ビジネス志向と技術データアナリスト、どちらの方が将来性があるでしょうか?

データ分析の分野では、テクニカル データ アナリストとビジネス データ アナリストの職務特性と要件は異なります。この記事では、この 2 つの違いを詳細に分析し、自分の状況に基づいて適切なキャリアを選択できるように選択の提案を示します。

データ分析は技術的なものとビジネス的なものに分けられるということを多くの学生が聞いたことがあるでしょう。この2つの違いは何でしょうか?どちらがあなたに合いますか？今日は詳しく説明します。

ビジネスとテクノロジー、その違いは何でしょうか?

テクニカルデータ分析職の特徴は以下の通りです。

1. IT部門のデータチームリーダーへのインタビュー
2. 職務内容では、どの業務を行うかは指定されません。
3. 職務内容には、一般的に「業務、製品、販売、その他の部門のニーズを満たす」と記載されています。
4. 面接では、「指標の変化を分析する方法」などのSQLに関する質問がよく聞かれます。
5. 入社後は、各事業部のニーズを受け止め、定型レポート・臨時データの更新業務

ビジネスデータ分析職の特徴は次のとおりです。

1. ビジネス部門で働いている場合は、ビジネスリーダーによる面接を受ける可能性があります。
2. 職務内容は「ユーザー増加/店舗分析/マーチャント戦略分析」と明記されています。
3. 履歴書の選考の際には、同様の分析経験のある方を優先的に面接させていただきます。
4. 面接では、具体的な成長・活動・店舗の課題をどのように分析しているのかを直接伺います。
5. 入社後は特定の部署（業務・製品・営業）を担当し、PPTを多数作成しました。

なので直感的に言えば、実は「面接で業務経験を選択するかどうか」と「入社後に1つの部署に奉仕するか、さまざまな要求を引き受けるか」の違いになります。

したがって、学生が面接を受けるときは、採用要件の下部にあるスキルだけでなく、上部にある職務内容も確認してください。面接中に必ず質問してください:

1. 面接官は人事担当者ですか、それとも採用担当者ですか?
2. このポジションは IT 部門ですか、それともビジネス部門ですか?
3. このポジションのチームはありますか?何人いますか？

こうすることで、状況を判断しやすくなります。教材をしっかり読まず、十分な準備をしていない学生が試験に臨むと、ビジネスに関する質問の集中砲火に困惑してしまうことがよくあります。これは大きな機会の無駄です。

特殊な状況があり、つまり、一部のポジションはデータセンターにありますが、「データ BP」またはサービス業務に似ています。このとき、ビジネスに関する質問も多く聞かれます。

技術データ分析ソース

大企業には専任のデータチームがあり、さらに大規模な企業では独立したデータセンターがあります。これらの組織は通常、IT 部門の下に設立され、いわゆるテクニカル アナリストの源となります。具体的な業務の専門性のレベルに関しては、主に組織の規模によって決まります。

一般的に、独立したデータ センターには、データ ガバナンス、データ ウェアハウス開発、BI システム開発、データ分析、アルゴリズム モデルなどの個別の部門があります。データ分析チームは、複雑なデータ取得ニーズに対応するためにビジネスをサポートする責任を負い、固定データ ダッシュボードは BI 開発者に引き渡されます。

もちろん、それほど大きくない企業ではチームを統合することもあります。企業規模が非常に小さいため、「フルスタックデータ分析」を行う人材を 1 人か 2 人採用したいと考えています。

このような間に合わせのチームで働く経験は非常に悪いです。ゴミデータを整理するだけで疲れ果ててしまうことも多く、「分析が足りない」と批判されることも多々あるので、就職活動の際には注意が必要です。

最も重要な 2 つの問題は次のとおりです: 独自のデータ ウェアハウスがありますか?/データ チームがありますか?人材とデータ ウェアハウスがない場合は、時間をかけて検討する必要があります。新人が経験を積むためにそこに行くのは問題ありませんが、ベテランが行くのはお勧めできません。

ビジネスデータ分析ソース

データを頻繁に利用する業務部門の多くは、独自の人材を採用しており、これがビジネスアナリストの供給源となっています。一般的なタイプは 3 つあります。

カテゴリー1：戦略開発部、グループマーケティング部、経営管理部。これらの部門は会社の意思決定の中心であり、多くの場合、データ レポートの作成、ビジネス開発の分析、ビジネス プランの策定、予算の設定、ビジネス開発の追跡、ビジネス上の問題の分析を行う必要があります。

私自身が人材を募集しなければならないことが多いからです。募集職種の名称は「データ分析」や「業務分析」あるいは「ビジネス分析」と呼ばれることもありますが、行う作業は似たようなものです。

2 番目のカテゴリ: ユーザー運用、製品運用、戦略運用、販売運用、リスク管理および不正防止部門。

これらの部門では、ビジネス戦略の設計、ビジネス実行結果の追跡、ビジネス上の問題の診断、最前線の作業の指導、ユーザー分析、製品分析、戦略分析、リスク分析などの特定のビジネス問題に対する要件が必要です。そのため、人材を採用することが多く、独自の分析チームを持つ部門もあります。職種名は「データ分析」のほか、「データ操作」や「ユーザー分析」と呼ばれることもあります。

3 番目のカテゴリ: 顧客サービス、販売、サプライ チェーン。これらの部門は、顧客からの問い合わせやクレームへの日々の対応、原材料の入出荷、生産進捗の統計、販売進捗の追跡など、多くの業務を担当し、多くの人材を必要とするため、頻繁に募集を行っています。

ただ、これらの部署はより最前線に位置するため、募集するポジションも「営業統計スペシャリスト」「カスタマーサービス統計スペシャリスト」「購買統計スペシャリスト」といった「スペシャリスト」が中心です。

部署名や役職名だけでも違いが分かります。実際のところ、草の根レベルの「XX データ スペシャリスト」のほとんどは、単なるレンガ職人です。彼らは毎日、Excel を使用して基本的な統計表を処理しています。技術的な内容がなく、給与が低く、将来が暗い。

肩書きは「セールス分析スペシャリスト」ですが、実際に上級分析職の面接に行くと、経験不足かアイデアの貧弱さのせいで嫌われてしまいます。基礎知識ゼロで転職し、経験を積みたい場合を除き、お勧めできません。

これを見ると、一部の学生は間違いなくこう尋ねるでしょう。「では、テクニカル分析とビジネス分析のどちらが優れているのでしょうか?」

ビジネス VS テクノロジー、どちらを選択すべきでしょうか?

学生の場合、ビジネス分析を検討するのではなく、3 か月間のインターンシップで SQL ライティングのポジションを真剣に探すことを強くお勧めします。 SQL が書ける人であれば、どんな会社でも構いません。

学生たちはデータ分析に興味があるので、それについて不満を言うことがよくあります。自分はデータ分析にとても向いていると感じていますが、毎日2,000行のSQLを扱い、データをチェックしてクリーンアップしなければならないとなると、とても退屈で逃げ出したくなります。そのため、実際の感覚を体験できるインターンシップを見つけることは非常に重要です。

一部の学生は、ビジネス分析を SQL の記述を避ける方法と考えています。 「SQL を書きたくないのですが、ビジネス分析を行うことはできますか?」そうですね...問題は、学生にとってビジネスを理解していないことです。このような考え方では、事務員の仕事を見つけるのは簡単ですが、数か月働いた後、自分が単なる Excel ポーターであることに気づき、最終的には続けることができなくなります。

すでに働いている学生の場合、それは主にあなたが何が得意で、何をしたいかによって決まります。

ビジネス系の学生の中には、トランザクション作業に飽きてデータを転送したいという人もいます。

例えば、会員業務を担当している場合は、会員向けギフトを購入したり、会員の苦情に対応したり、SOPを設定したり、さまざまな場所に行ってプレゼンテーションを行ったりする必要があります。本当に迷惑です。会員システムや活動内容に精通している場合は、データを移行するのも良いことです。この時点で、ビジネス データ分析に切り替えて、ビジネスを理解するという利点を活用できます。

学生の中にはSQLを書く人もいますが、彼らは業務、特に製品/戦略部門に精通しており、多くの製品/アルゴリズムのABテストに参加しています。このとき、大企業での製品分析、ユーザー分析、戦略分析のためのインタビューは非常に有利です。