年収を上げたい文系大学生・社会人は必見!将来性のあるデータアナリストになる方法とは
文系でデータアナリスト・データサイエンティストになりたいなーと考えている大学生や社会人の方は、年収が上がるかなーとか、資格は取っておいた方が良さそうだなーとか考えていらっしゃるかと思います。
この記事では私の経験から、スキル身につけてから転職するという一般的な道でなくても”データアナリスト”にはなれる方法を皆さんにお伝えしたいと思います。
覚えていただきたいのは、以下3つのポイントになります。
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未経験で年収UPを考えるならコンサル型データアナリストを目指すべき
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入社する会社はバリバリデータ活用している会社でなくても良いかも
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とにかくコミュニケーションと社内政治。だが勉強は怠るべからず
①未経験で年収UPを考えるならコンサル型データアナリストを目指すべき
まだまだ未熟な市場
世間ではAIやら機械学習やらのブームは一応続いておりますし、 ブログ・Twitter・Noteでは、データアナリスト(データサイエンティスト)の方が発信する投稿や有料コンテンツは昔を思えば賑わいを見せています。
ですがこういった方たちは誰かに仕事のノウハウを教えてもらったり、キャリアの参考になる先輩方の背中を見て育った方は私を含めほとんどいません。
経営層が突然目覚めて、営業やコンサル、エンジニアといった方たちが兼業のような形で始めたり、社内で0から始めた人が、どうにかしなきゃならない状況に追い込まれたりして、必死で努力してスキルやノウハウを積み上げてきているケースが大半です。
またデータアナリストの仕事内容やスキルというのは、他の職種と比べればまだまだこれからどんどん変化していく可能性があります。
活用ノウハウはもちろん、活用できるものが何なのかをまだ多くの人は理解していないからです。
つまりデータを活用できていない企業がまだ数多くあります。
将来性のある分野だからこそ狙えるコンサル型
さてそんな状況なので文系でデータアナリストになりたいと思う方は、以下のような中に飛び込んでしまう可能性があります。
- 経営層の誰かが目覚めて、突然データ活用を推進し始めた状況
- 社内のリソースや必要なスキルは不十分
- リソース・スキルが十分でも社内でコソコソよくわからんことやっているイメージで見られている
- そもそも仕事がない
昔と比べて企業側の理解も進んできているとは思いますが、多くの企業は依然として状況は変わっていないように思えます。
なんかデータアナリストやめとこうかなーと思ってしまうかもしれませんが、
これはチャンスととらえることが大切です。
② 入社する会社はバリバリデータ活用している会社でなくても良いかも
何にもない状況というのは、言ってしまえば社内政治のしがらみも無駄な偏見もなく、そして大きなチャンスが転がっているということです。
もちろんデータの活用が進んでいる企業に就職し、コツコツと実績や評価を高めていくことも良いとは思いますが、最初から給与が高い企業というのは限られています。
しかしパイオニアとして企業の中で物事を成功させると、実績とともにその企業内での先行者利益(=評価による役職・年収の向上)を得ることができます。
そうなれば資格もなにも関係ないですよね。
そして、このチャンスはデータ活用が進んでいない会社というのがポイントなのです。
では企業内でデータアナリストとして成功していくにはどうすれば良いのか。
これは基本に立ち返ることが非常に重要です。
ずばり、とにかく重要なのは”ビジネス価値”なんですね。そんなん当たり前という方が多いかと思いますが、こういった当たり前レベルをあげることが結構重要なんじゃないかと思うわけです。
資格はもちろんR言語やPythonのスキルも大事ですし、自分が何をすべきか・したいかという軸を持つことも大切ですが、まずサラリーマンなら会社の売上やら利益に貢献しないと意味がないわけです。
そのビジネス価値を向上させるためにどうすれば良いか、製品やサービスの開発への貢献でないとしたら、基本的には何らかの「意思決定」に貢献するデータ分析を行う必要が出てくるんですね。
そうなると、そこに資格やスキルは目的が必要かどうかは、そのビジネス価値を向上させる「意思決定」にとって必要かどうかが判断軸になります。
逆に言えば、きちんと売上に貢献するようなものをアウトプットとして出せれば、Pyhtonでコードが書けなくても良いし、極論を言えばExcelマスターを目指すのでも良いわけです。
(データアナリストと名乗るかどうかは別問題ですが…)
多くの人は忘れてしまっていることも多い気がしているのですが、
この基本は絶対に忘れてはなりません。
③とにかくコミュニケーションと社内政治。だが勉強は怠るべからず
武器がないならやるべきこと
とはいえ、企業内で何か新しいことや人とは違うことをやろうとすれば、出る杭は打たれるのが世の常です。
もうここで役に立つのはコミュニケーションしかありません。
何かものごとを進めるにはリーダーシップを持った上司からトップダウンで進めていってもらうか、営業を始めとする現場の方と一緒にボトムダウンで進めるかのどちらかになります。
最後は経営陣などの最終意思決定者に許可をもらわなければならない考えると、両輪で進めていくのが最良です。少なくとも自分はそうでした。
もちろん何かを始めるのは非常に大変です。ただその経験で培った社内間コミュニケーションや社内政治のノウハウは確実に将来に役に立ちます。
しかもデータ活用のスキルや知識がまだ浸透していない&全くない組織の中で活動するのですから、ハードルはそこまで高くありません。
AIや機械学習、ビッグデータというった刺さりそうなキーワードが巷にはたくさんあふれているのですから、チャンスは確実にあります。
データアナリストという勉強職
とはいえ勉強を怠ることは到底ゆるされ環境・職種ではありません。。
社内でビジネス価値を生みそうなチャンスを発見するのも、社内やクライアントに対して何かを説明するときの根拠も、実際に手を動かしてデータの収集から始めるのも、すべて統計学やプログラミングといった領域の知識なしではありえないことが非常に多いです。
社内の承認プロセスや市場価値のあるビジネス価値の創出という意味では、ある程度のビジネス面での知識も必要になってきます。
また社内での役職や立ち位置に依存していれば、後から来る新人たちに抜かれるのはいうまでもありません。
まとめ
最初からデータアナリストとしてのスキルを得ようとすると非常に大変です。
なら”データアナリスト”という職種をデータ活用スキルのあるコンサルとして捉えても良いのではと考えています。
みなさんも、ぜひデータアナリストを目指す・目指しているのであれば、ぜひ一度以下3つのポイントについて頭の片隅に置いてみてください。
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未経験で年収UPを考えるならコンサル型データアナリストを目指すべき
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入社する会社はバリバリデータ活用している会社でなくても良いかも
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とにかくコミュニケーションと社内政治。だが勉強は怠るべからず