コンサル業界の中でデータアナリストの立ち位置をまとめてみた

こんにちはbudouです！

今回は本ブログのタイトルでもあるデータアナリストは実際業務の現場でどのような仕事をしているのか。
というところを自身の例を交えながらご紹介出来たらと思います。

はじめに

データアナリストという職種は、一体どんなのものなのか。 というところを、自身の例を交えながら紹介します！ 多分に主観が交じる可能性があることを先にお断り致します、、(;-;)

※尚、定義の問題ではありますがデータサイエンティスト、機械学習エンジニアとしての経験をお持ちの方も本記事の中では同じく語れると考えております。
なので、それぞれデータアナリストから読み替えて読んで頂ければと思います。本記事ではブログタイトルに寄せる意味でも「データアナリスト」という言葉を使っております。

対象とする読者イメージ

• データ分析のスキルをコンサル業界で活かしてみたいと思い、コンサル業界への転職を考えている方

• データ分析に興味がある新卒でコンサル業界へのエントリーを考えているが、コンサルの中身がどうなっているのか知りたい方

を主な対象としてイメージして書いてます。

メッセージ

この記事を読むと、

• データアナリストの活躍の場の一つとして「コンサル」というところも一つの選択肢かも。

• コンサル組織の中でデータアナリストは「組織横断的」に必要とされる存在である。

• プログラミング未経験からでもコンサルの中でデータ分析者として活躍することが出来る。

というところが少し伝わったら良いな。というところで誰かに勇気を届けることが出来たならそれが一番嬉しいです。

前提整理

先にこの記事を書いている私の経歴など背景を書いておきます。

<小売業界>[3年]
　↓ 転職
<半SESの分析業務[3年]
　↓ 転職
<分析コンサル歴[2年] ← いまここ

• <小売の営業>
  モノを直接お客様に販売してました。
  徐々に責任のある立場になってくると必然的に経営視点でモノを考えなくてはならず、毎日数字と戦う内に当時吹き荒れていたビックデータのビックウェーブに乗りたくなって転職。（ただのミーハーです...）

• <半SESの分析会社で分析>
  プログラミング完全に未経験（黒い画面ｺﾜｲ...というレベル）から、楽しくて楽しくて夢中になって仕事しているうちに、 自然言語処理、予測モデル構築、BI開発、アプリ開発、事業のサポートとしてアドホックな分析担当としての常駐案件。などデータ分析として必要な要素をに関してものすごーーく雑多な経験を積む事が出来た。

• <分析コンサル>
  総合ファームのコンサル部隊の中でデータアナリストの肩書を持って色々な案件でお仕事中。

コンサルの中でのデータアナリストの立ち位置

データアナリストが関わる、コンサルの仕事の実際

ざっくりかくとこんな感じです。

データアナリストの仕事（イメージ）

新卒・転職組問わず"必須"スキルとして求められるのは「3.分析設計能力」と「4.分析」能力です。

他はいわゆる"歓迎"スキルです。
あったらプラス1点しといてね。というアレです。（どれだ）

これってむしろスタートアップや大学の研究などで分析されている方ほど経験されている事ではないでしょうか？
おっきな組織だと長らくアシスタントみたいな役回りで分析設計する経験を積むまで時間が掛かりそうな気もしますが、小さい組織ほどこれらの重要なタスクの経験が早く積めそうです。

実際私がそうでした。

コンサル組織の中でデータアナリストは「組織横断的」に必要とされる存在

最近のDXの流れで、大量のデータを使ってどう意思決定するのか。
という案件は増えている印象です。政府が推しているというのも背景にあると思います。

産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 （METI/経済産業省）

金融業界でもそうだし、人材業界でもそう。飲食だってそう。どこの業界でも今はDXの流れは顕著です。 そんな中でデータアナリスト活躍中というのがあります。

データアナリストは組織横断的に活躍の場がある

私の所属する組織では、データアナリストスキルのある人材は横ぐしで必要とされていて、案件に応じて必要な部分に配置されます。（以前は各組織にポツポツと存在していた分析スキル持ちが一か所に集まってきている） ※横串にはなりきっておらず、それぞれの領域でお抱え状態というのも聞きますが、現在の潮流を考えると横串で機能させる方が効果が高いのを実感しており、点在状態の組織も徐々に横串化一択と思われる。

実際にある相談としては

• 自社のデータを用いたAI関連のアイデアがあるんだが、短期間でいくつか試してみたい。どれが筋が良いか確かめてみたいんだ。

• 人的リソースを減らしていくんだけど、減らす前と同水準以上の精度で経営判断が出来るように、会社全体の健康状態を見るためのダッシュボード作って欲しいよ。けどそもそも指標の選定からやってほしい。

• 新しいDX事業の経過報告のために、ガッチリした分析レポートを作る必要があるので手伝って欲しい。

などなど、コンサルにくる相談としてはぼんやりしたスタートのものばかりが常ですが、実際は特定のドメイン特化の人と組むのが多いです。
ドメイン特化の方からすると、自身の分析能力だけだと上記のような相談を完全にカバーするのは、データ量的にも技術的にも難しいためデータアナリストの出番！
というわけです。

コンサルのイメージと実際

私はコンサルジョインの前に下記をイメージとして持ってました。

• とにかく忙しい

• 求められる成果物への基準が高い

とにかく忙しい

コンサルというと「とにかく忙しい」というイメージが付きまといますが実際どうなのか...。 少なくとも私のいる総合ファームは...

控えめに言って...「忙しい！」

事業会社でエンジニア的なポジションで分析もされていた方からすると、どうしても「うーん..」というレベルで忙しいのは事実かと思います。残念ながら。
私もまだ2年程度の経験ではありますが、どうしても「クライアント」の期待値を上回るのが仕事。
というのがコンサルなので、プログラムをゴリゴリ書くタイプのデータアナリストと言えど忙しくなるのは事実です。

定時にいつも帰れるコンサルなどが存在するとしたら、それは...
「期待値を超える仕事が常に出来る」かつ「仕事しているアピールがとんでもなく上手い」
という領域に達している領域に達してしまった人なのかと思います。

ほとんどの方は「コンサルは忙しい」というイメージを持たれた上で入社されると思いますので良いですが、ヘッドハンターさんなどに『大丈夫。A社さんはいつも定時に帰れるって言ってますよ！』などと吹き込まれていたら要注意。

相当納得できる説明でなければ信じてはいけません。

求められる成果物への基準が高い

これは忙しさと相まったイメージとして持っていたところですが、とにかく成果物（作成する資料）への要求水準が高いです。
これは実際に直面するまで"理由"は分かっていませんでした。 が、コンサルにとっての成果物は殆どのケースで「パワーポイントで作成したスライド」になります。
そのため、『クライアントの期待値を上回る』が基本にあるコンサルとしてはスライド作成で手を抜くことはあり得ないというわけです。

おわりに

コンサル組織（総合ファーム）におけるデータアナリストの立ち位置に関して書いてみましたが、いかがでしたでしょうか。
もし転職に迷われている方、コンサルで活躍したい！と考えられている方への参考に少しでもなれば幸いです。

ご意見・ご要望などはツイッターのDMで頂けますと嬉しいです。