データサイエンティスト・データアナリストはやめとけは本当？

データサイエンティストやデータアナリストは人気が高く目指したい方も多いでしょう！

一方で仕事を調べていくなかでやめておいた方がいいといった言葉はお聞きする思います。

こういった言葉を聞くとこれからデータサイエンティストやデータアナリストを目指していく方にとっては非常に不安になります。

そこで実際にデータに関わる業務に携わっている筆者の意見をこちらでは紹介していきます。

データサイエンティストやデータアナリストの業務はこちら！

やめとけは本当？

まずは結論からになります。

実際にやめたほうがいい理由はいくつかあり、そこを見て「嫌だな」「この仕事は無理だな」と思った方はやめたほうがいいと思います。

どんな仕事にも良い面、悪い面があり、難しい仕事ほどそこがはっきりしてきます。

キャリア・仕事に対する考え方は人それぞれですので、悪い側面だけでなく、良い側面も紹介していきますので、そこを加味して判断いただければと思います。

やめたほうがいい理由

①幅広いスキルを要求される

データサイエンティストやデータアナリストには幅広いスキルが要求されます。

データという言葉がついているので、SQL・データベースだけスキルがあればいいというわけではありません。

統計・分析・数学・可視化・機械学習などといった専門的なスキルが多方面で必要になり、さらに次の章で紹介するビジネススキルも必須となります。

学生の間はどれか一分野であったり、業務でもこれだけ多方面のスキルを学ぶことは少ないので、データサイエンティストやデータアナリストになるための最初の障壁となります。

②ビジネス面のスキルが重要視される

データサイエンティストやデータアナリストはエンジニアのようにシステムを開発することが多い仕事ではありません。

どちらかといえばデータをビジネスに活かすことが大事になってくるので、エンジニアだけでなく多くの方とコミュニケーションをとることが必須とされます。

特に経営に活かすといった場面では経営陣、管理職の方と話す機会も出てきます。

そのため管理職といった立場でなくても、経営陣や管理職と同様の考えは求められるので、コミュニケーション・経営知識・会社方針などの知識が必要になります。

特に人とのコミュニケーションが苦手な方はより苦に感じるかもしれません。

③データ（数値）と向き合うことが求められる

データや数値を取り扱うことが求められる仕事ですので、会話もデータで話すことが必然と多くなってきます。

そのためなんとなく、感覚的にといった回答はあまり認められず、データとしてみたらどうなのか回答が求められることが多いです。

もちろんデータや数値で測れないものは一定数あります。

ただ仕事柄まずはデータからですので、データでの回答と感覚的な回答はわける必要があります。

④地味な作業が多い

データ分析、経営の意思決定支援と聞くとかっこいいですが、まずはそこに至るまで地道なデータ収集や前処理が必要となります。

仕事が綺麗に分かれていればデータエンジニアやSEの方が集めてくれるかもしれませんが、データサイエンティストやデータアナリストも前処理のところから業務をやることもあります。

このデータをしっかりと集められるか、綺麗に整形できるかが非常に忍耐が必要で地味な作業ですが、ここが疎かになると分析結果はいいものになりません。

そのため地味な作業をもくもくとやり切れる力も必要とされます。

⑤答えがないことの方が多い

分析の方法は確立されたものですが、どの分析手法を適用するか、分析結果からどのように示唆出しをするかは答えがありません。

考えた施策もやってみたら効果がないといったこともあります。

やれば答えがでる、やれば成果がでる仕事ではなく常に考えることが求められる仕事ですので、受け身体制では辛さを感じる仕事となります。

⑥AIに代替される

データを読み込ませて、分析するといった業務はAIが得意とする業務の一つです。

そのため分析環境を構築する、分析するといった仕事は将来的にAIに代替され、職を失うリスクがあります。

本当にやめたほうがいいのか？

ここまではやめたほうがいい視点で会話しました。

ほとんどが求められるレベルが高い、みんなが嫌がる仕事という視点が多かったと思います。

ただここを裏返せばいい面が見えてくるので、視点をかえて紹介していきます。

①市場価値が高く、給与が高くなる傾向にある

専門性がある一方でこのように適正が求められる仕事は市場価値が高くなります。

また、幅広くスキルが求められる、ビジネス面でも求められるレベルが高いということは給与が高くなる傾向にあります。

専門性を上げ、社会的に求められ、給与もあげていきたいという方には選択肢の一つになります。

②ビジネスの意思決定に関わることができる

与えられた仕事を淡々とこなすだけでなく、会社の経営に寄与したいという方は一定数います。

よくある形ですと経営に関わるとなれば役員や管理職にならないとできないですが、データサイエンティストやデータアナリストであれば早い段階からそういった仕事に関わることができます。

また、役員や管理職に関わり経営にも関わるとビジネス面のスキルアップも加速するメリットがあります。

③データや数値で物事を考えることが好き

データや数値で物事を考えることが苦手な人は向かないとお話ししましたが、逆に合理的にデータや数値で考える人には向いている仕事と言えます。

1日中データや数値を見ていても苦ではないというかたは適性があるかもしれません。

④AIと協業できる

前章ではAIに代替されるといいましたが、AIをうまく活用していくのはデータサイエンティストやデータアナリストの仕事です。

作業だけに目をむけていれば代替されるかもしれませんが、AIと協業する・AIを活用しながら意思決定の支援をすることを学んでいけばAIが発展しても職を失うリスクは下がってくると思います。

まとめ：データサイエンティスト・データアナリストはやめとけは本当？

データサイエンティストやデータアナリストをやめたほうがいい理由を紹介しました。

端的に言えば専門性、高いスキル、志向性が求められる仕事のため誰でもできる仕事というわけではないといった理由が多かったと思います。

逆にスキルアップをしっかりと行える、適性がある方にとっては楽しく仕事ができるのがデータサイエンティストやデータアナリストです。

私もこのような情報は事前に得たうえで今の仕事についているので、現在は楽しく仕事ができていますので、みなさんのキャリアを考えるうえでの参考になれば幸いです。

今回紹介したように仕事には向き・不向きがあります。

本当に業務に向いているかは自身の強み・弱みといった自己認識を進め、業務の特徴を把握する必要があります。

キャリア診断や業務内容といった診断があるのでまずはこういった診断で確認してみるのがおすすめです。

より詳しく知るためには転職活動をするのが一番ですが、ハードルが高いのでこういった簡易診断がお手軽にできるので、利用してみてください。