データ分析とインテリジェンス

データサイエンティストやデータアナリストになりたければ中小企業に行く理由はあまりない

■データサイエンティストやデータアナリストになりたければ大企業か有名企業へ行こう

データアナリストとして活動するためには、どこの企業にいるかは非常に大きなポイントである。もちろん経営者のデータ分析に対する意欲が第一なのだが、企業の規模も非常に大きい要因となる。中小企業であっても専門知識を持っている人はいるし、最先端の分析を使っている例外が存在することは当然承知しているのだが、あくまでも例外であるので全体で見た場合を考えている。

以下、中小企業でデータアナリストとして活動しようとした場合に問題になる点を挙げる。

■データ分析の有効性が違う

データ分析とは「掛け算」の仕事である。つまり、0を1にするのではなく、1を1.1にする。ということは、単純に考えて元々の数字が大きければより分析が有効になる、ということである。10%改善しても元が100万円の売上なら10万円にしかならないが、1%の改善でも元が1億あれば100万円になる。したがって、規模が小さい企業では効果が出にくく、当然評価もされにくい。中小企業にはデータアナリストよりも、直接売上を上げる営業やマーケターの方が必要なのである。

■データ分析を使う機会が少ない

中小企業では上記のようにデータ分析が機能しづらいため、基本的な分析すら必要とされないことが多い。使ったところで効果が薄いのだからそれは仕方がない。ましてや、入門書に書かれているレベル以上のより高度な分析を使う機会は非常に少ない。ほとんどの場合はクロス集計程度で事足りるしピボットテーブルが使えれば上級者扱いである。RやPythonなど使える人はめったにおらず、統計学や機械学習の理論的側面を理解どころかほんの少しでも知っている人はさらに少ない。

■データ分析は主業務ではなく集中できない

中小企業でデータ分析に特化することは非常に難しい。これはデータ分析業務自体がそもそも少ないためで、大体の場合は「データ分析ができるコンサルタント」「データ分析ができるマーケター」「データ分析ができるディレクター」のように、データ分析は主業務ではなく別を行うための補助的な部分となり、主業務が忙しくなればデータ分析に使える時間は少なくなる。一方で大企業であればデータ分析の仕事も多いため、データ分析を主業務として活動できる可能性が高まる(ただしデータ分析以外の仕事に回される可能性もその分高くなるが)。

■データもなければテクノロジーもインフラもない

データ分析をするためにはデータが必要になるが、当然ながら事業の規模が大きくなればデータ量も増える。データ量が増えればそれに応じて必要なテクノロジーも変わる。小さな企業では手近なexcelで十分であって、最先端のテクノロジーを入れる必要性があまりないし、きちんと使える人が1人2人しかいないのであれば導入する意味がない。

■データ分析に理解のある上司、同僚がいない

運よくデータ分析が主業務になったとしても、データ分析に理解がある人は元々少ないので、孤独な戦いを強いられることになる。1%の人が理解しているとして、1万人の企業であれば100人いるが、100人の企業では1人で、それ以下の人数の企業ではさらに少ない、という状況の中でどれだけ活動ができるかは疑問である。

中小企業で経営者にデータ分析の理解がないのに流行に乗って採用してみたなどという企業に当たったら最悪だ。データ分析の仕事は無く、仕方なく空いた時間を他の仕事で埋めることになるがそれはそれは退屈な時間である。短期間で退職すれば履歴書に傷がつリスクも忘れてはならない。

■やっぱりデータ分析を仕事にしたければ中小企業に行く理由はあまりない

データ分析に関わる部分についてだけ取り上げたが、それ以外にも給料・福利厚生・社会的評価・安定性・仕事の規模・転職が有利になるなど、データ分析に限らず一般的に大企業の方が良いと思われる点は多々ある。

自分で起業する、大企業に入ってから幹部クラスで中小企業に転職する、フリーランスになるなど他の選択肢はあるが、これらは経営者・マネジメントであってデータアナリスト、ましてやより専門的なデータサイエンティストとしてのキャリアではないので、データ分析の専門性を高めたいと考える人には向いていないのではないだろう。そう考えると、やはりデータサイエンティストやデータアナリストにとして生きていくのであれば中小企業に行く理由はあまりないと考えられる。

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タグ:キャリア データサイエンティスト データアナリスト 中小企業


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