姿を消したデータアナリストはどこへ行ってしまったのでしょうか?

みなさんこんにちは。私は地味な教師のチェンです。学生はよく混乱します:

一生データアナリストでいられるでしょうか?

データアナリストとして働いていない場合、他に何ができるでしょうか?

私は今、大企業で働いています。最適化されている場合はどうすればよいですか?

今日は、データ分析の発展における5つの重要な課題をわかりやすく説明します。注目して、気に入っていただくことを忘れないでください。ある日、混乱したときにもう一度読むことができます。

要点1: 名前は変わっても責任は変わらない

私が15年前にこの業界に入ったときには、データアナリストというものは存在しませんでした。当時は「ビジネス分析」「市場分析」「意思決定支援」「ビジネスサポート」と呼ばれる仕事がありました。もう一人の有名なデータブロガーであるフー氏も、当時は「ビジネス分析室」で働いていました。

名前は頻繁に変更される可能性がありますが、職務上の責任は同じままです。以下の部分が強調表示され、書き留められています。

1. データ収集要件を提案する

2. トラックデータの着陸

3. データ品質の確認と改善

4. 指標システムの整理

5. データ表示のニーズをサポートするためにデータを抽出する

6) 固定監視レポートを出力する

7. ビジネス関連の質問に答える

8. アイデアを検証するための実験を設計する

9. 将来予測

10. 経営分析会議からのサポート

これらのことを行う人は誰でもデータ分析の責任を負います。ある日、あなたは彼を「アルバ K」と呼びました。私たちはアルバ K です。私たちは消えたわけではなく、まだ活動しています。

ポイント2: ツールに関係なく、アウトプットに焦点を当てる

おそらく、データ分析作業を SQL に結び付けるオンライン記事が多すぎて、「大企業の面接では SQL に関する質問が出る」とよく書かれているからでしょう。多くの新人は「データ分析 = SQL」と考えており、他の人も SQL の書き方を学んだら自分の仕事がなくなると考えます。

私がこの業界に入ったとき、SAS、BI、コンゴを使用していました。しかし、当時は「基礎知識なしで21日間でSASを学び、月収1万元以上で銀行に入社」という広告を出す人はいませんでした。ツールは常に変化しており、ますます便利になっていきます。たとえば、AI ソフトウェアを使用して SQL を記述すると、多くの手間が省けます。

ここで再び重要な点が出てきます。高給の職の面接を受ける場合でも、昇進の報告をする場合でも、グループ副社長の前で「SQL 3 日間保持率」コードを書くように要求する人はいません。誰もがこう尋ねるでしょう:

1. 独自に発見した問題は何ですか?

2. 結論はどのような効果を生み出しましたか?

3. クローズドループを形成し、その結果を確認しましたか?

したがって、ツールを目的としないでください。より多くの価値を生み出せば、自然に昇進の機会も増えます。そうでなければ、あなたは単なる道具となり、少なくとも月給 2 万ドル以上の人々の間で消えてしまいます。

ポイント3：上向きに成長し、ワークショップを突破する

価値を創造することになると、不安を感じる学生もいます。

1. 弊社でデータに取り組んでいるのは私だけです

2. 毎日とても忙しいので、

3. 私たちのリーダーたちはデータを見さえしません。彼らが何で忙しいのか分かりません。

なぜ値が表示されないのですか? ！

残酷な真実は、小さな工房にいるため、その価値が分からないということです。中小企業では、インフラが貧弱で、プロセスがなく、無謀に運営されていることが一般的です。大企業の場合:

1. ゼネラルマネージャー室/戦略開発部門にデータ担当のポジションがあります（戦略アナリストと呼ばれることもあります）

2. ビジネス部門にデータ担当のポジションがある（XX ビジネスアナリストなどと呼ばれる）

3. データセンターにデータ担当のポジションがある（データエンジニアと呼ばれることもある）

4. 独立したビジネス分析部門/データセンター、データポジション

5. データに依存するユーザー操作/アルゴリズム/戦略操作はより多くの人材を採用する

したがって、小規模な工場にいる場合、この行き詰まりを打破する方法は 1 つしかありません。それは、上向きに成長し、能力を蓄積して大規模な工場に入ることです。このとき、作品を慎重に選択する必要があります。雑多なものが沢山あります。あなたの成長にとって栄養にならないものは処分し、価値のあるものにエネルギーを集中させるべきです。そうしないと、あまり長く働きすぎると、本当に大勢の人の中で迷子になってしまいます...

そして、重要なポイントは、大企業には多くの事業があり、事業や部門によって要件が大きく異なるということです。

1.相手方はどのような業種に属していますか?あなたのものと重複するものはありますか?

2.相手はビジネス/戦略/データセンターをぶら下げている

3. 相手側の要求はより技術的/ビジネス指向である

4. 相手側はXXソフトウェア（特にBIツール）を具体的に要求しましたか？

5. 相手は事業テーマ（ユーザー/製品/成長/売上など）を明確に述べていましたか？

注意深く見て準備し、成功率を高めましょう。

ポイント4：水平展開、制限なし

もちろん、大規模な工場では問題がないということではありません。実際、工場が大きくなるほど分業が細かくなり、「面接中に空母を建造し、採用後にネジを締める」という現象はよく見られます。例えば、Xhongshuでは「大企業社員」バッジをつけたブロガーたちが「SQL 3日間の保持率」「DAUの変化」「PSM、DID」などを毎日投稿しています。なぜ彼らは具体的なビジネスについて語らないのでしょうか？私は本当に毎日SQLを書いていて、1日2000行も書いているので、何を言えばいいのか本当にわかりません。

もし本当に大企業を辞めたら将来がないと心配しているのであれば、知識を横に広げたり、少なくとも考え方をオープンにしておくのがベストです。大企業に入るためには、優れた基礎能力が必要です。データ職の利点は、上司からの指示を必要とせず、自分で考え、学習できることです。

転職結果から判断すると、大企業を辞めて今もうまくやっている人は、一般的に次のような人たちです。

1. 部門長は交代制である

2. 出力結果

3. コアビジネスの経験（ユーザーの成長/戦略）

逆に、監査・顧客サービス、アルゴリズムサポート（アルゴリズムの効果を検証するABテストしかできない）、ミドルオフィス部門（番号収集機・バナーボーイ）など、業務から遠い部門は相対的に業績が悪く、あっという間に大勢の人の中に消えてしまいます。

ポイント5：自分の能力を活かしてチャンスをつかむ

純粋にデータ中心の職種で働きたくない場合は、データスキルも非常に役立ちます。 2005 年ではなく 2025 年であるため、企業のデジタル構築とデータ活用は企業に深く根付いています。ペンとインクと白い紙で帳簿をつけていた時代に戻りたいと思う人は誰もいません。

データに密接に関連するポジションに焦点を当てます。

【ビジネス志向】ユーザーグロース/戦略運用/プロダクトマネジメント

[技術] データプロダクト/BI開発

【マネジメント職】経営管理・戦略管理

【B社】デジタル化・IT技術・コンサルティングコンサルタント

これらの職種では、データ分析スキルが中核となる能力であり、簡単に習得できます。しかし、これらの名前はもはやデータ分析とは関係がないので、「消えた」とみなすことができます（笑）。