データ操作とは具体的に何をするのでしょうか（データ分析求人検索）

データ分析求人検索

これは私たちの乾物の最初の品です。毎日更新のリズムを保ち、皆さんと共有できるように最善を尽くします。時間は毎晩8時くらいを予定しています〜

今後すべてのコンテンツを共有し始める前に、データ分析の位置づけを徹底的かつ深く理解する必要があります。データ分析のキャリアを追求するかどうかまだ迷っている方、すでにデータ分析のポジションのオファーを受けており、将来何をするのかを知りたい方、このポジションが将来どのように発展していくのか疑問に思っている方...この記事は、多かれ少なかれあなたの疑問に答えることができると信じています。

簡単に言えば、データアナリストとは、大量のデータから有用な情報を見つける人です。ちょっと探偵っぽいですね？はい、データ アナリストはデジタル世界のシャーロック ホームズです。データ分析はもともとビジネス指向が強かったのですが、現在ではIT指向が強まっています。そのため、この職種の細分化について話す前に、まずはIT関連の技術職種が広範囲に渡っていることを大まかに理解しておきましょう。上図のように、IT関連の技術職種はデータ、アルゴリズム、開発、運用保守に分類できます。データ カテゴリは、通常、データ分析ポジションと呼ばれるもので、データ分析は次の 3 つのサブカテゴリに分けられます。

• データ研究開発/ビッグデータ開発: データのクリーニングと前処理に重点を置き、その後のデータ消費のためのサービス (データ分析、アプリケーション アルゴリズムなど) を提供します。それは散らかった部屋を片付けるようなもので、高い開発能力が求められます。
• データ分析/ビジネス分析/BI : データからビジネス開発を抽出して解釈し、市場や業務にデータサポートを提供して正しいビジネス上の意思決定を支援することに重点を置き、高いビジネス感度が求められます。
• データサイエンス/AB実験：AB実験メカニズムを通じて各決定の効果を科学的かつ正確に測定することに重点を置き、アプリケーションアルゴリズム、市場、または運用に対してより洗練されたデータ解釈を提供します。これは、会社をリーダーシップの立場からデータの立場へと変革する中核的なポジションであり、高度な統計理論の知識が求められます。

この3つのカテゴリの中では、「データ分析・ビジネス分析・BI」が最もよく知られているデータ分析職ですが、実は他に2つのサブ職種があるので、そちらも合わせてご理解いただければと思います。しかし、すべての企業がこのように細かく役職を分けているわけではありません。会社が大きくなればなるほど、ポジションはより詳細になります。 「データサイエンス/AB実験」のポジションは、一般的に中規模企業と大規模企業でのみ利用可能です。中小企業では、データ分析は、データの調査と開発および分析の両方を行う必要がある単一のポジションであることがよくあります。

現在、ほぼすべての業界でデータ分析の専門家が求められています。金融業界ではデータを活用して株式市場を予測し、電子商取引業界ではデータを活用してユーザーの行動を分析し、医療業界ではデータを活用して診断と治療の効率を向上させています。ミルクティーチェーン店でも、マーケティング戦略を最適化するためにデータチームを構築する必要があります。

さらに、デジタル化の過程で、伝統的な業界ではコスト削減を期待して、アプリ、Webサイト、ミニプログラムの開発作業を解決するためにアウトソーシング企業を探すことが多いことも言及する価値があります。ただし、これらの企業は独自のデータ チームを構築することがよくあります。データは企業の絶対的な企業秘密だからです。企業が分析のためにアウトソーシング会社にデータを渡すことは不可能です。したがって、データ分析職にはこの点で独自の利点があります。

データ分析の役職は当初、主にデータ集約型の企業や組織、特に大量の取引データを処理する金融サービス企業や、市場調査や消費者行動データに依存する大手小売業者や市場調査企業によって採用されていました。インターネットの誕生とデータベース技術の発展により、データ分析がインターネット企業に徐々に登場するようになりました。本当のブームは、2010 年のビッグデータ テクノロジー時代の到来でした。データ分析は多くの業界の焦点となり、データ サイエンティストという用語がますます普及しました。

とはいえ、この2年間、世界的な経済変動や疫病の影響（皆さんもご承知のとおり）で、国内のインターネット業界も厳しい冬を迎え、多くの企業が規模縮小、コスト削減、効率化を進めています（笑）。データ分析職もこの状況から逃れることはできませんが、これは職種を変えれば解決できる問題ではありません...この課題に直面している限り、正面から立ち向かう以外に良い解決策はありません。一緒に頑張りましょう〜

今後については、経済全体の状況を判断することはできないので、テクニカルな観点から動向をお話しします。私が最もお話ししたい点は 2 つあります。

1)デジタル化は必須です。ジャック・マー氏は数年前、未来はデジタル時代であり、データを制御する者が富を制御すると述べました。近年、あらゆる分野がデジタル化に向けて変革を遂げており、伝統的な製造業、サービス業、医療などすべてがデジタル化に向けて進化しています。地方自治体も行政のデジタル化を推進している。ビッグモデルの普及以降、データの重要性はかつてないレベルにまで高まり、データ取引に関連した起業プロジェクトが次々と生まれています。企業から政府、さらには個人に至るまで、デジタル化は一貫した傾向で高速に発展しています。この文脈において最も直接的な技術的な仕事として、データ分析は将来的に大きな可能性を秘めていることは間違いありません。

2) AIがもたらす機会は課題よりも大きい：ChatGPTの普及により、AIがプログラマーに取って代わり、将来的にはプログラミングスキルが誰にとっても標準になるだろう...このような発言はもはや珍しくありません。多くの学生とコミュニケーションをとったところ、多くの学生が同じ懸念を表明しました。私自身がこれらの大型モデルを実際に体験したところ、本当に素晴らしいものでした。今後、大型モデルについてさらに詳しく説明する記事をいくつか用意する予定です。誰もが心配しているのは、「将来、多くの仕事が機械に任され、自分は必要なくなる」ということ。しかし、過去を振り返ると、相次ぐ産業革命からインターネットの出現に至るまで、機械が徐々に人間の労働を「置き換える」プロセスでもありました。しかし、市場が必要とする労働力の量は減少せず、むしろ増加傾向を示しました。 AI技術の発展は間違いなく生産効率を大幅に向上させ、一部の人間に取って代わるでしょう。ちょうど、作物を育てるために鍬の使い方しか知らない農民が時代によって淘汰されたのと同じです。しかし、それらの農民は機械を使ってより多くの畑を耕す大規模農家になるか、新しい技術を学んだ労働者になるでしょう。したがって、正しい見方は、私たち（データ アナリストだけではない）が新しいテクノロジーを学び、新しいテクノロジーを活用し、新しいテクノロジーの恩恵を受ける人になることです。あらゆる技術革新は、必ず新たな偉大な産業や企業を生み出し、新世代が「旧勢力」よりも強くなる大きなチャンスを生み出すでしょう。こうした機会は間違いなく、より多くの若者によってつかまれるでしょう。そして、あなた方はまさにそのグループなのです。さあ若者たちよ～

今日は、データ分析のポジションに関するいくつかの洞察を皆さんと共有しました。次の記事では、このポジションに備える方法についてお話しする予定です。読んでいただけるのを楽しみにしています〜