さまざまなデータの位置、真実の完全な分析

デジタル時代では、データ関連の仕事が急増していますが、これらの仕事の実態についてはあまり知らない人が多いです。データアナリスト、ビジネスアナリスト、データオペレーション... 一見似ているこれらの職種の違いと真実は何でしょうか?

多くの学生がデータパスへの参加を希望しており、多くの学生が次のレベルに進みたいと考えています。しかし、企業における「データアナリスト」が何を意味するのか本当にご存知ですか?データ分析、ビジネス分析、運用分析、ビジネス分析、戦略分析、データ操作、BI 分析... 違いは何でしょうか?

今日は、2025年の職場で迷子にならないように体系的に分析します。

1. データソースから始める

企業データの一般的なソースは 4 つあります。

● 業界データ: 業界の状況やマクロデータ。通常は第三者から提供される。

●ユーザーデータ：調査ユーザー/店舗/ディーラーに直接アンケートを送信

● 外部システムデータ：例えば、Tmallストア、Amazonなどのプラットフォームの運営、プラットフォームデータ

●社内システムデータ：自社取引システム、ERP、CRM、ウェブサイト、アプリで記録されたデータ

これら 4 つのデータ ソースは、まったく異なる 4 つの方向に対応します。

▌業界調査ライン：業界データ → 業界調査 → 戦略・戦術的方向性。一般的に、銀行や証券などの業界政策に敏感な業界や、大規模なグループ本社にのみ、業界調査ラインに対応する専任のポジションが設けられています。業界研究ラインでは開発スキルは一切必要ありません。重要なのは、業界についてどれだけ知っているかです。

▌市場調査ライン：アンケート・インタビュー→市場調査→マーケティング・デザインディレクション。市場調査は、日用消費財、小売店、チェーン店、耐久財の設計などの伝統的な企業では非常に人気があり、成熟しています。大規模なインターネット企業には研究開発センターがあるかもしれませんが、小規模なインターネット企業では、製品マネージャーや運用スタッフは混乱した形で仕事をしているだけでしょう。このラインの鍵となるのは、アンケート設計、インタビュー設計、データ要約、その他の研究関連の経験です。

▌プラットフォーム運用ライン：プラットフォームを活用→レポートを整理→運用提案を提供。このカテゴリは、「Taobao/Amazon/eコマースデータ分析」や「売上分析」または「サプライチェーン分析」と呼ばれることがよくあります。これらは一般に「いとこ」と呼ばれているものです。毎日の主なタスクは、二次処理のために電子商取引プラットフォームから Excel テーブルをエクスポートすることです。データは固定レポートであるため、ビジネス データを解釈する能力が非常に重要です。そうでないと、単なるテーブル ポーターになってしまいます。

▌データ開発ライン：社内システム→データウェアハウス→データモデル/データミドルプラットフォーム→データプロダクト（BI）。この職種は「データ開発」「BIエンジニア」「ビッグデータエンジニア」とも呼ばれます。ここで、データ ウェアハウスの開発には、Hadoop ファミリ全体とデータ ウェアハウス モデリングに関する関連経験が必要であり、これらは専任の担当者によって処理されます。 BI ツール、幅広いテーブルに基づく SQL データ抽出は、別の専任グループによって処理されます。

▌データ分析ライン：ビジネス向けのデータサービス提供。データBP/ビジネス分析/運用分析/コマーシャル分析とも呼ばれます...はい、これらは狭義のデータ分析の意味です。これらのポジションでは、ビジネス ニーズに対応し、データ解釈、分析レポート、ダッシュボードなどを提供する必要があります。つまり、開発指向ではなくビジネス指向です。

上記5つのカテゴリはすべてデータ関連の仕事です。会社側が明確に区別すれば、方向性の異なる5つのポジションが存在することになる。もちろん、非常に混沌とした部門を抱えている企業もいくつかあります。

2. 混乱の根源はここにある

理論的には、理想的な状態は次のとおりです。

● 5つのデータ開発ライン（データウェアハウス、データモデリング、データ製品、データ分析、データガバナンス）がすべて完了しており、IT管理に属しています。

●市場調査、業界調査はマーケティング部門または戦略開発部門と経営管理部門に所属し、一元的に管理されます。

●ビジネス分析はすべて別のポジションであるべきではなく、その作業を行う人々は分析スキルを持っている必要があります。

このように、役割分担が明確になり、全員が働き、報告し、昇進します。ルートが非常に明確で、効果を最大限に高めることができます。理論は美しいが、現実は残酷だ。このようなアーキテクチャでは、企業に多くの要件が課せられます。

●企業規模が十分大きい●

リーダーはデータのソース、生成、機能について非常に明確である

●HRはデータのソース、生成、機能について非常に明確です

● 企業内の労働と責任の分担は非常に明確であり、両者の間で争いはありません。

●IT部門は尊重され、投資されている

●ビジネス部門はデータを解釈し、適用する十分な能力を持っている

●リーダーはそれぞれの職務を遂行し、互いに協力する

●リーダーは開発目標を明確に理解している

上記の 8 つの条件が存在しないことがよくあります。

主な質問:

● 会社が十分に大きくなく、一人で多くのことをしなければならない

●リーダー自身も困惑。「ただのデータだ。1人じゃ足りない？2人入れた方がいい？」

● 人事担当者は困惑していました。「Python、R、SPSS、EXCELのツールに精通している必要があります。

はい。一般的に、採用時に「Python、R、SPSS、EXCEL ツールに精通している必要がある」と書いてある場合、基本的には EXCEL のみが必要です。 SPSS を含む採用要件は、基本的にあまり知識のない HR ガールが Baidu から要件を検索したものです。当然、さまざまなポジションが混同されやすくなり、最終的には基準を満たさない人材を採用することになります。

中級レベルの質問:

● オペレーション/マーケティング/プロモーション部門はIT業務の効率の悪さに不満を抱いており、データ収集のために人材を雇用したいと考えています。

● オペレーション/マーケティング/プロモーション担当者はデータを解釈する能力がないので、Excelスプレッドシートをコーディングする弟を探します。

●IT内部管理が混乱しており、データを求められたときに不安になる。データを収集するために誰かを雇う必要があります。

●IT部門への投資が不足しています。とにかく、データ関連の作業はすべて誰でも行うことができます。

このような状況では、「データアナリスト」という肩書きを持つ人が、実際には雑用を行っているケースがよくあります。彼らは毎日、Excel スプレッドシートをコーディングし、SQL ステートメントを延々と実行しなければなりません。また、あらゆる種類の厄介な IT 問題に対処することも求められます。実際にそうした場合、最も不満を言うのはこれらの学生たちです。悲惨だ。

高度な質問:

●ビジネス部門は「ビッグデータは非常に強力」と考えており、トラフィック生成、販売、製品選択、アクティベーションなどの問題の解決を支援するために「ビッグデータ」を理解している人材が必要です。●ビジネス部門は「IT スタッフはデータの使用方法を知らないため、データの専門家が必要です」と考えています。

● IT 部門は、「上司はデータ ミドル プラットフォームが本当に好きなので、何が何でもデータ ミドル プラットフォームを構築したい」と考えています。

このような状況では、男性/女性が楽しそうに面接に行っているのに、結局何をしているのかわからず、パフォーマンスの方向性が不明瞭になっていることがよくあります。ビジネス リーダーは「価値ある成果がない」と不満を言い続け、IT リーダーは常に「中間プラットフォーム」または「モデル」の構築を求めますが、結局のところ、ビジネス リーダーは自分が何をモデル化したのかわかっていません。結局、何も起こらず、彼は翌年追い出されました。本質的には、彼らが仕事をできないのではなく、上司自身がそれをよく考えていないだけなのです。

3. 「このデータアナリストは何を言っているのか？」を明確にする

直接尋ねる重要な質問をいくつか挙げます。

まず最初に質問します。その部門は開発部門ですか、それともビジネス部門ですか?

IT 部門の場合は、次のように質問し続けます。独立したデータ部門はありますか?

●データウェアハウスやETLをやっている人はいますか？

●明確なデータ製品はありますか？

●データミドルプラットフォーム/ユーザーポートレート/データモデル、明確な適用シナリオはありますか?

ビジネス部門の場合は、次のように質問し続けます。

●分析されるデータは（研究、社内システム、プラットフォーム、サードパーティ）

●誰に報告するか（専任のデータリーダーかビジネスラインリーダーか）

● 自分でデータを提出する必要がある/ITサポートが必要

● リーダーが「詳細な分析」で意味するシナリオは何ですか（または、相手が満足しているかどうかを確認するために、自分でいくつかの例を挙げてください）

4. 機会と課題は常に共存する

私たち全員は、完全な組織、合理的な分業、明確な目標を持つ会社に入社し、自分の立場を理解しながらより多くの仕事をしたいと考えています。しかし、ポジションが明確でない場合でも、チャンスが全くないというわけではありません。

● 構造が不明瞭：自分だけの世界を創り出せる

● 不明確な目標: 成果を達成するためにビジネスを組み合わせる方法を見つける

●ポジションは非常に基本的です。大きなプラットフォームはあなたのキャリアを輝かせることができます

●ビジネスリーダーには期待がある：うまくやれば昇進する

● あるいは、単純に、業界や職種を変えたいと思ったら、よほどひどいことでない限りは、とにかくやってみればいいのです。

リスクとチャンスは常に共存しており、成功は常に優れた能力を持つ人のものであるため、リスクを恐れる必要はありません。それに応じて準備してください。技術的な準備と心理的な準備を含みます。

多くの学生は、かわいい「勉強」の精神で入社しましたが、結局は不完全な構造、不明確な責任、不明確な目標を持つ企業に入社し、当然のことながら、ひどく苦しめられる結果になりました。同じ人間が、荒野に入るときには激しく、寺院に入るときには謙虚でなければなりません。特定の状況に応じて方法を選択することによってのみ、最も長く続けることができます。