AIエンジニアの一種である「データアナリスト」。
BIツールと呼ばれるデータの可視化を行うことができるツールや、プログラミング技術を使ってクライアントの課題解決を行っていきます。
ITエンジニアやコンサルタントからの転職としても注目されており「データアナリスト」になりたいという方も増えています。
しかし、中には「データアナリスト」はやめとけという意見もあります。
この記事ではデータアナリストになるのはやめとけと言われる理由を解説いたします。転職を考えている方はぜひ参考にしてみてください。
データアナリストの仕事内容
AIを使った仕事というと、デスクワークが中心のイメージを持つ方も多いかと思いますが、実はデータアナリストはビジネス面での要素も大きい業務です。
データアナリストの仕事内容は、クライアントの課題解決を行っていきます。ですので、クライアントと円滑にやり取りができるビジネスマンとしての能力が必要です。
ですので、機械学習モデルなどの分析モデルを構築していく「データサイエンティスト」や機械学習を使ってシステムやアルゴリズムを実装する「機械学習エンジニア」よりもビジネス寄りの業務になります。
もちろん、ビジネス面だけでなく課題解決のフローでBIツールやプログラミング技術を使いこなすためのスキルも大切となってきます。
データアナリストの基本情報・仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データアナリストはやめとけと言われる10つの理由
では、データアナリストはやめとけと言われる理由を10つ紹介します。
転職のミスマッチを防ぐためにもチェックしておきましょう。
①なるまでの基礎知識が必要
データアナリストはクライアントの課題を正しく見極めるためにも、BIツールやプログラミング技術を使いこなす必要があります。
データアナリストの業務を問題なく行うためにも、正式に仕事をする前に基礎知識を身に付けなければいけません。
ですので「データアナリストになってから覚えていく」ということは通用しません。なるまでに問題なくクライアントの課題を見つけられるようになるまで勉強する必要があります。
そういった事前の勉強が辛いと感じる場合は「やめとけ」という人も多いでしょう。
②コミュニケーション能力を求められる
データアナリストはAIを使った業務の一種ではありますが、クライアントとのやり取りが中心になってくるため当然コミュニケーション能力が求められます。
「人とあまり接したくないからデータアナリストになりたい」と思っている方は、ミスマッチを起こし業務が辛いと思うかもしれません。人とのやり取りが苦痛なタイプは「やめとけ」となるでしょう。
③データ分析に慣れてないと辛い
データアナリストは、クライアントの課題解決のために正しいデータ分析が求められます。
現職や前職など今までデータ分析を行った経験がない場合は、BIツールやプログラミング技術の勉強だけでなく正しいデータ分析能力も身に付けなければいけません。
データ分析は経験や慣れの要素もあるため、データ分析に慣れてないと辛いと感じることが多いかと思います。
④数字と常に向き合う必要がある
データ分析やプログラミング技術では、常に数字が付き纏い切っても切れない関係です。
常に数字と向き合わなければいけないため、数字を扱う業務に慣れていなかったり数学的思考を持っていなかったりすると業務が上手く進まず苦戦を強いられます。
数字が嫌いなタイプは「やめとけ」と言われるでしょう。
⑤技術的な内容よりビジネス力が必要
データアナリストは他のAIを使う職種よりもビジネス力が求められます。
BIツールやプログラミングは、クライアントの課題解決のためのデータのビジュアライズ化が目的のことが多いため、技術的な内容はさほど求められません。
技術を使いこなすことは求められますが、難解な技術は求められません。それ以上にクライアントと円滑にコミュニケーションを取れるビジネス力が必要です。
「どちらかと言うと技術面でのスキルを磨きたい」という方にとってはデータアナリストは「やめとけ」となるでしょう。
⑥地道な作業が求められる
データアナリストは情報収集やデータ分析を繰り返す業務のため、地道な作業が求められます。
思うようにデータの結果が出ない状況でも、根気強く作業を繰り返す必要があることから、直感的にスピード感を持って仕事をしたい場合は「やめとけ」と言われる場合があります。
データアナリストはクライアントワークなど対人で行う仕事だけではなく、一人で黙々とする作業も多いので注意しましょう。
⑦仕事量が多い
データアナリストは、クライアントとの打ち合わせや報告など対人での仕事とデータ分析でのエンジニア業務の2つの仕事が中心となります。
そのため、クライアントとのやり取りをしながらデータ分析の進捗も進めなければいけないため、仕事量が多くなる傾向にあります。
更に、仕事に慣れてくると1つのクライアントだけではなく、同時に何軒も受け持つ場合もあります。
仕事量が多いことから、のんびりとした仕事がしたい方に対しては「やめとけ」と言われるでしょう。
⑧将来性が不安である
データアナリストはAIを使った最先端の仕事ですが、将来性に不安があることから「やめとけ」と言われる場合があります。
将来性が不安な理由としては、AIに代わる仕事と言われているからです。元々、データ分析など数字を使った仕事はAIの得意分野であり人間よりも精度が高いと言われています。
現に、AIにデータを学習させてデータ分析をさせているケースも増えてきています。
このままAIが発展すると、データ分析ができるだけではAIに仕事を奪われてしまう可能性があります。
そのため、コンサルタントとしてのスキルを磨くなど別の分野の力を付ける必要があるでしょう。
⑨データに過度な期待値を持たれる
データアナリストはツールを通して、より精度の高い分析結果を導き出していますが、当然100%その通りにすれば上手くいくというわけではありません。
データはあくまでデータなので、予測とは異なる結果を生み出す場合もあります。
しかし、データ分析は完璧に近い結果と思われることが多く、データに過度な信頼を置く方も少なくありません。
データに過度な期待値を持たれることから負担に感じ「やめとけ」と言われることがあります。
⑩データ分析の環境が整えられていない場合がある
データアナリストは、相手のデータやヒアリングをもとに分析を行なっていきますが、中にはデータ分析の環境が整えられていない場合があります。
例えば、データ分析としての情報が圧倒的に足りなかった場合は十分な結果を生み出すことができない可能性が高いでしょう。
データ分析するための準備ができていないままクライアントワークを進めることになる可能性があることから、ストレスが多く「やめとけ」となるでしょう。
データアナリストに転職するのを「やめとけ」と言われるタイプ
データアナリストの転職を「やめとけ」と言われるタイプは、クライアントとのコミュニケーションが苦手なタイプです。
前述の通りデータアナリストの仕事におけるほとんどの場面では、実際に難解な統計理論を用いることは少ないです。
データを可視化するためのダッシュボードを作成したり、データから見て取れる傾向をクライアントに説明したりすることが主な仕事内容です。
簡単に言うと、データに特化したコンサルタントのような役割をこなすことになります。
ですので、人と接しない仕事を求めている方や技術をどんどん磨いていきたい方は「やめとけ」と言われるでしょう。
データアナリストに向いている人
データアナリストはスキルだけでなく相手とのコミュニケーションを苦としない人が向いています。
データアナリストはITコンサルタントが必要とするスキルと被る部分が大きいため、クライアントが必要としている情報や事業課題を的確に提案する能力が必要になります。
他には、ロジカルシンキングやドキュメンテーションスキル、プレゼンテーションスキルに長けているタイプも向いています。
データアナリストは将来性がないからやめとけは本当？
データアナリストはAIに代わる仕事と言われており、最近では将来性について懸念の声が挙がってきています。
また、自動化して分析してくれるAIツールも増えており、エンジニアとしての知識がなくても扱えるようになっていることから、データアナリストという仕事自体がなくなる可能性もあります。
「これからデータアナリストにならない方が良いのでは」と思うかもしれませんが、将来的に長く活躍できるケースも多くあるため、一概に「やめとけ」とは言えません。
今後は、ただデータを扱うことができるだけでなく、今後データアナリストとして生き残るのであれば専門性を磨く必要があることを覚えておきましょう。
データアナリストとして生き残る人の特徴
将来的に長く活躍するデータアナリストの特徴は、機械学習への専門性を持っているかコンサル面に強みを持っているかのどちらかが期待されます。
前者の場合は、データ分析だけではなく、回帰分析や分類、時系列分析などの機械学習の手法を応用することができるのが強みでしょう。
後者の場合は、ビジネス上の問題や機会をすぐに特定できることから、データを活用した最適な戦略やアクションプランを提案することができるのが強みでしょう。
どちらも、データ分析のスキルに頼らずにより応用した動きができることから、データアナリストとして生き残ることができる可能性が高いと言えます。
データアナリストのやりがいは？
データアナリストのやりがいは、データアナリストが分析したデータや戦略によって、クライアントが問題解決をしたときの達成感にあります。
クライアントが困難としていた課題や問題を的確に分析して、解決できたときは大きなやりがいを持つことができます。
クライアントに貢献したという結果が実感できるのは、データアナリストとしての仕事が楽しいと感じる瞬間だと言えます。
また、データアナリストからキャリアをステップアップしたいときにも、こういった成功体験は大きなメリットにつながります。
コンサルタント業務や高度なエンジニア業務に就きたい場合も、実績として話しやすいため、今後キャリアアップを考えている方にもおすすめと言えます。
データサイエンティストはデータアナリストの上位互換？
技術的な面で言うと、データサイエンティストの方が、難解なタスクを行うため高度な技術を求められます。
ですので、技術的な業務のスキルで言うとデータサイエンティストの方が上でしょう。
ですが、データアナリストはデータの可視化だったりやクライアントの要望をヒアリングしたりなど、モデルを作成する前の段階の仕事を集中的に行います。
データアナリストの方が、営業寄りのポジションを担うことになるためビジネス面のスキルはデータアナリストの方が求められます。
データサイエンティストとデータアナリストの業務内容の大きな違いは、機械学習モデルや統計モデルといった、モデル作成に携わるのかどうかです。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
エスタイルでは未経験からデータアナリストに転職可能！
エスタイルでは未経験から一人前のデータアナリストとして活躍するための環境づくりを徹底しています！
1〜3ヶ月間の研修期間を設定し、データアナリストの基本的な知識やスキルを身につけることができます。
ITコンサルタントやソフトウェアエンジニア、数字を使った仕事に就いている人は短期間でデータアナリストとして活躍できる可能性もあります！
データアナリストは、他のAIエンジニアの仕事と比較しても特にビジネス能力が問われる職種なので前職の経験を十分に発揮できる業務でしょう。
エスタイルは未経験からの「データアナリスト」の転職を大歓迎します！
皆さまからのご応募お待ちしております！
▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
