データ運用職の責任とは何か（データアナリストのキャリア開発の簡単な分析）

データアナリストのキャリア開発に関する簡単な分析

日常業務において、データアナリストの組織構造と職務責任は何ですか?さまざまな分析の立場は異なりますが、相互に関連しています。キャリア開発の道筋は何ですか?この記事の著者は、ビジネス分析、業務分析、ミドルオフィス分析の 3 つの側面からデータ アナリストのキャリア開発を紹介します。見てみましょう。

最近、データアナリストのキャリア開発におけるボトルネックについて、さまざまな意見や多様な視点で議論されているのをよく目にします。 「データ分析のポジションを選択すべきか？」などの質問「データ分析の今後の発展の道筋は何か？」よく聞かれます。今日はデータ分析のキャリア開発パスについてお話します。

ではまず、アナリストの組織構造と日常業務における職務責任を明確にする必要があるのでしょうか?職務内容は何ですか?データ分析は、部門や責任の観点から、ビジネス分析、業務分析、ミドルオフィス分析の3つに大別できます。

さまざまな分析職種の間にはギャップやつながりがありますが、キャリア開発のチャネルはどのようなものですか?

データ ミドル プラットフォーム自体は、企業のデータ共有と機能活用のためのプラットフォームです。この組織は、一連のシステムや標準化された製品を表すのではなく、リソースの統合、集中化された構成、および統合された効率性の向上を表します。このような組織では、アナリストの役割は、整理、洗練、統合することです。統一された「言語」と統一されたツールに基づいて、さまざまなビジネスが連携して協力できるようにします。

したがって、データミドルプラットフォームで分析を行うことは、基礎を築き、専門的なスキルを向上させ、全体的な構造に慣れることに役立ちます。このようなポジションはジュニアアナリストに適しています。中級・上級アナリストの場合、データセンター内の業務と密接な連携が取れておらず、管理職に昇進する機会もなければ、ボトルネックに遭遇しやすく、上級SQLボーイになってしまい、前進することが難しくなります。

この段階の学生が行き詰まりを打破するには、2 つの方法があります。

1. ビジネス分析に目を向けると、ミドルプラットフォームの欠点はビジネスを理解していないことです。中間プラットフォームの学生の多くはビジネスに BP するかもしれませんが、アーキテクチャの制限により、ビジネスに深く入り込み、ビジネスをよく理解できる学生はほとんどいません。欠点を補うことで、さらに深く発展していくことができます。
2. データプロダクトに転職すると、データセンターでデータプロダクトを扱う機会が多くなり、また、多くのデータプロダクトプロジェクトを実際に経験することになるため、見聞きしたことを通して関連するスキルや考え方が身に付きます。

ビジネス分析の利点は、ビジネスに精通していることです。しかし、日常業務では、アナリストと製品、運用、さらにはデータ開発の間に境界の問題が生じます。理想的な職場環境とは、責任が明確で、境界線を越えない環境であると考える学生もいます。私個人としては、反対の態度をとっています。境界を打ち破る機会を得ることは実際には稀です。

ビジネス チームの全員が全体目標の達成に貢献する必要があるため、アナリストはまずビジネス目標とプロジェクト目標を細分化する必要があります。この目標を達成するために必要な依存関係を理解し​​ていますか?各依存関係の現在のステータスはどうなっていますか?改善の手段は何ですか?評価期間内に予定通りに達成できますか?フロントエンドとバックエンドをリンクして意思決定を支援します。さらに、アナリストは、問題を発見し、問題を分析し、問題解決を支援するために、ビジネス チェーンの中核リンクに参加する必要があります。

上記のワークフローは、多くの学生がアナリストの仕事として考えているものとは異なるようです。製品の操作のように聞こえますか?午後？戦略商品？実際、これがビジネス分析の理想的な状態です。データ結果や分析レポート、分析実験などを生み出すだけではなく、リズムをつかんで開発を推進していくことが求められます。長期的な視点で見ると、ビジネスアナリストは経営昇進に加え、特定分野のデータサイエンスの専門家に成長することも可能です。広告ビジネスの分析を例に挙げてみましょう。広告配信のようにリンクが非常に長く、フォールトトレランスが低いビジネスシステムに直面した場合、専門家は各リンクの問題を診断するための一般的な方法と評価の指標を提供する必要があります。

実際の業務においては、中級・上級のビジネスアナリストは補助的な業務を長時間こなしたり、昇進のチャネルが狭いといった問題に直面します。マネージャーによってビジネス分析の定義が異なり、ビジネスアナリストの能力も異なるため、ビジネスアナリストに一定の発言権が与えられなかったり、その能力が認められなかったりすると、補助的な作業しか行えなくなり、最終的にはボトルネックが発生します。

この段階の学生が行き詰まりを打破するには、2 つの方法があります。

1. 経営陣がビジネス分析の責任を明確に理解していれば、深く耳を傾け、観察し、より深く質問し、ビジネス能力を向上させ、データ サイエンスの専門家になるために取り組むことができます。
2. 経営陣がビジネス分析の役割を明確に理解していない場合は、戦略的な製品管理に切り替え、境界を打ち破り、独自の分析結果を実装することを検討できます。

ビジネス分析で長年の経験を積んだ後、商業分析への切り替えも検討できます。確固とした専門的基礎と長年のビジネス上の意思決定経験により、一定の戦略的ビジョンも獲得しています。視力を改善する時期です。

ビジネス分析は、豊富な業務経験を必要とする職種です。職場に新しく入ったビジネスアナリストは、主にさまざまなコンサルティング プロジェクトで経験を積むことになります。採用ソフトウェアを開くと、ビジネス分析の職種の多くは 10 年以上の職務経験を必要とします。ビジネス分析には、市場に関する十分な理解、優れた洞察力、そしてある程度のビジネス感覚が求められるからです。これらの能力があって初めて、グループ/部門の財務業績出力を向上させ、戦略的な管理能力を持ち、企業の業務効率を向上させることが可能になります。これらの能力は、一定の職務経験を積み重ねることで獲得されます。

ある程度の業務経験はあるが、現状に満足しておらず、昇進の希望もないシニアアナリストにとって、考え方を変えてビジネス分析に挑戦することは良い発展の方向です。水平的な視点から見ると、ビジネス分析はインターネット業界に限定されません。他の業界（金融など）にも同様の職種があります。垂直的な視点から見ると、ビジネス分析作業によって培われた戦略的ビジョンは、投資家や起業家になるために役立ちます。

数日前、無料の学習リソースを入手していたとき、有料コースの変換を担当していた女性が、データ分析の職種について次のように評価しました。「データ分析は比較的伝統的です。日常生活では、通常はレポートを作成します。ビジネスニーズの観点からは、関連するデータモデルを収集して分析し、具体的な需要レポートを作成します。作業で使用される主なツールは、通常、Python SQLまたはExcelです。テクノロジーは比較的単純です。過去数年間はかなり人気がありましたが、近年の開発はあまり良くなく、ボトルネックが発生しやすいです。」

これは単に私にコースを売り込むための彼女の言い回しではなく、アナリストに対して多くの人が抱いている固定観念でもあると私は信じています。技術的な点に関しては、アナリストやデータサイエンティストの職種では技術的なスキルは必要ないということを申し上げたいと思います。重点は、ビジネス指向であること、ビジネス上の問題を解決すること、意思決定に影響を与えること、適切な方法、ツール、または技術的機能を使用して意思決定アプリケーションの実装を促進することにあります。

この記事が、混乱の時期にある学生たちが自分を信じ、自分の心に忠実に従い、自分に最も合った発展の方向を選択するのに役立つことを願っています。

コラムニスト

データ人の私有地、公式アカウント: データ人の私有地。 Everyone のコラムニストはプロダクト マネージャーであり、「The Data Product Manager Training Manual」の著者です。

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