データ分析とデータ操作の違い（あなたはどう思いますか？データ分析は業界ですか、それともスキルですか？）

どう思いますか？データ分析は産業ですか、それともスキルですか?

5Gやビッグデータを背景に、データアナリスト、データプロジェクトマネージャー、データプロダクトマネージャー、データオペレーション、ビジネスアナリスト、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、データアーキテクト、アルゴリズムエンジニアなど、データ分析に関連する職種も多様な発展傾向を示しています...

どのような観点から見ても、データ分析はビジネスから切り離されることはありません。また、金融業界のリスク管理モデルや電子商取引業界のコンバージョンファネルモデルなど、習得する必要がある能力スタックも大きく決まります。 2023年には、様々な大企業から生成AIやビッグデータモデルが登場し、ChatGPTはデータ分析の自動化を開始しました。では、データ分析を産業として捉えるべきでしょうか、それともスキルとして捉えるべきでしょうか?

以下の記事では、データ分析の分野におけるポジションと、データ分析の他分野への応用について簡単に整理し、詳細な説明を共有します。その主な目的は、誰もが「データ分析」を明確に理解し、その後、自分の経験と認識に基づいて、データ分析を産業として捉えるべきか、スキルとして捉えるべきかを判断することです。

データ分析分野におけるポジションの詳細な説明

ビジネス指向のデータ分析は、一般的に運用部門が担当します。データ アナリスト、データ オペレーション、ビジネス アナリスト、データ プロダクト マネージャーなどがあります。これらの職種の職務内容は、一般的に次のようになります。

• 各部門に関連するレポートの責任とサポート。
• 指標システムを確立し、最適化する。
• データの変動や異常を監視して問題を特定します。
• ビジネスを最適化および推進し、データ主導の運用を促進します。
• 成長市場または製品最適化の機会を特定する。
• テーマ別分析レポートを出力します。

一般的な職務内容は次のとおりです。

業務関連データの分析、オペレーターのデータ分析戦略策定支援、日々の業務に対するデータサポート、実装調整、プロモーションのクローズドループ形成などを主に担当します。アクティブ指標の低下を例に挙げてみましょう。

• 活動指数はどのくらい下がりましたか？それは合理的なデータ変動でしょうか、それとも突然のものでしょうか?
• 衰退はいつ始まったのでしょうか?
• 減少したのはアクティブユーザー全体の数ですか、それとも一部のユーザーだけですか?
• なぜ減少したのでしょうか?製品のバージョンの問題でしょうか、それとも操作ミスでしょうか?
• 転倒の問題を解決する方法
• ·····
• 
  

ツールとしてはExcel+SQL+PPT+運用思考が主に使われます。つまり、人々は特定の指標がなぜ下がったり上がったりするのかということに関心を持つことが多いのです。この製品のユーザーはどのような人たちですか?ビジネス KPI をより効果的に達成する方法。

主なタスクは、ビジネスデータを体系化し、一連の指標フレームワークを確立し、データの抽出、クリーニング、多次元分析、予測、および実行を促進するための戦略生成を行うことです。たとえば、積極的な衰退の問題は本質的に指標の問題です。減少がいつ始まったのか、どの部分が減少したのかは、1 日のアクティブ ユーザー数、新規および既存のアクティブ ユーザー数、地域別アクティブ ユーザー数などの対応する指標に変換できます。インジケーター システムが設計され、自動化されている場合、それは BI であるため、データ アナリストは BI レポートの開発を含まない半分の BI アナリストと見なすことができます。

ツールとしてはExcel+SQL+Python/R/SPSS/SAS+PPTが主に使用されています。 Excel+SQLは必須スキルで、Python/R/SPSS/SASのいずれかを選択できます。

優秀なデータ アナリストは、ビジネス、管理、分析、ツール、設計に精通している必要があります。

つまり、新人にとって、より一般的な成長の道は、まずデータアナリストになることです。関連する経験を積み、1～2年後に、データマイナーやビジネスアナリストになるか、データ分析を専門にし管理職になるかなど、将来の成長を決めます。データ分析における一般的な管理職には、データ運用マネージャー/ディレクター、データ分析マネージャーなどがあります。対応する能力は、指標システムを確立し、さまざまな日常的な「なぜ」の問題を解決する能力です。

これは、伝統的な業界でより一般的である別の方向性です。一般的には、よりマクロ的であり、業界調査に重点を置いています。主に上級管理職に報告します。これは、ビジネス上の問題とシナリオに基づいており、データを使用してビジネス上の問題に関する洞察を獲得し、企業戦略と意思決定にデータサポートを提供します。コンサルティング銀行や投資銀行では、このポジションの需要が高まり、国内外の政策にさらに注意を払い、統計やビジネス能力に対する要件が高くなります。

例えば、宅配便の拠点を開設したい場合、どこに開設するかを検討する必要がありますが、そのためには、居住者の密度、居住者の消費力、競合他社、オンライン消費力などの要素を考慮する必要があります。これらのデータは大きなマクロ指標であり、多くの場合、検索と調査を通じて完成されます。これが、インターネット データ アナリストとの最大の違いです。

つまり、ビジネスアナリストには、一定の MBA またはビジネスのバックグラウンドが必要です。能力面では、業界の市場、上流・下流、ビジネス感度に対する深い洞察力を持ち、体系的にデータを収集し、市場調査、競合調査、ユーザー調査を実施できる必要があります。

このポジションは比較的新しいもので、特にデータに興味のあるプロダクトマネージャーに適しています。理解の仕方は2つあり、1つはデータ分析能力に優れたPM、もう1つは企業のデータ製品のプランナーです。

前者はデータを活用して製品を最適化し、改善します。強い製品を持つ企業では、データ分析も製品部門に配属され、運用までもが製品部門に属することになります。このタイプのプロダクトマネージャーは、ビジネスと接触する機会が多く、ついでにアナリストの仕事もこなすため、典型的な多才な人材と言えます。最も典型的なシナリオは AB テストです。ページレイアウトやパス計画からボタンの色やスタイルまで、すべてをデータインジケーターを通じて評価できます。諺にあるように、どんなに優秀なプロダクトマネージャーでも、AB テストの半分は合格できません。このタイプのデータ プロダクト マネージャーは、データ分析機能に重点を置いており、分析を使用して意思決定を行うのが得意です。データは能力の一部です。

後者は真の意味でのデータプロダクトマネージャーです。データ量が増え続けると、ビッグデータプラットフォーム、ポイント収集システム、BI、レコメンデーションシステム、広告プラットフォームなど、データ関連の製品プロジェクトが多くなります。これらも当然製品なので、要件の精緻化、設計、計画、プロジェクトスケジュール、さらには実装が必要になります。

要約すると、データ プロダクト マネージャーに対する一般的な要件は次のとおりです。

• ビッグデータ製品、出力要件ドキュメント、製品プロトタイプの設計を担当します。
• 推奨アルゴリズムの製品戦略を担当し、関連する推奨およびパーソナライズされた推奨製品の需要分析を完了します。
• アルゴリズム戦略を改善するための基礎を提供するために、ユーザー消費コンテンツの行動データを分析およびマイニングする責任を負います。
• クライアントのデータ要件のドッキング、関連する追跡ポイントの仕様と基準の策定、関連するビジネス指標の検証を担当します。
• レポートプレゼンテーションツールの実装と適用。
• ·······

さらに、データ プロダクト マネージャーは、会社または事業ラインがさまざまな段階でどのようなデータ プロダクトを必要としているかを理解し、それを作成できる必要があります。これがこのポジションの中核となる要件です。第二に、データ プロダクト マネージャーは十分なデータ分析能力を持っている必要があります。データ分析の考え方があれば、それを会社のビジネスに統合することも容易になります。最後に、データ プロダクト マネージャーはプロダクト マネージャーの一種であるため、ユーザーの理解、需要調査の実施、ソリューションの設計、テクノロジーの調整、テスト、設計など、プロダクト マネージャーの能力も備えている必要があります。キャリア開発の観点からは、データ アナリストがデータ プロダクト マネージャーになる方が適切です。一般的なプロダクトマネージャーは、常に変化するデータスタックは言うまでもなく、フロントエンドとバックエンドのテクノロジースタックにもまだ精通していません。

2. 技術志向のデータ分析職

データマイニング/アルゴリズムの専門家など、より技術的な志向を持つデータ分析職は、R&D 部門に配置されますが、他の職種では独立したデータ部門が設けられています。ビジネス指向のデータアナリストと比較すると、より高い統計、数学、プログラミングのスキルが求められます。データマイニングエンジニア、データアルゴリズムエンジニア、データウェアハウスエンジニア、データサイエンティストなどの職種があります。

一般的な職務内容は次のとおりです。

概念的には、データマイニングは、他のアルゴリズムの助けを借りて機械学習を通じて実行できる作業を実行する方法です。たとえば、協調フィルタリング、関連ルール、PageRank などは、データマイニングの古典的なアルゴリズムですが、機械学習には属さないため、機械学習に関する本には載っていません。

シェア自転車などの実際の応用シナリオでは、自転車の使用効率を最大化するための最適な展開をどのように見つけるかが、データマイニング作業の範囲となります。データマイニングエンジニアには、アルゴリズムを習得するだけでなく、それを実装するためのプログラミングスキルも必要です。 R、Python、Scala/Java のうち少なくとも 1 つを習得している必要があります。モデルの実装には、Hadoop/Spark の実践的なエンジニアリング経験が必要になることが多く、SQL/Hive の熟練度は必須です。

一般的なデータ マイニング プロジェクトのクローズド ループは次のとおりです。

• 問題の定義
• データ抽出
• データクリーニング
• 特徴選択/特徴エンジニアリング
• データモデル
• データ検証
• 反復最適化

つまり、リンクだけから判断すると、データマイニングにはビジネス指向のものほど高度な分析能力は必要ありません。これはビジネスが重要ではないという意味ではありません。特に特徴選択に関しては、ビジネスに対する理解が特徴の選択方法に大きく影響し、モデルの品質にも影響します。ユーザー離脱は古典的な試験問題です。適切な機能を選択し、ユーザーが離脱するかどうかを予測する方法は、ビジネスに対する深い洞察力があるかどうかをテストできます。

さらに、データマイニングの事業領域も細分化することができます。金融業界における信用モデルやリスク管理モデル/不正防止モデル、広告モデルにおけるクリック予測モデル、電子商取引業界におけるレコメンデーションシステムやユーザーポートレートシステムなど。データマイニングエンジニアは、提案から要件の実装まで、プロセス全体をフォローするだけでなく、ビジネスに精通している必要があります。

データマイニングはアルゴリズムの専門家へと発展します。後者はより厳しい理論的要件があり、海外の最先端の論文を読むことがほとんど必要です。その方向性は単純な分類や回帰に限定されず、画像認識、自然言語処理、インテリジェントな定量投資コンサルティングなどの複雑な分野も含まれます。ここでは、実務者の学校と学歴に関する要件が提示されます。名門大学の修士号は間違いなく大きな利点となります。データマイニングに直接携わる人もたくさんいます。

ディープラーニングはより最先端です。これはニューラル ネットワークから開発され、機械学習のサブセットです。さまざまなフレームワークが分岐し、多くのモデルが栄えているため、新しい分野ともいえます。 TensorFlow、Caffe、MXNet などのディープラーニングフレームワークに精通していることに加え、モデルの適用やパラメータの調整も必須です。後者は、多くの場合、一般人と専門家を隔てる溝となります。

つまり、アルゴリズムの専門家やディープラーニングの専門家は、一般的にビジネス指向のデータ運用/分析ディレクターに相当する、より高い給与水準になります。

これはデータの最下層に偏っており、その中核はデータ ウェアハウスを構築し、ETL データ処理を実行することです。このポジションには基本的にデータ分析能力は必要ありませんが、高いビッグデータ処理能力と強力なプログラミングおよびアーキテクチャ設計能力が必要です。履歴の分析、将来の予測、選択の最適化は、ビッグデータ エンジニアが「データで遊ぶ」ときに最も重要な 3 つのタスクです。これら 3 つの作業ストリームを通じて、企業はより適切なビジネス上の意思決定を行うことができます。統計学や数学の一定の理論的知識、実践的な開発能力や大規模データ処理能力、業界に対する理解が求められます。

多くの中小企業では、一方ではデータが乱雑で、欠落しており、未加工である一方、他方ではさまざまなビジネスレポートが供給を切望しています。アナリストが袖をまくって3人分の仕事をする以外に選択肢はありませんでした。データクリーニング + ETL + BI も行います。

技術部門に所属するデータアナリストの中には、肩書きはデータ分析ですが（実際はデータ分析開発エンジニアと呼ぶべきでしょう）、職務内容にはデータウェアハウスの構築、データベーステーブルの開発、データの収集、クリーニング、保存、モデリング、データアプリケーション、データプラットフォームの構築と最適化などが含まれます。これが標準的なデータエンジニアリングのルートです。一部の企業では、機械学習モデルの展開と実装をデータ エンジニアリング チームに引き渡しますが、そのためにはデータ エンジニアが sparkMLlib や Mahout などのフレームワークに精通している必要があります。

このほか、アルゴリズムエンジニア（機械学習などのアルゴリズム能力が中核）、データアーキテクト（プラットフォーム構築やデータウェアハウス構築能力が中核）などがあります。これらの職種はデータ分析能力とはあまり関係がないか、能力モデルが以前の職種に含まれてしまっているため、いちいち列挙することはしません。

つまり、データ サイエンティストは上記の職種の最終形態の 1 つです。求められる能力はより包括的で、基本的には前職のコア能力を統合したもので、AIやプログラミング能力に対する要求度が高くなっています。このポジションは、将来のデータ方向における重要な開発トレンドにもなります。

上記のいくつかのデータ分析職種の詳細な説明と分析を通じて、いくつかの「データ分析」職種における業務と技術の責任の違いと発展方向を皆様に明確に理解していただければ幸いです。

5Gとビッグデータ発展の時代においては、インターネットが基盤インフラとして機能します。あらゆる分野でデジタル変革が徐々に完了し、定着し始めるでしょう。今後、関連データ統計によると、データ人材の需要は年間40％増加し続け、2025年にはデータ人材の不足が約2,000万人に達すると予想されています。しかし、どの方向の「データ分析」で成果を上げたいとしても、強力な技術力とビジネス理解が必要です。

しかし、現段階では「データ分析」のスキルはデータ分析関連の職種に限定されるものではなくなりました。ほぼすべての職種において、「データ分析」スキルは不可欠かつ必要なスキルです。たとえば、営業、マーケティング、運用、計画、製品、テクノロジーなどはすべて、継続的なビジネス成長を実現するためにデータ分析を使用する必要があります。財務、法務、人事などの管理職もデータ分析を活用して業務効率を改善し、労働効率などの指標を高める必要があります。

データ分析関連の職に就いていない場合でも、特定のデータ分析の思考力や処理能力を習得することは、将来のキャリアにおいて間違いなくプラスになります。さて、この記事では、データ分析の他の分野におけるいくつかの応用を整理します。その主な目的は、さまざまな分野における「データ分析」の応用を誰もが明確に理解できるようにすることです。あなた自身の経験と認識に基づいて、データ分析を産業として捉えるべきでしょうか、それともスキルとして捉えるべきでしょうか?あくまでも参考です！

データ分析の他分野への応用

ここでは、一般的なインターネットおよび管理アプリケーションとデータ分析の役割をいくつか挙げるだけで、他の分野については一つ一つ挙げることはしません。

1. 運用分野への応用

業務におけるデータ分析には、主に以下の3つの目的があります。

①現状を説明する

日報、週報、月報から、現在の運用状況や変化の傾向をタイムリーに把握し、短期的なデータ分析を行うことができます。たとえば、ある勤怠管理ソフトウェア APP チャネルが 360 検索を開始した場合、 2 週間実行されたデータに基づいて開始の効果を分析し、現在の問題を見つけて、開始のための最適化ソリューションを作成できます。チャンネルのランディングページなどのデータを分析することで、ユーザーパスを最適化し、各リンクのコンバージョン率を向上させることができます。顧客品質、顧客数、顧客獲得コスト、ROIなどのデータを分析し、高品質なチャネルをフィルタリングすることで、業務ラインの効率化とコスト削減を図ることも可能です。

②原因分析

データ分析を通じて、事業ラインの課題を発見し、事業成長の最適化や業務プロセスの最適化に向けたデータサポートを提供します。たとえば、APP チャネルの立ち上げでは、新規ユーザー登録数、アクティビティ、維持率などのデータを使用して、どのリンクでユーザー損失が多く、問題が多いかを示すことができます。その後、このリンクでは後の段階で複数の実験を実施して、コンバージョン率を向上させることができます。

③ 予測する

データ分析を通じて、データ内の特定の傾向や共通点を見つけ、ビジネス ラインにおける運用アクションをより適切に導くことができます。例えば、新しいメディアの運用では、以前のコンテンツのキーワードを分析することで、開封率、閲覧数、転送数が高いコンテンツを見つけることができ、視聴者を理解して、その後のトピックの選択やコンテンツ計画をより適切に行うことができます。

運用分野で最も一般的なチャネル運用での広告配置は、事前の調査を通じて、ターゲットユーザーグループを分析し、このグループのユーザーポートレートを分析し、既存のユーザーデータに基づいて、チャネル配置後のコンバージョン率を予測することができます。この正確な配置情報により、より期待通りの管理が可能になります。

つまり、運用業務におけるデータ分析は、主に予測と検討が中心となります。運用戦略をより最適化し、ビジネスの焦点と運用レバーを計画します。主なデータ分析方法には、ファネル分析、トレンド分析、比較分析、記述統計分析、属性分析、セグメンテーション分析などがあります。

2. 製品の応用

製品作業に関わるデータ分析では、主に定量化可能なデータ指標を使用して、製品の改善方向が成功しているかどうかを評価します。

製品開発の初期段階:市場と競合他社のデータを分析することで、自社の製品開発の理論的根拠をより適切に提供し、製品に市場の需要がなかったり、競合他社と同じ落とし穴に陥ったりする状況を回避できます。

製品開発段階:データ分析を使用して、製品機能を最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、製品をユーザーのニーズによりよく適合させ、市場を獲得することができます。

製品成熟段階:データ分析を通じて、製品の新しいアイデアを獲得し、製品機能を拡張し、製品の二次革新を可能にし、将来の製品開発を計画し、製品衰退段階に入ることを回避できます。

データ分析は、製品のライフサイクル全体に伴う重要な分析動作の 1 つです。データ分析の焦点は、製品開発のさまざまな段階で異なります。

つまり、プロダクトマネージャーは、データ思考の習慣を身につけ、データ分析の方法論を習得する必要があります。製品の反復的な開発中は、データ駆動型のアプローチを使用して、製品がより良い方向に開発されるようにします。主なデータ分析手法としては、A/B テスト、競合分析、5W2H 分析、ボストン マトリックス分析、RFM ユーザー層別分析などがあります。

3. 財務管理への応用

財務管理分野におけるデータ分析の主な機能は次のとおりです。

①企業の生産・運営の法則を理解する。企業の生産活動と運営活動は、生産の発展と事業量の規模に応じて一定の規則性に従います。資金の使用と需要については、業界によってルールが異なります。

②会社の運営・管理状況や問題点を把握する。企業の生産と運営の規則性は、財務分析指標のさまざまな値に具体的に反映されます。数値を比較することで、運用管理上の問題点を発見し、ギャップを特定し、企業の運用上の意思決定に役立てることができます。

③ 企業の強みと弱みを明確にし、自社と競合相手を知り、市場での競争と発展戦略の策定に企業に貢献する。企業の強みと弱みは、債務返済能力、収益性、発展可能性などのさまざまな指標の値に反映されます。

分析は主に以下の側面に焦点を当てています。

① 債務返済能力企業の短期および長期の債務返済能力は、財務諸表に反映される資産、負債、利益、現金などの指標を通じて分析されます。企業の債務返済能力は、企業の経営リスクを反映し、また、企業が債務を活用してより大きな利益を獲得することに長けているかどうかを反映します。現金比率、負債対資産比率、負債対資本比率、キャッシュフロー対負債比率などを含みます。

②収益性企業の収益構造が財務諸表に反映され、収益性が分析されます。収益性分析を行うことで、各事業が企業の利益や企業価値にどの程度貢献しているかがわかり、経営者は事業構造やビジネスモデルの改善策を講じやすくなります。売上総利益率、純利益率、総資産利益率、利益現金比率などを含みます。

③資産運用能力コンポーネント運用能力分析を通じて、業務運営プロセスにおけるさまざまな資産の活用を発見し、改善することができ、企業の収益性とコア競争力を向上させるための良好な基盤を築くことができます。主に資産回転率、現金回転率、売掛金回転率、流動資産回転率などが含まれます。

④現金能力。キャッシュフロー計算書の情報は、企業の債務返済能力、支払能力、財務の柔軟性、持続可能な運営能力を反映する修正的な役割を果たします。したがって、キャッシュフローから始めて企業の現金能力を分析することが重要です。

つまり、関連する財務指標を分析することで、企業の財務状況を把握し、事業管理や開発戦略を効果的に策定することができます。同時に、これらの指標を比較・分析することで、競合他社の強みと弱みを把握し、効果的な競争戦略を採用することもできます。主なデータ分析手法としては、 PEST分析、構造化分析などが挙げられます。

4. 人材管理への応用

人材管理の分野において、データ分析の主な役割は、人材をビジネスの視点から見ると、人材の配置が合理的であるか、アウトプットが適切であるか、人事異動によってコストが増加するか減少するか、人材の供給がビジネスの成長要件を満たしているか、人員の増加が業績のプラスの改善をもたらすか、などを確認することです。

この分野の分析は、水平分析と垂直分析に分けられます。水平分析とは、一般的に、同じ業界の優れた企業とベンチマークして、ギャップや位置を確認することを指します。縦断分析とは、企業の過去のデータを比較して、改善したか悪化したかを確認することです。ただし、データの選択と分析の側面は非常に重要です。単なる要約ではなく、分析を通じて問題点を発見し、手がかりを追って問題の解決策を見つけ出すことです。

例えば、人的投入産出比率を分析したい場合、一人当たりの生産能力を使用できますが、一人当たりの生産能力では品質を測定できません。より直接的な方法は、労働投入量と産出量の比率を使用することです。これは、1 元の労働投入に対してどれだけの産出価値が生み出されるかを示します。これは比較的科学的です。

分析は主に以下の側面に焦点を当てています。

① 生産能力分析：労働生産比率

②イノベーション分析：労働イノベーション比率＝総イノベーション価値／総労働価値（総イノベーション価値は一般的に企業が範囲と重みに基づいて定義し、総労働価値はすべての労働またはイノベーション業務に従事する労働である。すべての労働は学習型組織に適しており、革新的な労働は機能型組織に適している）。

③ 給与水準分析：社外の同業他社の給与水準を分析し、従業員の維持とモチベーション維持のための給与戦略に基づいて給与調整計画を決定します。

④チーム成長分析：異なるポジションとレベル係数に基づいてチーム成長を比較分析します。

⑤ チーム成長信頼性分析：チーム成長とアウトプット価値成長を比較し、チーム成長が合理的かどうか、健全なビジネス成長をもたらすかどうかを確認します。マクロ環境によるパフォーマンス変化の要因を排除できるため、外部データの比較と組み合わせるとさらに効果的です。

上記は、いくつかの側面を簡単にまとめたものです。離職率などの他の側面もあるかもしれません。これらは、特定の状況に基づいた特定の分析を必要とし、ビジネス運営と組み合わせた場合にのみ、真に役割を果たすことができます。つまり、人事データ分析は、戦略的人事やビジネス人事の実施の基礎となります。人事データ分析の有効性を確保するには、業務を十分に理解し、分析の次元を見つけ出し、問題の要点を正確に診断して、業務を推進し、戦略目標を達成する必要があります。主なデータ分析方法には、構造化分析、比較分析、記述分析などがあります。

2024年には、データ分析の展望は時代とともに必然的に変化するでしょう。 「データ分析」のスキルはさまざまな分野に浸透しています。上記の一般的な応用分野に加えて、データ分析は製造業においても、製品の品質と欠陥の追跡、供給計画、製造プロセスの欠陥の追跡、生産予測、エネルギー効率の向上などに使用されています。政府のプロセスでは、ビッグデータ分析の使用と導入により、コスト、生産性、イノベーションの効率を向上させることができます。新しいメディア コンテンツ管理では、視聴者のニーズ、広告のターゲット設定、コンテンツの好みなどを予測することも可能です。

一般的に、データ分析はスキルとみなすことができ、それを自分の仕事に役立てることは非常に価値があります。データに敏感であり、データ分析を通じてビジネス改善の機会を発見できることは、多くの企業にとって将来の専門家に対する基本的な要件です。他の企業が依然として経験や独断に基づいてビジネスを導いている一方で、データに関する洞察を得てパターンを観察し、実用的なビジネス上の意思決定を行い、事業ラインの効率的な成長を促進し、コストを削減して会社の効率性を高めることができます。これが、「データ分析」が企業にとっての「新たな原動力」となった根本的な理由です。

もちろん、キャリアの選択に関しては、能力、経験、才能、あるいはいわゆるキャリアの見通しよりもはるかに重要なことがあります。したがって、データ分析を業界の発展を支えるスキルとして活用すべきか、専門的なデータ分析関連の職種に特化すべきかは、自分自身の経験や認識、一般的な環境、所属する会社など、多くの要素を考慮する必要があります。

ご自身の状況が不明な場合は、Teacher Halo にご連絡の上、ご相談ください。世界には何千もの道があり、必ずあなたにぴったりの道が見つかります。