データアナリスト：神話と現実

データ分析があらゆる組織の日常業務に関連するようになるにつれて、熟練したデータアナリストの欠員も急増しました。 今日、ビッグデータを扱うほとんどすべての組織は、ほぼ常に熟練したデータアナリストを探しています。 しかし、ニーズが高まるにつれ、それに関連する神話も増えました。
たとえば、人々はデータ分析と数学を混同します–彼らにとって大きなLOLです。 彼らはほとんど知りませんね！
これらの神話のほとんどは、人々がデータサイエンスに関係するさまざまなドメインを認識しておらず、しばしば一方を他方と混同してしまうために発生します。 したがって、一般的な神話を打ち破る前に、まずデータアナリストについて少し話して、データサイエンティストとの違いを見てみましょう。

データアナリストの役割は、ほとんどの場合、データサイエンティストの役割と似ています。 唯一の違いは、組織のデータ量と速度が特定のレベルを超えたときにデータサイエンティストが登場することです。これには、非構造化データ（ビッグデータ）のうねる海を並べ替えて質問を特定し、重要な情報を抽出するためのより堅牢なスキルが必要です。
したがって、データアナリストの日常業務は、データサイエンティストの業務にわずかに似ていますが、比較的小規模です。 データアナリストを取り巻く重要な責任を見てみましょう。

データの収集とインフラストラクチャのセットアップ

データアナリストの仕事の最も技術的な側面は、関連するデータを正しく収集することです。 多くの場合、データ収集には、Web開発者またはアプリケーション開発者と協力してデータ収集を最適化することが含まれます。 データアナリストの重要な機能の1つは、データ収集を合理化し、自動化された再利用可能なルーチンを開発することです。 アナリストは、これを達成するために、ツールキットに少数の専用ソフトウェアとツールを保持しています。

スポッティングパターン

関連するデータが配置されると、アナリストはデータのヒープから傾向とパターンを導き出すことを目指します。 成功するデータアナリストは、データを使用してナラティブを作成する方法を常に知っており、パターンの発見はそれを開始する1つの方法です。 データをよりよく理解するために、アナリストは最初にデータの本質的なパターンを観察する必要があります。
データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは誰ですか？

レポートの作成

ステップ2で見つかった傾向とパターンは、チームの他のメンバーに伝える必要があります。 そのためには、アナリストがレポートを作成および維持する必要があります–内部およびクライアント向けの両方。 これらのレポートは、最終的に、組織の改善領域だけでなく、新しいトレンドに関する洞察を経営陣に提供します。 レポートは次の意思決定者が理解する必要があるため、アナリストがレポートの周りにストーリーを織り込むことが不可欠です。これにより、理解と分析が容易になります。

他の人とのコラボレーション

「アナリスト」という言葉は、会社の他の部分から孤立して働いている人のことを思い起こさせるかもしれませんが、それは真実からはほど遠いです。 これらのデータアナリストは、データを理解し、その結果を利害関係者に伝える責任があり、他のチームと緊密に協力して作業する責任もあります。 ビジネス要件を理解するためのビジネスユニットから、収集されるデータの種類を監視するための技術チームまで、データアナリストの専門知識を欠いているドメインは1つではありません。
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一歩前進して、データアナリストの生活を中心に展開するいくつかの神話を打ち破りましょう。

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神話＃1：データアナリストは数学の達人です。

これはかつては真実だったかもしれませんが、今でははるかに洗練されたツールが市場に登場し、数学のバックグラウンドを持たない人々が分析について学ぶ機会がこれまでになく増えています。
始めるのに役立つ分析ツールはたくさんあります。 これらのツールを使用すると、データの取得がより快適になり、データ分析の手間のかかる作業が残ります。 さらに、データ分析の技術を教えることができる多くのリソースもあります。 これらすべてには、数学の専門知識ではなく、論理的な考え方が必要です。

神話＃2：分析には多くの時間がかかります。

ほとんどの組織は、時間がかかりすぎて実際の作業にほとんど時間がかからないと考えて、データ分析に反対しています。 ただし、そうなることはめったにありません。 指標を理解したら、注意を払う必要があります。ツールでそれらを追跡する方法を理解すれば、これらの指標をすばやく測定できます。 それらをどこにプルするか、およびそれらのメトリックに基づいて操作に変更を加える方法を正確に知ることができます。
ただし、新しい質問に答えようとすると、データの分析に時間がかかる場合があります。 ただし、それでも予想よりもはるかに少なくなります。
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神話＃3：アナリティクスは、あなたがまだ知らないことを何も教えてくれません。

あなたがあなたのキャンペーンの運命を推測できると思うからといって、それが必ずしも真実であることを意味します。 組織がキャンペーンを実行するたびに、データアナリストは、パフォーマンスの高いコンテンツとチャネルのタイプを分析します。 メールマーケティングのコンバージョン率は、ソーシャルメディアマーケティングとは異なる場合があります。 これらの指標はキャンペーンごとに異なり、キャンペーンの運命を確認する唯一の方法は、実際に座って指標を測定することです。

神話＃4：あなたの会社は分析を必要とするほど大きくはありません。

規模の大小を問わず、どの企業もデータ分析を使用して業務を見直します。 特に小規模な組織の場合、データ分析は、成長する方法を理解し、目的の方向に成長しているかどうかを確認するのに非常に役立ちます。 また、訪問者からリードへのコンバージョン率とリードから顧客へのコンバージョン率を追跡するのにも役立ちます。 これは、機能していない目標到達プロセスの領域があるかどうかを理解するのに役立ち、何に焦点を合わせるかを決定するのに役立ちます。 さまざまなソーシャルメディアチャネルでの組織のパフォーマンスを追跡することで、どのプロモーションチャネル/キャンペーンが効果的であるかもわかります。
予算が限られている場合は、始めるのに高価なツールは必要ないことを伝えましょう。 GoogleスプレッドシートまたはExcelを使用して進捗状況を追跡することも、シームレスに機能します。

神話＃5：すべての指標について報告する必要があります。

まあ、これは完全にあなた次第です。 必要に応じて、見つけることができるすべてのメトリックについてレポートする時間の100％を費やすことができます。 無限の量のデータがあり、分析用のメトリックの作成を続けることができます-それは無限ループにあなたを連れて行きます。
しかし、それは実際には物事がうまくいく方法ではありません。 分析を行う前に、アナリストはまずビジネスチームと一緒に座って、目前のタスクの重要なメトリックを決定するのに役立つ正確な要件を理解します。 すべてのメトリックについてレポートする必要はありませんが、特定の問題ステートメントを測定するために不可欠なメトリックを知っている必要があります。
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