【現役データアナリスト執筆】データアナリストの日常 -どんな依頼が来るの？

データアナリストってどんな依頼が来るの？はじめに

私自身、2019年からデータアナリストとしてのキャリアをスタートし、メーカーとコミュニケーションアプリを提供する会社の2社でインハウスのデータアナリストとして勤務の経験があります。

現在はどのようなビジネスにおいてもデータの重要性は増しており、比例してデータアナリストの役割の重要性も増しています。

データアナリストに興味のある方に向け、データアナリストにどのような依頼が来るのかの日常業務をまとめてみたいと思います。

データアナリストの役割概要

データアナリストは、データに基づいた意思決定をサポートする役割を担う専門家です。組織や企業が生成し収集したデータを分析し、有益な洞察やパターンを見つけ出すことに焦点を当てます。

役割は以下の様なものがあります。

• データ収集
  • データ分析に必要なデータを分析環境に収集します。
    権限管理といった、データガバナンスも行います。
• 収集したデータの加工処理
  • 分析環境に収集したデータを結合するなどして、適した形に加工します。
    このとき、PythonやSQLといったデータ加工のプログラムを書きます。
• データ分析
  • データ分析によって、サービスグロースにつながりそうなインサイトを発掘します。
• 可視化・レポート化
  • 定常的にデータを見るためにBIツールを用いての可視化を行います。
    もしくは、インサイトをまとめ関係者にレポートします。

データアナリストに寄せられる依頼

日常的に、データアナリストに寄せられる依頼をまとめてみます。

データの可視化

KPIモニタリングやABテストの効果測定、施策の効果測定などのデータ可視化依頼があります。
意思決定のために重要な役割であり、データアナリストとして一番工数が発生する業務であると思います。

業務の流れとしては、

• 関係者との要件整理
• データ加工処理開発
• BIツールの開発

といった流れとなります。

戦略決定のサポート

上記の様なモニタリングのためのデータ可視化だけでなく、より重要な戦略決定のためのサポートを行うこともあります。

例えば分析結果から、ファッションECサイトにおいて「初回購入から1月以内にもう1度買ってくれるヒトは継続利用率が高い」という傾向が見られたので「初回購入から3週間後に再購入を促すメッセージを送信する」といった戦略の提案などがあります。

データ分析基盤の整備

上記の様な分析を行うために、データ分析基盤の整備も行います。
こちらは依頼を頂くというよりは、データアナリストが主体的に行う場合が多いかもしれません。

データ分析を行いやすくしたり、同じような依頼が今後も発生しそうな場合はそちらに備えてデータ加工のパイプラインを追加したりします。

データアナリストのチームで役割分担が明確な場合は、この辺りをメインに行う役割のメンバーがいたりもします。「アナリティクスエンジニア」と呼ばれることが多いです。

データ品質の向上

データには欠損が発生したり、アプリなどのログがうまく取得できなかったりすることがあります。

その場合は、データ再取得のための処理を行ったりデータアナリスト側でデータ修正が可能な場合は修正をおこなう場合もあります。

また、欠損やデータエラーを発見できるための環境を作ることも重要な役割の一つとなります。

データアナリストへの依頼に対して必要なスキル

データアナリストには

• データの可視化
• 戦略決定のサポート
• データ分析基盤の整備
• データ品質の向上

といった依頼が発生すると前述しました。
こちらに対応していくために必要なスキルをまとめていきます。

データの可視化に必要なスキル

• データ可視化の要件をまとめるための関係者とのコミュニケーションスキル
• KPI策定のためのドメイン知識
• データ加工のためのSQL,Pythonなどのプログラムスキル
• データ分析基盤の理解
• データ可視化のためのBIツール（ex. Tableau, Looker）操作のスキル

戦略決定のサポートのために必要なスキル

• 戦略決定に必要なデータを整理するコミュニケーションスキル
• 戦略の背景を理解するためのドメイン知識
• データ分析基盤の理解
• データ分析のためのSQL, Pythonなどのプログラムスキル
• 分析結果を分かりやすく関係者に伝えるためのプレゼンテーションスキル

データ分析基盤整備のために必要なスキル

• SQL, Pythonといったデータ加工処理構築のプログラムスキル
• データモデリングのスキル
• データベース設計と管理、モニタリング
• コードと設定の履歴を追跡するバージョン管理
• データセキュリティ管理

データ品質の向上のために必要なスキル

• SQL, Pythonといったデータ加工処理構築のプログラムスキル
• 分析基盤のモニタリング
• エラーを発見しやすくなるためのドメイン知識
• データ分析基盤のデータ理解

データアナリストのスキル向上のための参考文献

前述したスキル向上のための参考になればと思い参考文献をまとめてみます。

• KPI策定

• SQL

• データ分析基盤

• プレゼンテーション

データアナリストってどんな依頼が来るの？まとめ

前述したように、データアナリストには以下の様な依頼が発生します。

• データの可視化
• 戦略決定のサポート
• データ分析基盤の整備
• データ品質の向上

データアナリストを目指し、業務イメージをつかみたい方や現役データアナリストの方の業務のたな卸しになれば幸いです。

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