データ分析職の業界別違い

データアナリストにとって、自分の能力と発展の方向性に合った業界と業種を選択することは非常に重要です。記事を読んで調べてみましょう。

データ分析の役割はビジネスによって大きく異なります。しかし、このテーマについて議論するコースや記事はほとんどなく、業界の違いがわからないため、就職活動や転職の際に業界の選択をあまり考慮しない学生が多くいます。

データアナリストにとって、データドリブンになりにくい業界にいると、どれだけ有能であっても、自分の価値を発揮することが難しくなります。コアビジネスに繋がることができず、ビジネスの成長を促進できない場合、成長は非常に遅くなります。ですから、そのような業界に入ると、非常に疲れてしまい、将来のキャリアにも影響が出てしまいます。

したがって、業界を選択する際には、どのような業界に進むべきかについて、ある程度理解しておく必要があります。

1. 3つの異なるタイプのビジネス

データ分析に関しては、どのような種類のビジネスがありますか?

ビジネスをやるとしたら。つまり、データ分析に対する業界の需要を強いものから弱いものの順に並べると、3 つのカテゴリに分けることができます。最も強いのは強い需要、最も弱いのは弱い需要、中間は中程度の需要です。

1. 需要の強い事業

まず最初に、需要の強い事業、つまり需要の強い最初の事業についてお話ししましょう。

強い需要とは、ビジネスに明らかな増分利益をもたらすことができるデータ分析を指します。

タクシー配車プラットフォーム、シェアサイクル、サプライチェーンビジネスなど、そのようなビジネスの例をいくつか挙げてみましょう。これらの企業では、サプライチェーンなど、データと業務の関係が非常に明確です。この倉庫の在庫量が増え、別の倉庫の在庫量が減ったことを知ることができます。この倉庫の在庫量をその倉庫に移動させるだけです。

全体的な在庫保管効率を向上させることができます。これは非常に明確であり、数式を使用して完全に導き出すこともできます。

例えば、タクシーの配車プラットフォームも特定のエリアにあり、朝のラッシュ時にはキャパシティが不足します。そのため、朝のラッシュアワー時には、特定のエリアにさらに多くの輸送能力を動員することができ、これらの輸送能力が動員された後に、新しい注文を生成することができます。この関係は比較的明確です。朝のラッシュアワー時の利用者の移動需要は一定なので、輸送力があれば取引を完了できます。したがって、このタイプの業界やビジネスにおけるデータ分析の需要は非常に明確です。

2. 需要が弱い事業

強い需要について話した後、弱い需要について話しましょう。

需要が弱いということは、この業界またはビジネスにおけるデータ分析の需要が非常に弱く、販売主導または製品主導である可能性が高いことを意味します。

例えば、営業主導型のBサイドビジネス、つまり大企業の顧客へのサービス提供の場合、一般的に、営業マンとして顧客と良好な関係を築いていれば、数回の訪問で契約を締結できる可能性があります。しかし、データ分析においては、取引プロセスにおける意思決定の連鎖が長すぎて、その理由を分析することが困難です。

この種のビジネスは売上に大きく依存します。データ分析でできることはほとんどありません。 100 件のデータ分析の結論を実行したとしても、営業担当者がさらに 2 回訪問するのに比べれば、まだ効果は低いと言えます。

同じことが製品主導型にも当てはまります。つまり、他社が提供できない製品エクスペリエンスを提供できます。この段階では、現在の製品 chatgpt などのデータ分析はほとんど役に立ちません。他の製品で同じ体験を提供することは難しいため、現時点では製品を改良し続けるだけで、ユーザーは増え続けるでしょう。これには洗練された操作は含まれず、データ分析も必要ありません。

3. 中需要ビジネス

強い需要と弱い需要について話した後、その中間のビジネスが中程度の需要です。

この事業の全体的な方向性は比較的明確ですが、細かい点が不明確です。これらの結論を見つけるには、データツールと分析方法を通じてこれらの小さな詳細を解決する必要があります。そうすることで、企業は特定の方向に突破しやすいブレークスルーポイントを見つけ、試行錯誤のコストを節約できます。

こうした中程度の需要があるビジネスは、実はデータアナリストの能力が最も試されるものです。なぜなら、こうした分析には特定の方向性がなく、漠然とした一般的な方向性しかないからです。したがって、優れたデータアナリストと劣ったデータアナリストが導き出した結論は大きく異なる可能性があります。優秀なデータアナリストは、ビジネスのさらなる成長に貢献できる可能性がありますが、能力の低いデータアナリストはこの目標を達成できません。したがって、この種のビジネスでは、データアナリストがそのギャップを広げることができます。

これには多くの創造力が求められます。ビジネスをよく理解し、ビジネスロジックを理解し、ユーザー心理を理解し、トランザクションチェーン全体を理解する必要があります。このような中程度の需要のあるビジネスは、一般的に誰もが思い浮かべるタイプのデータアナリストです。

2. それぞれの特徴

次に、3つのタイプの特徴についてお話しします。

1つ目は、需要が強く、各種指標の関係が比較的明確な業態です。

これは会計や数学の問題を解くことに少し似ています。1 つの指標の変化によって、それが他のどの指標に影響を与えるかが明確に推測できるため、このビジネスのさまざまな指標間の関係を非常によく理解している必要があります。

2 つ目のタイプは、データ分析の需要が非常に低い、需要の低いビジネスです。したがって、これらのビジネスのほとんどでは、データの収集しかできません。上司の目から見れば、これは売上主導のビジネスです。あなたの中核となる価値は、営業担当者がタスクをより適切に完了できるよう支援することです。このタイプのビジネスでは、データアナリストの地位は比較的低く、基本的にはデータを収集するためのツールにすぎません。たとえ、これを実行できる特に優秀で有能な人を見つけたとしても、その価値を認識することは困難です。これは、その人の能力によって決まるのではなく、その人のビジネスモデルでは成長を見つけるためにデータ分析を必要としないからです。

3 番目のタイプは中程度の需要があるビジネスであり、このタイプのデータ分析は少し複雑です。

良いビジネスと悪いビジネスがあります。この種のビジネスはアナリストのレベルの格差を広げる可能性があります。上限は非常に高く、下限も非常に低いです。

そういったビジネスではデータ収集業務を行っている人もいるかもしれません。彼には良いビジネスアイデアがなく、分析を整理することもできなかったため、実際に彼が提供したものは、需要の弱い企業が提供しているものと似ており、すべて単なるデータ収集コンテンツでした。

しかし、この種の中規模ビジネスでは、有能な人々にとって。この文脈では、彼は多くの貴重な情報を掘り出すことができ、あなたが自分の価値を証明できれば、あなたの給料は大幅に増加する可能性があります。

3. 成長の道筋

次に、これら 3 つの異なるビジネスタイプとその成長パスについて説明します。ピラミッドグラフを使用できます。これら 3 つのビジネスタイプ間の関係を表します。

ピラミッドの底辺は需要が弱い業種です。この種のビジネスは主にデータの収集が中心であり、レポート作成作業に分析が含まれることはほとんどありません。それはピラミッドの底辺にあるに違いない。

ピラミッドの頂点には、強い需要と中程度の需要があるビジネスがあり、同じレベルなので、左と右に置くと、それらは同等です。

どちらのタイプも、より良い成長の道を歩むことができます。サプライチェーン分析の専門家になることも、キャパシティ分析の専門家になることもできます。同様に、中程度の需要があるビジネスでは、ビジネス分析の専門家、ユーザー成長分析の専門家、製品分析の専門家などになることもできます。

つまり、私たちが望む成長の道は下から上に向かうものでなければなりませんが、上に向かうときには左に行くのか右に行くのかを慎重に検討する必要がありますか?左右があるため、変形が難しくなります。

ピラミッドの左側には需要が強い業態があり、この業態のビジネスロジックは比較的固定されています。ピラミッドの右側には、中程度の需要があるビジネスタイプがあり、ビジネスの複雑さは高くなります。分析の方向性が不明瞭なため、より多くの問題に直面することになります。したがって、これら 2 種類のビジネスは、必要なビジネスロジックが異なるため、変換が困難です。

それで、どうやって選びますか?左側と右側のどちらを選ぶべきでしょうか?

それぞれの長所と短所について話しましょう。

まず、左側の需要が強い業態は安定性は高いものの、適応力が比較的弱いです。強力な安定性。需要が強いため、分析ロジックは比較的固定されています。そしてビジネスの詳細もたくさんあります。たとえば、サプライチェーン内の各企業、その倉庫、物流の分布などはすべて異なります。ですから、長く会社にいると、業務上の細かいことがたくさん出てきます。あなたに習得された後、

欠点は適応性が低いことです。会社自体が倒産し、別の仕事を探さなければならない場合はどうしますか?あなたの経験はその会社でのみ有効であるため、別の適切な仕事を見つけるのはより困難になります。他の企業で再利用したい場合、その企業に関する業務の詳細を改めてたくさん蓄積する必要があり、選択肢が狭まってしまいます。

例えば、シェア自転車の輸送能力を分析した場合、どのような方向を選択できるでしょうか?また、輸送力に関連する業界しか探すことができない可能性が高いので、これらの職種はどうでしょうか?それは間違いなく、全雇用プールの中で比較的小さな割合を占めています。

もう一つのポイントは、需要が高い業務は会計業務に少し似ているため、より細心の注意を払う人に適した仕事だということです。彼はさまざまなデータ間の関係を計算するのが好きで、その成長曲線も比較的直線的です。今日は在庫についての概念を、明日は売上高についての概念を学ぶので、この知識を使って特定の問題を解決できるようになります。

さて、次は中需要型ビジネスについてお話ししましょう。このタイプのビジネスは比較的安定性は低いですが、適応性は高くなります。

このタイプのアナリストは、業界全体が上昇傾向にある場合に、増分的なビジネスチャンスを探索することに優れているため、安定性は比較的弱いです。データアナリストが増分成長を見つけるのは比較的簡単です。しかし、業界全体が不況に陥ると、データアナリストの価値は危うい状況に陥るでしょう。現時点では、データアナリストは解雇されやすいため、安定性は比較的悪いです。しかしその一方で、適応力も強いです。

このタイプのビジネス分析は、何らかのビジネスロジックに大きく依存しており、このビジネスロジックはさまざまな企業間で共通しているためです。だから、たとえ解雇されたとしても。会社を選ぶ際には、選択肢が広がります。多くの企業からお選びいただけます。需要の高い業態よりも選択肢が広がります。

また、中程度の需要がある業種についてはどうでしょうか?その成長曲線は比較的指数関数的です。つまり、最初は非常にゆっくりと成長します。また、ビジネスロジックを使用してビジネス上の問題を解決する場合、今日のビジネスコンセプトを理解していれば、明日のビジネスコンセプトも理解できるため、この種の成長は不確実です。

これらのビジネスコンセプトの間には知識体系がないため、1つの問題を解決するとそこに問題が残る可能性があり、特定の問題を解決することが困難です。これは、理論的な知識を組み合わせるのに十分な経験を数年積んだ後にのみ可能になります。自分の考えを理解することによってのみ、ある日突然悟りを開いたような気持ちになれるかもしれません。すると、突如として高度なデータ分析へと変貌したのです。したがって、この成長の道筋は比較的不明確です。ビジネスにもっと興味のある学生に適しています。

すると、給与の分配は 80/20 ルールをより頻繁に示すようになります。最も優秀な人材は他のアナリストよりも大幅に高い給与を受け取ります。では、需要が強い業種についてはどうでしょうか?給与分布には高いところと低いところがあるものの、その差はそれほど大きくありません。