運用とデータ分析の違い（Xiaomengの​​進捗状況をフォロー、パート47 | 「製品運用かデータ分析か？」）

小孟と歩む 第47話｜「製品運用かデータ分析か？」

読者の皆様、著者のデータ分析に関するシェアが再放送されて以来、転職してデータ分析を行う必要があるかどうかという質問が多くの読者から寄せられています。多くの人がこの質問をしたので、自分の考えを書き留めておいた方が良いと思いました。

1. 経営者でありデータアナリストであることは良いことだ

2. 長期的には、データアナリストとして働くよりも、製品オペレーションに携わる方がはるかに良い

最近、大手行政グループでは、デジタルトランスフォーメーションによる行政の高度化という考え方が広まりつつあり、デジタルトランスフォーメーションの基本職種の一つであるデータアナリストが話題になっています。 Tik Tok、Weibo、WeChat Momentsなどで、2か月でデータアナリストになれて、卒業後は簡単に月に2万元以上稼げると主張する広告が大量に出回っているため、管理者の中には、データアナリストの職は簡単に就けて高収入の職であるという幻想を抱いている人もいるかもしれません。それは変革のための最良の選択です。

しかし、スキルの本質的なつながりという点では、データアナリストは確かに重要ですが、FM と管理の関係と同様に、包括的な関係である製品運用の下流のポジションです。それが今とても人気がある主な理由は、ヒーローは時代によって作られるからです。変革とビジネスのニーズにより、データ アナリストの役割は製品運用から独立しました。しかし、人工知能と分析ツールの知能化により、データ分析のポジションのほとんどは、最終的には製品運用に不可欠なスキル（スキルであり、能力ではないことに注意）に変わるでしょう。多くの企業の FM マネージャーが最終的には管理マネージャーのポジションと統合され、このポジションを別途設定する必要がなくなるのと同じです。

現在の動向から判断すると、データアナリスト自身のキャリア障壁は継続的に低下しています。以前は、データ分析言語（Python など）を習得し、データ分析モデルを理解し、データベースを使いこなし、分析結果を裏付けるために一貫したレトリックを使用でき、さらに大企業での経験があれば、データ アナリストとして活躍できました。では、これらがデータアナリストの中核となる価値観なのでしょうか?

日常業務において、データアナリストがデータ収集やデータクリーニングにおいて果たす役割はますます少なくなっています。初期段階ではデータの収集とクリーンアップが面倒かもしれませんが、データがテーブルに格納されると、それは日常的な作業になります。後続のプロセスは最適化であり、初期段階でのデータの取得とデータのクリーニングという面倒なプロセスはなくなります。

次はデータの視覚化ですが、データの視覚化にも同じ原則が適用されます。現在では、PowerBI や Web 視覚化プラグインなどのツールを使用すると、テーブル内のデータをさまざまな統計グラフに簡単に変換できます。以前は、視覚化には誰かが研究してデバッグする必要がありましたが、現在ではツールが数多くあるため、豊富で詳細な統計グラフを作成するために複雑なデバッグ作業を行う必要はありません。複雑な要件であっても、単純なドラッグ アンド ドロップで実現できるツールが存在します。

近年の動向を見ると、データ アナリストのキャリアの上限は依然としてかなり明白です。 2～3 年働いた後、初心者は自分の職位でよく使用されるスキルをすべて習得し、その後、職位を超えたスキル開発に進むことができます。データアナリストの職種は、よりスキルベースの仕事です。誰もがビッグデータに馴染みがなく、どのように始めればよいかもわからなかった頃、データアナリストは当然ながら人気商品となりました。しかし、今では誰もがデータの価値を認識し、どのようなデータがビジネスにとって重要であるかを大まかに把握しているため、データアナリストの重要性は自然に低下します。言うまでもなく、今日のツールを使用すれば、基本的な知識が全くない人でもすぐに使い始めて、必要な重要なデータを取得できます。では、なぜ高給のプロのデータアナリストが必要なのでしょうか?

そのため、データ分析業務は最終的にはツールの形で製品運用のポジションに統合されるだろうと筆者は考えています。これは、トレーニング マネージャーが独自のコースの開発からプラットフォームの構築とニーズの特定に移行するようなものです。製品オペレーションが関連作業をより適切に完了するのに役立ちます。

データ アナリストになりたいのであれば、私は絶対にあなたをサポートしますが、データ アナリストは 2 ～ 3 年の段階的な仕事にすぎないことをよく考えなければなりません。このステップまたは閾値から始めて、製品運用の考え方を学び、製品運用に切り替え、ビジネスの観点から問題をより深く考える必要があります。データアナリストになることは変革の第一歩です。 2 番目のステップは、データのリンクを通じて、ビジネスまたはユーザーに隠された宝物を発見することです。これにより、あなたのキャリア経験はより包括的かつ競争力のあるものになります。

さて、今日のシェアはこれで終わりです。気分が良ければ、次回のシェアも楽しみにしてください。