情報化社会となり、世の中には、いくつもの便利なサービスが登場しています。混沌した複雑なシステムが現実に存在する内容で「分析力」というものが高く求めれています。
それを支えるのが「データアナリスト」という仕事です。
というわけで今回は「10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト」について詳しく説明致します。
10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト①【データアナリストとは】
「10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト」というテーマで１つ目に取り上げるのは「データアナリストとは」についてです。
世の中には、非常に多くの職業が存在していますが、時代の変化に応じて必要とされる職業があります。
数年前まで存在しなかった職業も登場すれば、数年後には、なくなってしまう職業もあります。
そして近年では、多様化する顧客ニーズに対応するため、企業に必要とされるのは、「分析力」です。
正確な分析を行うには、プロフェッショナルな仕事とクオリティを求めれますが、そんな分析のプロフェッショナルと言えるのが、「データアナリスト」です。
皆さんは、この「データアナリスト」という職業についてどこまで知っていますか？
はじめて耳にしたという方もいらっしゃるかもしれません。現在では、マーケティングが企業にとって必要不可欠なものとなっているので、非常にニーズが高い仕事と言えます。
ウェブ上でも、データアナリストという言葉を見かけたことがある方もいらっしゃるでしょう。
そんなデータアナリストのニーズは、今後、増々高まっていくことでしょう。
将来的にもニーズのあるデータアナリストとは、企業におけるデータ分析のスペシャリストとなります。
今やデータ分析の重要性は企業の業績や数年先の未来を作り出すための重要な意思決定を支える上で、非常に大切なものとなります。
ビジネスにおいて、常につきまとうのが「判斷」です。何をどう判斷するかによって、企業の方向性は左右されるからです。
判斷そのものが間違っていれば、企業経営は危うくなる可能性だって十分にあり得るのです。
そして企業が正しい判斷を行うためには、やはり、それなりの判斷材料が必要となります。
企業にとっての良い判斷材料とは、どれだけ質の高い分析ができるかに関わっているのです。
ビジネスをそして企業全体を支えるのがデータアナリストという職種と言えます。
データ分析を通して見えてくることというのは、実は非常に多いのです。
それもそのはず、現代社会をみれば当然と言えば当然ながら、日々生み出される膨大なビッグデータをどのようにして活用できるかが鍵となっています。
どれたけの情報量と向き合うことができるか、現代においてそれが1つのテーマでもあり、データと向き合える人材こそ企業でも、何かと重宝されるのです。
企業には、外には出ない膨大なデータがデータベースに蓄積されており、それらを集計、分析することによってマーケティングに役立てています。
膨大なユーザーデータというのは、企業にとっては、実に有効なものであり、それらのデータを分析することによって顧客との距離を近づけることができます。
顧客のニーズを把握できるだけではなく、商品の購入やサービスを利用するまでにおける顧客の行動や購買までの深層心理さえも知ることができます。
分析を行うことによって見えてくるのは、将来的なニーズや予測が可能となることです。
企業においての問題点やそれを解決するために何をすべきかを考え、企業活動をサポートします。
10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト②【データアナリストとデータサイエンティスト】
「10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト」というテーマで2つ目に取り上げるのは「データアナリストとデータサイエンティスト」についてです。
では、データアナリストの具体的仕事内容についてふれていきましょう。
データアナリストの仕事内容は非常に多岐にわたります。
仕事内容を一言でいうならざ、「データマイニング」となります。
「データマイニング」とは、企業に構築されたデータベースから必要な情報を抽出し、パターン毎に分析を行います。
分析結果の活用方法としては、「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類にわけられます。
それぞれについて説明していきます。
【コンサル型】
まず、コンサル型ですが、データ分析により得られた結果に基づき、データアナリストが課題や問題点に対してへの対応策や解決についてのコンサルティングを行います。
クライアントの抱える企業内の実際の問題に対して仮設をたて、具体敵な解決策などを提案します。
【エンジニア型】
コンサル型の一方で、データ分析に基づいて、どのように改善すればよいのかをシステム化することによって、業務改善を行い、サービスの向上をはかります。
コンサル型とは、違い、システム構築など、より具体敵な改善策としてクライアントをサポートします。
そのため、エンジニアとしてのスキルも保持しています。
システムの設計、プログラミングスキルなどを活用し、実際にそれらの機能を実装していきます。
この２つの種類は、業務の分野において、その取り扱いを明確にする必要があります。
企業によっても、仕事内容や役割、どの範囲まで行うかは違いがあります。
データアナリストと似たような職種としてあるのが「データサイエンティスト」です。
皆さんは、この「データサイエンティスト」という職業を知っていますか？
こちらもデータアナリストと同様、注目されており、年々ニーズが高まっている職種と言えます。
データアナリストもデータサイエンティストのどちらにも言えるのが、どちらもデータを扱うプロであることは間違いありません。
実際には、どちらがどうという明確な線引きはないのですが、具体的な仕事内容については違いがあります。
データサイエンティストというのは、実際にはデータ分析モデルの構築から携わるのです。
データサイエンティストの仕事とは、企業が持ちうる膨大なビッグデータを分析することにより、業務上の課題や問題点などを解決するための情報を切り出すことからはじまり、問題解決に向けてのデータ加工を行い、分析を行っていきます。
データ分析の目的としては、現実的な企業課題をどのようにして解決すべきかの具体的な戦略案を立案していくことが主な仕事内容となっています。
そのために必要な様々な種類のデータ分析を行い、その分析結果に基づき、分析モデルを構築していきます。
10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト③【データアナリストに求めれるスキル】
「10分でわかる！マーケティングとデータアナリスト」というテーマで3つ目に取り上げるのは「データアナリストに求めれるスキル」についてです。
企業においてマーケティングのニーズが高まる一方で、やはりそれと比例して多くの専門的な人材が求めれています。
中でも専門家としての立場が強いデータアナリストには、プロフェッショナルとしての仕事が求めれており、スキルや知識も広い範囲での能力を必要とされています。
では、具体的にデータアナリストに必要なスキルとは、いったいどのようなものがあるのかまとめてみました。
- 数学、統計学の知識
- データベースの知識
- 論理的思考回路
- プログラミングスキル
【数学、統計学の知識】
データアナリストとしての知識として様々なデータと向き合い、分析するための基礎知識としては、当然ながら一定以上の数学知識が必要となります。
具体的には次のような知識が必要となります。
- 統計
- 確率
- 微分積分
- 線形代数
これらの知識はダイレクトに業務に活かすことができ、中でも統計学の知識は必要不可欠とされています。
【データベースの知識】
企業が保持する膨大なビッグデータと向き合うためには、それらが蓄積されているデータベースを理解することが必要とされています。
欲しい情報を抽出するためにも、SQLなどの知識やデータベースそのもののパフォーマンスについての知識も必要とされます。
【論理的思考回路】
課題解決のための施策考案も仕事となることから、物事を体系的にとらえる論理的思考回路も必要となります。
意識的にロジカルシンキングを身につけることが必要とされます。
【プログラミングスキル】
データ分析を効率よく、合理的に行うためには、様々なツールを活用できるノウハウの他にプログラミングのスキルも必要となります。