことから始まります。

ビジネスの課題は抽象的です。
つまり、彼らの悩みを解釈する能力が求められます。

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他の部署のメンバーは、データの専門家ではありません。
彼らの悩みをちゃんと理解してあげて、解決策を出せるコミュニケーション能力が大切なんです。

課題を解決する分析施策を考える

これがデータのお仕事の一般的なイメージだと思います。

SQLというデータの集計言語や、Pythonなどの解析言語を使って
データを分析していきます。

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このフェーズだけは技術的な知識が必要となりますが
大半の分析では高度な技術は求められません。
基本的な操作方法を覚えてしまえば大抵のことは出来てしまいます。

もし分析していく中で
技術的にわからないことがあれば、周りのできる人に聞けばいいだけです。

データアナリストに大事なのは、
分析力よりもビジネス価値を生むことです。

その分析が、
課題の解決になっているかを常に考えています。

分析結果をわかりやすく伝える

分析結果から「なぜそうなったか」を考察し、報告します。

数字だけではその理由は読み解けないからです。

データアナリストは
他部署のメンバーの話に思いを馳せながら
分析結果を彼らにわかるように報告します。

「わかりやすさ」を
2つの側面から考えてみました。

わかりやすい表現をつくること

分析結果をどのような見た目にするかは
データアナリストの腕の見せどころです。

  • スピードを重視して、数字のまま報告する
  • グラフにして傾向がわかるようにする
  • BIツール(ダッシュボード等)にして運用しやすくする

その時の分析課題やスピード感によって
どのように報告すべきかは変わってきます。

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データアナリストは相手の立場に立って、
一番使いやすい形で結果を表現することが重要です。

言葉にして伝えること

分析結果を読み解くには、
時には数字の話をしなければなりません。

データアナリストは分析の責任者として
その結果から何を言えるのかをシンプルな言葉で伝えることが必要です。

言葉を操るスキル、つまりコピーライティングのセンスが求められます。

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最後は「どう相手に伝えるか」です。
言葉遣いひとつで伝わり方が大きく変わってきますよね。

文系がデータアナリストに向いている理由

ビジネス(経済)を理解しているから

大事なことを言いますが、
データアナリストは「エンジニア人材」とはみなされないことが多いです。

それはエンジニアとは異なり、
プロダクトを作ることが仕事ではなく
売上を作ることに責任を持っているからです。

データ分析を多くやっていると、
何のために分析しているのかわからなくなることがあります。

文系学科(例えば経済学など)を修めた皆様は
ビジネスの数字に対する感覚が人より優れているはずです。

ビジネスインパクトを意識しながらデータ分析ができるのは、文系データアナリストの強みでしょう。

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産業領域の知識を持つ方は
データ分析を少し覚えれば大活躍できます。
その産業の知識を持っているからこそ、見えてくる仮説があるんですよね。

人の気持ちを理解する力が高いから

データアナリストは
他部署のメンバーの課題を理解するのが重要です。

この読み解きには
相手の言っていることをちゃんと理解する国語力が要りますよね。

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相手の言葉のニュアンスを
ちゃんと理解して、分析の質・速度のバランスを取ることも腕の見せどころなんです。

文系(あるいは文系職)の人たちは、
人と協調して仕事を進めていくことに慣れています。

「協調性がある」ということは「相手の気持ちを理解できる」ということ。

文系的素養が発揮される瞬間です。

言葉の表現に慣れているから

大事なことなんですが、
僕たちが対面する相手はデータ分析の素人です。

統計やデータ分析をわかっていない人に対して
どう伝えればインパクトを残せるか、
工夫する必要があります。

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最後は結果の伝え方(日本語力)によって、データアナリストの優劣は決まります。
相手にとって意味のある結果と思ってもらえることが
僕たちの評価に繋がるんです。

おわりに:文系にデータアナリストは難しい?

とはいえ、データ分析にはプログラミング言語を書く力や
統計など数学力が必要になるのも事実です。

文系(文系職)の皆様にとっては、一番ハードルが高く感じますよね。

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しかし、実情としては
データ分析で極めて高度なことをやることって、ほとんどないんです。

最低ラインのデータハンドリングの技術と
統計学の知識を習得することで、十分現場の戦力になれるんですよね。

僕が思うデータ分析の最低ラインはこれくらいですね。

データアナリストの要件

  • SQLでデータを集計できる(各種集計関数 / 条件句 / JOIN句 / サブクエリ)
  • データをきちんと解釈できる(統計検定2級程度)
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最後は「データをビジネスに活かすか」が
データアナリストの腕の見せどころです。

データアナリストはエンジニアではありません。
ビジネスの現場に寄り添って、データの使い方を考えるお仕事です。

SQLや統計検定(工事中)については、僕のブログでも解説記事を作っていきます。
もちろん無料ですよ!

もし本格的に勉強したいのであれば、
オンライン講座やプログラミングスクールもありますよ。

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実際に現場で働いていても、
分析力よりコミュ力が高いデータアナリストのほうが
活躍しているんですよね。

データアナリストという仕事は、
まだまだ人が足りてないんです。

これからデータ分析の勉強を始めることは
文系の皆様の活躍チャンスを広げることに繋がります。

ahilogはそんな皆様を心から応援しています。

  • この記事を書いた人

yutasukun

京都橘高校からの史上初東大受験・現役合格を成し遂げ 「リアルドラゴン桜」として横断幕が出たことアリ。 そんな過去の栄光も虚しく10年が経過。 今はデータアナリストとして汐留の広告代理店で バリバリはたらく毎日。

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