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アクセス解析・データサイエンティストの仕事内容、やりがい、向いている人、未経験からなるには?

アクセス解析・データサイエンティストの仕事内容、やりがい、向いている人、未経験からなるには?

アクセス解析・データサイエンティストは、膨大なデータを活用して企業や組織・団体が抱える課題を解決する仕事です。アクセス解析・データサイエンティストの仕事内容、やりがい、向いている人などについて、未経験者にも分かりやすくまとめました。

アクセス解析・データサイエンティストの主な仕事内容

アクセス解析・データサイエンティストは、さまざまなデータを経営資源として活用するために必要とされる職種です。どちらもデータ収集や加工、分析を行いますが、アクセス解析はWeb上のデータを使用するのに対し、データサイエンティストが扱うデータはWebに限定されません。そのため、アクセス解析はWebマーケティング担当者(Webマーケターと呼ばれることもある)が担うことが一般的ですが、膨大なデータ解析を必要とする場合や未整理のデータを扱う場合などはデータサイエンティストが活躍します。現在、データサイエンティストの所属先は、データを大量に保有しているWeb系企業や顧客向けの解析ソフト開発などを行う企業が多い傾向にあります。

データサイエンティストの具体的な業務は、主に分析環境の構築・運用、分析・レポート作成です。分析環境の構築・運用とは、業務システムのログ、SNSやWebサイトのデータなどを収集し、蓄積や運用できるようにする仕組みを作ることです。例えば、データを集めるプログラム作成や収集したデータのフォーマットの統一、データを保管するデータベースを構築するといった業務です。その分析環境基盤を利用して集めたデータをさまざまなアプローチで分析し、課題発見や解決策を提言する、またはビジネス上の判断に使えるように指標化するといったレポーティングを行います。

一方、アクセス解析はWebサイトやSNSなど「Web上のサービス」の流入数、流入経路、コンバージョン率などを調べて、それらのサービスのパフォーマンス評価をすることです。Googleアナリティクス等の解析ツールを使用するような場合は、Webマーケティングの業務範囲であることが多いでしょう。

アクセス解析・データサイエンティストの仕事のやりがい

・新しい発見や課題解決の喜び、達成感
・注目されている新しい職種
・データを扱う専門家として成長できる

アクセス解析・データサイエンティストは、膨大なデータを整理してビジネス課題の解決につながる知見を導き出します。仮説を立てて実際のデータ分析と矛盾していないかを検証するアプローチで自身の考えた仮説が実証されたときや、データからビジネス上の意思決定につながる分析、知見が抽出できたときに、これらの職種ならではの喜びや達成感を感じるでしょう。

インターネット上のさまざまなサービスが普及したことや通信技術等の発達でビッグデータが収集・蓄積可能になり、近年、アクセス解析・データサイエンティストが注目されるようになりました。2012年の米の有名経済紙では、データサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」と表現しており、注目の新しい職種であること自体がやりがいの一つとなっています。

アクセス解析・データサイエンティストは、必要とするスキルが多い職種です。数学(確率・統計、線形代数学ほか)、統計処理手法やデータマイニング手法、幅広いIT知識(ITシステム、データベース、プログラミング)といった専門知識に加え、ロジカルシンキングやドキュメンテーションといったビジネススキルも高く求められます。そのため、業務を通じて専門的な知識・スキルを身に着けることができ、技術者としてレベルアップしていけることも魅力の一つでしょう。

アクセス解析・データサイエンティストの仕事の厳しさ

・幅広い分野の技術発展に対応しなければならない
・データに向き合い、試行錯誤する作業のつらさ
・会社からの期待の大きさと現実のギャップがある

アクセス解析・データサイエンティストによるビッグデータの扱いには、特別な技術知識が必要な上、さらなる技術発展が見込まれる技術領域です。プログラミングやデータベースの分野を見てもそれぞれの進歩が速く、各業界の動向を常に追いかけることが欠かせません。高度で専門的な幅広い知識が必要で、最新情報をキャッチしながら進化に対応できるようにスキルアップし続ける厳しさがあります。

アクセス解析・データサイエンティストの業務は定型化されているわけではなく、必要なデータの引き出し方や分析方法など、さまざまなことを試行錯誤します。思うような結果が出ず、膨大な作業に時間を要したり、一から見直したりといった場面もあります。そうしたデータと向き合いながら根気の要る作業をコツコツ行うなどの大変さ、辛さが伴う仕事です。

新しい職種であるデータサイエンティストに対して、データ分析するとすぐに課題解決できる、と過度な期待をする傾向があるようです。数学のような正解がないデータ分析に取り組むため、結果を出すまでに時間がかかることもある点、導き出した解決方法をうまく実行させてこそ課題解決になるといった点を経営層が理解していない場合、厳しい評価をされるといった難しさがあります。

アクセス解析・データサイエンティストの仕事に活かせる経験・スキル・資格

【経験・知識・スキル】
・ロジカルシンキング(論理的思考力)
・ITの知識とスキル
・統計解析に関わる知識とスキル

【資格】
・統計検定
・オラクルマスター (ORACLE MASTER)

アクセス解析・データサイエンティストに求められるデータ分析の目的が、そもそもビジネス課題の解決ですから、データで仮説検証を行って論理的に結論を導くロジカルシンキング(論理的思考力)が必須です。なかでも、ビジネス課題に取り組むロジカルシンキングのアプローチ、ロジックツリーやMECE(ミーシー)などへの知識やスキルが重要です。

データサイエンティストの業務には、ビッグデータを扱える分析基盤環境の構築・運用が含まれるため、システム開発やデータベースに関する専門的な知識・スキルが必要です。RudyやPython等の言語でプログラムを書く機会も多く、幅広いIT分野の知識・スキルが求められます。もちろん、データの統計処理や数理モデルを作成できる統計処理手法やデータマイニング手法への知識・スキルが必要な職種ですが、全てがコアレベルの必要はなく、得意分野を持っていればデータサイエンティストとして活躍できます。

アクセス解析・データサイエンティストに必須の資格はありませんが、統計解析スキルを認定する日本統計学会の『統計検定』、世界でデータベースシェアトップであるオラクル社のデータベーススキルを認定する日本オラクル株式会社の『オラクルマスター (ORACLE MASTER)』など、数学、統計学などの知識やテクニカルスキルのレベルを示す資格を保有していればアピールになるでしょう。

アクセス解析・データサイエンティストに向いている人

アクセス解析・データサイエンティストは、データ分析を通して事業の利益に貢献する仕事のため、そもそもビジネス上の課題への関心が高い人が向いています。また、膨大なデータの中から関連性を見いだし、導き出した結果がどのように企業の問題解決に役立つかを検証できる高い論理的思考力はもちろん、試行錯誤が続けられる忍耐力が求められます。

アクセス解析・データサイエンティストは、自身の得意な領域や求められる役割によって
データ収集・分析システムを構築したり、数学や統計を使ってモデルを構築したりとさまざまな業務があります。日々生み出される膨大なデータをきれいにする、処理していくコツコツとした作業が苦ではないことも必要で、データを扱うことを楽しみながら仕事に取り組める人が向いています。

アクセス解析・データサイエンティストのキャリアパス

アクセス解析・データサイエンティストには、大きく3つの領域、つまりビジネス、IT、統計解析の専門知識やスキルが必要なので、どれかの領域でバックグラウンドを持つ人が転職して活躍しています。
例えば、ビジネススキルを活かしてコンサルタントや(Web)マーケティング、リサーチャーからの転身。ITスキルを活かしてWeb系のエンジニアやSIerのシステムエンジニアなどから転身、などです。他にも、統計解析のスキルを活かしてメーカーの技術開発職や研究職出身という方もいます。また、大学や専門学校で統計学や数学を学んだ人が、実務アシスタントとしての業務を経験しながらデータサイエンティストになっていくケースもあります。
そして、一度データサイエンティストとなれば、所属先の企業内でマネジメントへステップアップする人、専門性を高めてスペシャリストになる人、転職・独立する人など活躍できるチャンスは増えます。新しい職種なので社会や所属企業の求める役割に応じて、キャリアパスが広がる可能性に期待できるでしょう。

アクセス解析・データサイエンティストの最近の動向

アクセス解析・データサイエンティストの業務範囲のうち、データ収集・分析の分野ではビッグデータを取り巻くツールの成熟やAI技術の進歩により、将来は仕事が減っていくのではないかとの声があります。しかし、AIが扱うデータはそのままでは使えず分類が必要で、それに付随する意思決定などAIではできない領域をデータサイエンティストが担当していることから、この職種への需要は上昇が続くと言われています。また、データの収集・分析の作業部分が得意というよりも、データを活用して高度な予測モデルを作り、ビジネスに活かせる人材の必要性がより高まるでしょう。分析基盤環境の構築・運用やプログラミングなどの必須のITスキルを身に着けることに加え、AIの代替が難しい領域のスキルアップが欠かせないでしょう。

未経験からアクセス解析・データサイエンティストを目指すには?

アクセス解析・データサイエンティストの求人には、職種未経験可も意外とありますが、その場合でも「マーケティングなど業務内容は問わないが、データ分析業務経験がある人」「各種システム開発経験者」「統計解析の知識がある方」といった条件付きであることがほとんどです。職種未経験でも、自身の経験分野の条件付きで「上流工程、データサイエンス等に挑戦したい方歓迎」などの求人を狙って応募すると良いかもしれません。

アクセス解析であればデータの集計作業や業務補助などからキャリアをスタートできる場合もあります。転職後に活かせる業務経験がなく、知識・スキルも保有していない場合には、専門学校などでデータサイエンス・解析を学ぶか、統計・Web・情報処理などの資格を取得し、知識・スキルを身に付けることが必要でしょう。

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