#データ専門家のハードル
ここで僭越ながら私の経験を語ると１人のその辺の社員でした。しかし約三年前からデータの仕事を始めて、その過程で成長することにより、実際にECモールにてデータアナリストに就き、現在は提供してもらえるクライアントには1st、必要な場合は2nd、3rd Partyデータを利用する大手某総合広告代理店でデータアーキテクトをしています。
一見データアナリスト、アーキテクト等の職種の特殊さに目が行きがちで、元々の専門家なのかと思われるかもしれません。
しかし、私は今やデータ専門家ですが、そのスキルはほとんど【会社の業務への向き合い方】から得ました。
何なら休みはゲームばっかりしてます（最近はPUBG※弱い）少しは知識のフォローとかを兼ねてカフェで勉強したりもしていますが微々たるものです。。。そんな自分でもできます！だからハードルってそんなに高くないと思っています。。
※注記：もちろん他のデータ専門家の方とかはちゃんと勉強していると思います。
#データの専門家になった経緯
そして現在から約二年前までは全くデータの専門家として仕事をしたことはありませんでした。だからこそデータの仕事のハードルはみなさんが考えるほどそこまで高くないと個人的には思っています。
専門家である社会的に価値は高く、給料は2年前から約2倍になっています。それだけ需要があるということだと思っています。
専門家といっても私は、実際私は仕組み上知っておくべきプログラミング知識や数学知識はあるとおもいますが、ゴリゴリにソースコード書いたり、某同僚のサイエンティストみたいに数式をガリレオの福山雅治の如く書けるわけでもありません。
もちろん前提知識としてある程度必要な部分もあるかと思うのですが、特に数学関連については諸説ありますが、よほどデータサイエンティストとして専門的な予測やモデル化をしない限り、私は最低限で良いと思っています。
では何故データの専門家として今仕事ができているかというと【データを使った意思決定に直結する】アウトプットを出すにはどう業務に向き合えば良いかを意識しながらやってきたからかなと個人的に思っています。
私はデータ専門家ではない頃から
｢データでこういうことが読み取れるから、こういう施策をしましょう！｣
｢データでこういう傾向が見られるからこのような改善をしましょう！｣
という提案を自らの業務範囲のデータで実施してきました。ここまで分かりやすく伝えないと、周りの人はデータを理解し、意思決定にデータを使うまでには至りません。そうある意味翻訳作業のようなものです。
もちろんデータの根拠を聞かれるのですが、それを調べられる限り調べて根拠づけていました。
そして気が付くとその会社ではデータといえば一旦私に話が集まるようになっていました。データについての相談ってすごく需要があるのでどんどん私のところに集まるのです。そうなるのに大した時間はかかっていません。
よってまずはこのような意識を持った業務への取り組みが大事になってきます。
やがてその業務経験を詳しく職務経歴書に書いたところ運よく「データアナリスト」という職種で採用していただける企業と出会い今に至ります。
ちょっと本当にデータ専門家になって良いのかな。。。？と悩みましたが、もともと何でも直前までやらない性質ですし、休みや自宅で勉強するのって本当に苦手です。なので環境に飛び込んで仕事の中でデータの業務を通じて勉強と経験をするって発想に至りました。これが実際一番効率が良いと思っていますし、実際にデータアナリストとしての業務に向き合って足りないところを埋める過程は、凄い成長できたなと実感しています。この一番自分が成長できる勝ちパターンにもっていくということは意識しています。
そして、私はこの経験を通じてデータという最も客観的な根拠を論理的に説明できることは非常に武器になることを同時に理解していき、その過程を通じて私もデータの仕事の楽しさを理解しました。そしてその中で色々気づくこともあったので後述していきたいと思います。
こうして、私は社内におけるただのデータが少し分かる人から、運の力もありましたがこんな私でもデータ専門職に就くことができました。
やっぱり思うのですがデータを知ることの威力って凄いです。