Vol.2

データアナリストになる方法~コンサル型かエンジニア型か?ビッグデータ時代に市場価値を上げる2つの道

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データアナリストになる方法

およそ1カ月前の1月27日(金)、ベルサール新宿で開催されたエンジニアサポート新年会『CROSS』にて、昨今のビッグデータ界隈の盛り上がりを象徴するような光景を目の当たりにした。

『CROSS』とは、フロントエンド・バックエンドの垣根を超えて、Webテクノロジーにかかわるあらゆる人たちが集まってWebの未来を語るビッグイベントだ。スマートフォン、クラウド、次世代LAMPなど、ブースに分かれて各分野の注目技術に関する勉強会が行われていた。そんな中、データマイニングを扱ったブースは人があふれかえり、立ち見が出るほどの盛況を見せたのだ。

もう一つ、興味深かったことがある。それは、ソーシャルゲーム、広告、医療、マーケティング、金融工学、Web検索サービスなど、幅広い分野でデータ分析に携わる方々がモデレーターやパネラーとして登場したことだ。ビッグデータビジネスは、分野や業界を超えて活用され始めている。

登壇者の中には「ホームページが出始めた当時のHTMLのように、『昔は貴重な技術だと重宝されていたデータマイニング技術が、今では誰でもできるようになる』くらいのレベルになっていくのではないか」と、冗談半分ながらも予測する人までいた。

そこで重要になってくるのが、データマイニングを行うエンジニア「データアナリスト」の存在である。データアナリストは今、さまざまな方面から引っ張りだこの状況である一方で、人材不足が叫ばれているのだ。

そもそも、データアナリストのポジションはどれだけの人に知られているのだろうか。聞くところによれば、現場のエンジニアたちからも「何か難しそう」と言われるそうだ。

そこで今回、決して誰でもなれるほど簡単な仕事ではないという前提のもとで、データアナリストの人物像に迫って見ることにした。

大きく2つのタイプに分かれるデータアナリスト

草野隆史氏
草野隆史氏
@zaakya

今回参加したデータマイニングCROSSやブレインパッド代表の草野隆史氏への取材などを通して、データアナリストには志向性によって大きく2つのタイプに分けられることが分かった。

経営判断をうながす「コンサル」タイプと、既存サービス・プロダクトの性能を高める「エンジニア」タイプだ。それらのタイプ別データアナリストの特徴を、簡単に挙げてみよう。

(※)求められる具体的なスキルや経験は、企業によって異なる

コンサル型データアナリスト

【所属】
コンサルティングファーム、データアナリスト専門部隊を擁する企業、マーケティング会社など

【役割】
企業の抱える課題に対して解決するための仮説を立て、大量データをマイニングし具体的な解決案を提案するのが主な役割。経営層に近いところで提案するコンサルタントとは違い、より現場に近いところで超具体的な方針を示す。

【スキル】
分析力、論理的思考力、仮説力、統計に関する知識、マーケティング知識、SQL、Rなど

【志向性】
あらゆる事象に対して常に「なぜ?」と思ってしまう、知的好奇心が旺盛なタイプ。物事の因果関係を、果から因へと考えを巡らすことができる。スキルセットと言うよりも、マインドセットの方が重要視される。

エンジニア型データアナリスト

【所属】
ソーシャルゲームプラットフォーマー、Webポータルサイト運営会社、自社メディア運営会社など

【役割】
データマイニングや機械学習を行った結果をもとに、ユーザーの行動特性など一定の規則性を見出し、提供サービスの品質向上をに努める。

【スキル】
Hadoop、MapReduce、Mahout、Java、R、統計解析、時系列解析、データマイニング、機械学習、自然言語処理など

【志向性】
一見バラバラに見える大量データから規則性を見いだすという、難解なパズルを解くような業務に夢中になるタイプ。あまり表には出ない、影の立役者。

データアナリストという職種のおおまかな役割を理解してもらえただろうか。次のページ以降で、実際に現役データアナリストとして活躍する2タイプのデータアナリストのインタビューを通して、具体的に携わっている仕事や現場で求められているスキルなどを紐解いてみよう。

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