アナリストとしてのキャリアを考えると企業に所属するべきか

2018年10月22日

アナリストはやっぱり厳しいが、それでも生き残る道を探す

アナリストという職業の厳しい現状と将来については度々書いてきた。例えば(アナリストとしての)データサイエンティスト・データアナリストであることは現在だけでなく将来においてもハイリスク・ローリターンでは

  • そもそもアナリストの需要が少ない
  • 経営者層の情報リテラシーが低い
  • 報酬が少ない
  • 企業の選択肢が少ない
  • 5年後10年後のキャリアが描けない

と、(アナリストとしての)データサイエンティスト・データアナリストが置かれている厳しい状況について整理した。

その現状を踏まえた上で、データサイエンティスト・データアナリストはどうしたら生き残ることができるのかを考えてみたい。

なお、「アナリスト」と「エンジニア」の違いについては「データ分析をする人」は「アナリスト」と「エンジニア」に分かれ、その違いは「他の誰かが意思決定するための情報(つまりインテリジェンス)」を作るかどうかにあるに詳しく書いたのでそちらを参照のこと。また、エンジニアついては考慮していない。

生き残るとは、アナリスト業務を主業務にしてキャリアが積めること

まず「生き残る」という言葉であるが、アナリスト業務がまったく消えることは考えられない。しかしそれが主業務にできるかというと話は別で、大抵は分析するマーケターやエンジニア業務のおまけ扱いだろう。そこでまず、「アナリスト業務を主業務とする」ことを目標とする。

もう1点、主業務とできたとしてもずっと平社員では給料も上がらなければ社内への影響力も低いままではやる気も下がる。そこで「アナリストとしてキャリアを積める」かどうかについても検討すべきだろう。

この2点を中心に、アナリストとして生き残る術を模索する(と、ブログの記事だから他人事のようだが要するにに書いている本人がどうしてきたか、これからどうしようとしているかという話でもある)。

どこかの企業に所属することの是非について

結論から言えば、アナリストならばフリーランスやSESといった傭兵よりも企業に所属したほうが良い。理由は明白でデータ分析は内製化しなければならない。ということは、アナリストは内部の人間になるべきということでもある。

これは正社員であればうまくいくということではない。外部の人間であっても当事者意識を持ち、企業側がきちんと受け入れるのであれば雇用形態は関係ない。

データ分析を使う数少ない企業に入り込めれば良いが、あまりに狭き門

ところがである。そもそも数が圧倒的に少ないためまず入口にたどり着くまでに苦労する。希望しても入社できるとは限らないし、その企業が望むスキルが足りないという場合もあるだろう。

入れてもキャリアが積めるかは企業次第であるが、実績を積むことで別の場所に移るチャンスは得やすくなる。企業に入れないとそのチャンスも生まれない。

希望している企業に入れない、あるいはまだスキルが足りない場合はどうするか

たとえ簡単な分析だけしか使わないような環境であったとしても現場を離れないでおく方が望ましい。普段の業務の中では分析プロセスやコミュニケーションといった全体の流れを意識して身に着けながら業務の中で高度な知識を生かせる方法を模索しつつ、技術面の勉強はプライベートでカバーしながらチャンスを伺う。

座学で学べる事はデータ分析の一部であり大学や独学でデータ分析の勉強をしただけだと実務で使えない

統計学の知識やプログラミング技術は身につけられるが、企業の中で様々な考え方の人とどうやってコミュニケーションを取るかまでは学べず、しかも後者のコミュニケーションの方が重要なことも多いためだ。

データ分析組織を立ち上げる

無ければ作ってしまえと発想はできるが、アナリスト業務の場合は対象が「他の誰かの意思決定」であるため、エンジニアと違い自分だけで動かせない。

現状データ分析の組織が無いのはつまりはその企業におけるデータ分析の意識が低いからで、そこに新しくデータ分析の文化を持ちこむというのは相当に難しい。

またいきなり外から来た人にあれこれ言われて考え方を受け入れられる人は非常に少ないので、最低でも幹部クラスとして登用されてからでないと相手にされないため注意が必要だ。

さらに具体的に検討すべき事項

ここまではほとんど前置きで具体的な話はこのあとに

  • どんな企業だったらアナリストをやりやすそうか
  • 分析以外のスキルであるとよさそうなこと
  • 現実的に考えて取るべき手段

など書くことはたくさんあるのだが、話がだいぶ長くなりそうなので今回はここまで。