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「広告代理店の営業・運用コンサルからデータアナリストへキャリアアップをしたい」
IT需要の高まりから近年、企業のビックデータを活用し、データ分析をもとに課題解決を行う「データアナリスト」の需要が急増しております。本記事では、広告代理店勤務者がキャリアアップとしてデータアナリストになるための道のりをご紹介していきます。
広告業界におけるデータアナリストとは
広告業界のデータアナリストはウェブページが閲覧された回数や閲覧ユーザーの行動、滞在時間などを調査して分析することが主な作業です。Googleアナリティクスなどのアクセス解析ツールを利用することで、ユーザーがどのような経路でサイトにたどり着いたか、どのページを閲覧してどのページから離脱したかなど、様々なことを分析し企業の課題解決のサポートを行います。
業務範囲は「課題の整理」、「仮説の立案」、「分析による仮説検証」「課題解決に向けた示唆抽出」としています。詳細としては、GoogleアナリティクスやAdobe AnalyticsなどのWebサイトの解析ツールを活用した分析、ローデータの解析、BIツールの構築や導入などを支援できるスキルです。
広告代理店からデータアナリストになるための道のり
広告業界で活躍するデータアナリストになるために必要な資格はありませんが、マーケティング、データ解析ツール、データに関する基礎知識が求められます。インターネット広告代理店の運用コンサル担当の方はPoint3までを業務の範囲で取り扱うことができるため、データアナリストのキャリアチェンジをしやすいと言えるでしょう。
「データアナリスト」から「データサイエンティスト」へのキャリアもお考えの方は統計学や「プログラミングのスキルを学習するとより専門性が高まり市場価値は大きく上昇することができます。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
広告業界の方でもよく混同してしまうのが「データアナリスト」と「データサイエンティスト」です。ここの違いをしっかり押さえておきましょう。
上記の図は「ビジネス」と「エンジニア」の２軸で作成しております。「ビジネス」軸はクライアント向けの対応を中心に、データを用いたコンサルティングを行う業務を指します。横軸の「エンジニア」軸は開発業務を中心に、リサーチや機械学習の実装を行います。この２軸の中心に位置するのが「データ分析」と呼ばれる職種です。「データ分析」は多様なレベルがあるので明確な定義は無いのですが、両者の違いをざっくりいうと下記になります。
- ビジネス寄り：データアナリスト
- エンジニア寄り：データサイエンティスト
下記は電通デジタルの中途採用ページに記載している各職種の募集要項になります。データアナリストよりも高度でより専門的なスキルを必要とされているのがデータサイエンティストになります。
データアナリスト
- Webサイト解析ツール（GoogleAnalyticsやAdobeAnalyticsなど）を利用した分析スキル
- 広告・メール・アプリなど各種デジタルマーケティング施策に関するデータ概要の俯瞰的知識
- JavaScript、WebAPI、Cookieなど、「データの取得や連携に活用される基礎技術」の実装スキル
- プライベートDMPの導入・活用スキル
- Tableau等のBIツールやSQLなど、データの統合・分析・可視化の実務スキル（※)「データサイエンティスト」ほどの高度な統計解析スキルは求めない
データサイエンティスト
- 統計に関する知識、スキル
- 機械学習全般に関する知識、スキル(構造化データを想定)
- 統計分析、機械学習、付帯するETLをPython
- データ抽出/加工/集計に必要なSQLスキル
- クラウドツール等を利用したデータエンジニアリングのスキル
- データ分析部門・情報システム部門等におけるマーケティング関連データ分析業務
データアナリストの将来性
日本におけるデータアナリストという職種の知名度は、外国に比べると低いです。実際、日本の一般企業が、自社内にデータアナリストを専属で雇用するケースは多くありません。しかしながら、インターネットが普及しデジタル化が進むことで、企業にとってアクセス解析を利用するシーンは今後ますます増加していくでしょう。
また、Eコマースやゲームなどオンラインマーケティングの重要性が高まる中、広告や施策検証に関わる分析職種の需要も高まっています。そのように、データアナリストは将来性がある職種だと考えられています。WEBマーケティングや分析ツールに関する知識を学習することができるインターネット広告代理店はデータアナリストになるための環境としては最適な環境と言えるでしょう。
