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データアナリストの将来性は?現職の僕が考えてみました

データアナリストを目指しているんだけど、将来性ってあるのかな?

AIが発展してきたら、分析って必要なくなるんじゃないの?

このような疑問にお答えします。

ahilog

自動解析システムが登場したり、以前より分析はしやすい環境になってきました。

これからデータアナリストになって食っていけるのか?

現職の僕が実務経験も交えて考えてみました。

確かに、ここ数年で分析環境も変わり、データアナリストへの依頼も変化しました。

以前は大変だった作業がなくなることもありました。

仕事が変化して楽になると、嬉しい反面、自分の将来が不安になりますよね?

ahilog

そのお気持ちは痛いほどよくわかります。

頑張って培った技術がAIなどで自動化されてしまうと、急に不安になるものです。

しかし、仕事が楽になったのですが、仕事量はむしろ増えています。

データアナリストに求められるスキルセットが拡大してきているからです。

この記事では、以下の2つのトピックについて取り上げます。

この記事の内容

  • データアナリストの仕事が無くならない理由
  • これからデータアナリストになるために磨くべき能力

それではいってみましょう!

データアナリストの仕事に将来性がある理由

データアナリストはもとより「技術力」よりも「ビジネスへのインパクト」に責任を負う仕事です。

それは以前書いた記事でも触れたとおりです。

データサイエンスする3つの職種を未経験の方向けに解説します

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ここでは、データアナリストの仕事が無くならないと思う理由を書いていきます。

難しい分析はシステムで対応できないから

以前は「分析」というと、データの集計から統計的な解析まで、全てデータアナリストがやっていました。

むしろ集計や解析と言った「技術力」に割く時間が長かったので、結果の解釈は他の部署のメンバーが担うことも多かったです。

ここ数年でデータ分析システムも発展し、アナリスト以外でも手軽に分析できるようになりました。

ahilog

PLAID社のKARTEなどは代表例ですね。(https://karte.io/)

すごく便利なツールと評判なので、是非チェックしてみてください!

しかし、このような分析システムは「汎用性」が高く作られているので、細かなチューニングが必要なケースもあります。

システムで対応できないニッチな分析トピックはたくさんあり、そこは引き続きデータアナリストの活躍の場です。

むしろ以前より、データアナリストがやるべき仕事に集中しやすくなってきています。

データ分析の教育者としての役割が増えたから

ベンチャー企業を中心に、ビジネス職のメンバーもSQLを触るようになりつつあるようです。

簡単なデータ分析は、その場でビジネス系のメンバーがやるほうが早いですよね。

SQLやPythonも、見た目ほど難しくはありません。

ahilog

データアナリストが勉強会をやって、ビジネス職のメンバーがSQLを書く という話をよく聞きます。

僕も社内でマーケター向けにSQLの勉強会をしました。

SQLやPythonをよく知る者として、組織へのデータの啓蒙活動を求められることが増えています。

データの解釈は人間の考えることだから

データ分析は集計して終わりでは有りません。

分析結果を統計的に解釈し、ビジネス課題に合わせた判断が必要です。

その判断を下すためには、高度な統計知識や技術に対する理解が必須のケースもあります。

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いくら分析が楽になっても、データアナリストの出番はなくなりません。

「データアナリストにしか出来ない仕事」が増えてきています。

将来性のあるデータアナリストになるために必要な能力

このように、これからはデータアナリストにしか出来ないことを求められる時代が来ます。

それは簡単なSQL集計や、テンプレ通りの機械学習ではありません。

それでは、どのような能力を磨いていくべきなのか、気になりますよね?

ahilog

僕も日々、需要のあるスキルを身につけるために必死で頑張っています。

ここからは僕が意識して伸ばしているスキルについてまとめますね。

統計・機械学習に対する専門性

いきなりハードルが高いトピックが来ました笑

世の中全体的に、データ分析が身近になりつつあるんです。

そのため、データアナリストは「プロ」として数字に対してより高度な判断をする必要があります。

SQLを書ける・Pythonを触れるという技術よりも、学術領域や実務での実践知がより重要視されてくると思います。

ahilog

僕は大学院がコンピューターサイエンスではないため、学術領域に弱いです。。

足りない知識は基本的な参考書を読んだりして、日々勉強を重ねています。

コミュニケーション能力

この場合のコミュ力は「仲良くやること」ではありません。

  • より質のいい分析を提供すること
  • データ分析の意義をわかりやすく伝えること

相手の気持ちを最大限汲み取って、相手に合わせた対応を取れる能力が必要です。

その点で、僕はこれからは文系データアナリストが活躍すると思っています。

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

続きを見る

ahilog

時に厳しい意見を言えることも、コミュニケーション力のひとつですよね。

言葉にするって本当に難しいなと日々思っています。

産業への専門性

ちょっと考えてみてください!

不動産業と飲食業では、ビジネス構造が全く違いますよね?

ビジネスが違うということは、課題設定からデータの使い方まで違うということです。

データ分析という「技術の専門性」とは別に「ビジネスへの専門性」を持ち合わせることが重要です。

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誰でも分析ができるのであれば、分析結果の使い方がうまい人のほうが生き残れます。

まとめ:データアナリストの将来性について

いかがでしたでしょうか。

技術はどんどん発展してきており、確かに半端な分析スキルは淘汰されてきています。

一方で、何かひとつでも自分の強みがあれば、データアナリストとして生き残ることも可能だと思います。

ahilog

僕も本当に毎日焦っていて、自分の強みを探してもがく毎日です・・!

一緒にがんばりましょうね!

今までの皆様のご経験、どうか無駄になさらないでくださいね。

未経験からエンジニアになるのではなく、今までの経験を生かしたエンジニアになってください!

この記事が皆様の勇気になりますように。

  • 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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