データサイエンティストとデータアナリストとグロースハッカーの違い

2018年10月25日

専門店と居酒屋の話をレストランに変えてみる

(アナリストとしての)データサイエンティストとデータアナリストの違いはデータサイエンティストとはでこんな風に書いた。

データアナリストが和洋中何でもありの居酒屋、データサイエンティストはある品目に特化した専門店と比べるのがよいだろうか。違いはいろいろな人にいろいろな料理を提供するか、何かに特化しているかで、居酒屋は個々の料理においては専門店には勝てないが、対応の幅と柔軟さでカバーする。データサイエンティストはある分野に特化する。

今回はさらにここにグロースハッカーを加え、専門店と居酒屋の話をレストランに再設定してもうちょっと詳しく考えてみよう。

(アナリストとしての)データサイエンティストは「パティシエ」

データサイエンティストの定義は人それぞれだけど、共通しているのは「デジタル特化+高度な手法」というところ。

「高度」ってどれくらいよ?というところでまたもめそうだけど「よくある〇〇入門に書いてある程度のことで高度とか言うな」あたりは同意できるのではないかと思っている。

言い換えれば1つ以上の分野でそれ以上のレベルのことが使えるなら実務上は「高度」と言うにはおそらく十分で、こちらもより専門的なことをしている人から見たら文句を言われそうだが、世の中全体を考えたらこの方が妥当だろう。統計学入門レベルだって知っていれば上級者扱いの企業のほうが世間には多い。

さて、そのデータサイエンティストだが、これは特定の商品やジャンルに特化した専門店の料理人に例えてみよう。例えばパティシエとか。

その心は、スイーツで一流。でも、肉料理を頼んでも作れるかもしれないが本職にはまず勝てない。

データアナリストは「シェフ」

データアナリストも「データ分析している人」でまとめられてしまうけれども、データサイエンティストほど高度なことをするわけではないが、幅広い要求に一定の水準以上で答えられると活躍できる。

しかし、最低限のラインもないのでその能力もピンキリではあるが、こちらはシェフに例えるのがよさそう。

グロースハッカーは「オーナーシェフ」

そうなるとグロースハッカーはどうなるのか。施策の実行なども自分で行うような場合を考えるとこれはもう「分析のできるマーケター」と呼ぶべき存在だ。

分析が軸だがデータアナリストよりもさらに幅広く定量的定性的な分析に知見が必要で、さらにエンジニアリングや施策の実行と分析以外のこともにも参加する。

いわば調理もすれば客対応もする、小さな店のオーナーシェフといったところか。

まとめ

3つ並べてみると、

と役割の違いが見えやすくなったと思う。

が、実際にはこんなにうまく分けられずにその境目は曖昧になるのが普通なので、とか

  • データサイエンティスト6割+データアナリスト4割
  • データアナリスト2割+グロースハッカー8割

のように軸足をどこかに起きつつ役割を兼ねているだろう。ただしデータサイエンティストとグロースハッカーは方向性が大分違うので兼ねるのは厳しそうだ。