私の現職の業種タイトルは、「データアナリスト」とか「データスペシャリスト」と呼ばれていて、データの専門職者として働いている。
大学で理数系の勉強をしたわけでもないし、専門学校や職業訓練校にも行っていない。私は周りから見たら落ちこぼれ校を卒業した、高卒者である。
一生懸命働き頼まれた仕事をやっているうちに、データやビジネスレポートを纏める仕事が与えられるようになり、気が付いたら「データスペシャリスト」になっていたのだ。
人の嫌う仕事には旨味がある
私は全くの無計画のまま、ただ目の前にある仕事をして突き進んでみたら、結構トレンディな業種の専門職に就いていたという感じだ。
働く中で、部署の皆がやりたがらない数字纏めみたいな仕事を進んで引き受けていたら私は数字を扱う仕事に強くなっていた。
派遣社員で働き続けたことも良かったのかもしれない。
派遣社員の場合、仕事先を変えても経験に基づく仕事が紹介され易く、データや資料を纏める仕事を紹介され続け私はデータスペシャリストになったのだ。
派遣社員をやっている分には学歴は重要視されることなく、職務経歴を吟味される。私はその仕組みに助けられたのである。私は丁度いい時代にあたったのだと思う。
私はこの仕組みによって、「キャリアわらしべ長者」の道を順風に歩むことが出来たのである。
データアナリストの素質
私が漠然と考える「データアナリストの素質」についてだが、結構単純である。
例えば自分のお金の管理が上手にできる人だったり、数字パズル「SUDOKU(ナンプレ)」が得意で、楽しめれば十分に素質はありえると思うのだ。
日本で売っているSUDOKUにはよく「ナンプレ(ナンバープレイス)」という別名がついている。
そもそもナンプレというのがゲームの開発時についた名前らしいが、このゲームにある日本人の方が「数独」と名前をつけて商標登録したのを皮切りに、SUDOKUとアルファベット化された名前が世界にひろがってしまったらしい。
データアナリストの素質として重要なのは、「物事をロジカルに、時には合理的に考えることが出来ること」じゃないかと思う。
自分お金の管理が出来るといっても、投資とかそういう難しい話ではない。
毎月収入と支出を考え、やりたい事に幾ら使えるか？ 一定額のお金を貯める必要があるなら、何か月かかるかとか、数字のトレンドを現実的に捉えて考えられれば十分に素質はあると思う。
「気が付いたらお金が減ってる」とか、「クレジットカードのリボで苦しむ」という人は向いてないだろう。自分のお金を管理できない人が、他人の数字なんて管理しきれないだろうと思うからだ。
適正検査に使えそうなSUDOKU
数字パズルゲーム「SUDOKU」は「データアナリストの適性判断」に活用できそうだと思う。
もし、今の仕事のサポートを未経験者から探すなら、ちょっと高度な「SUDOKU」を楽しんで解ける人を採用してもいいんじゃないかと私は思うのだ。
SUDOKUを分かり易く説明しているウェブサイト
nikoli(ニコリ)のSUDOKUについてのウェブページ
SUDOKUはルールに従って１から９の数字を正しく空欄に埋めるだけのとても単純明快なゲームだ。
9個のマス目毎に1ブロックが構成されていて、全体はそのブロックが縦と横に3個ずつ並べて計9ブロックで構成されている。
1個のブロックに１から9の数字を埋める。計9個からなるブロックの集合体で全ての縦軸横軸でも重ならないように、１から9の数字を1回だけ使い全ての空いているマス目に正しく数字を埋めるゲームだ。
このゲームはクロスワードのように物知りである必要もない。ルールさえ理解できれば、ジグゾーパズルと同じように取り組めるのだ。
簡単なSUDOKUは数分で解ける。難しいSUDOKUになると何時間何日間もかかることがある。
データアナリストの適正を見るのに、あまり簡単なSUDOKUだと資質を判断できなそうだが、楽しみながら「SAMURAI SUDOKU」を解く粘り強さがあれば、素質を見込めるだろうと思う。
SAMURAI SUDOKU(侍数独)のウェブサイト
https://jp.samuraisudoku.com/
「SAMURAI SUDOKU」は通常のSUDOKUを複数個ドッキングさせた難解バージョンなのだ。
数字はルール通り規則的に取扱う
この「SUDOKU」のルールは、データベースから数値を取り出してレポートを作る時のルールに似ていると思う。数字は計算するたびに勝手に増えたり減ったりするものではないのだ。
答えは考える必要なんてなく、決まっているのだ。分析レポートは、目的に合わせ、その答えをセグメントして見方を考え作られているだけの事が多い。
データアナリスト向きじゃない人
以前私が働いていた会社で１万点の発注商品の受注処理をしている営業さんがいたが、100種類以上の商品のサイズ構成がそれぞれ違うオーダーの受注処理をしていた。
彼は最後、「総計１万点の受注処理して、合計の商品点数が2個合わないなんて、ただの誤差だよ」と言っていたが、わたし的にはこの件は完全にアウトである。「データアナリストじゃなくて、営業でもNGだよ」と思った。
全体数を作り出す100種類以上の色ごとに異なるそれぞれの商品番号の注文総数と受注処理総数がイコールにならなければ、全体的に合っていない可能性がある。
私は、客からの大クレームに繋がる可能性を疑い、恐ろしいと思ったが、担当営業は、全体オーダーの1品番の1サイズだけ受注処理から漏れのだと言い訳をしていた。
こういう合わない数字を軽んじる人は、データ分析は絶対に向いていないだろうと思うのだ。
100歩譲って、自分の財布の金額には大雑把でも、仕事であるデータ分析に大雑把は全く良くない。
クロスチェックを忘れずに
データアナリストになってデータ分析結果を出したら、結果のクロスチェックは忘れずにやる必要がある。あるべき答えになっているか？というチェックをするのは必須なのだ。繰り返し同じ計算する場合は、チェック機能を作り込んでしまってもいいのだ。
シンプルな正しい数値が計算ができているかのクロスチェック作業をしておこうと思えれば、データアナリスト仕事は向いていると思う。
私がデータアナリストという仕事はそんなに難しくないという理由は、今までの経験上、どんなケースも、常に答えあわせが可能だからだ。
データベースから持ってきたデータの総計とレポートの総計が同じになるのだから分かりやすいのだ。
条件をつけてデータの再計算したり、逆算してクロスチェックをすればいいだけなのだ。答え合わせがいつも簡単にできるというのが簡単といえるポイントだ。
たたき上げでも問題ない
データアナリストを職業にしている多くの人は、実に素晴らしい有名大学で勉強をしてきた人達だが、実務を担当し、私自身の仕事がその人たちの仕事より酷く劣っていると感じたことはない。
そういう優秀な人が仕事するよも、私は時間を要しているだろうが、適度に自分にカンが働けば、勘所が悪い優秀な人よりも自分は活躍できそうだと感じた部分もある。
データアナリストとして大事なことは、大前提として正しく数字を纏めることだが、偉い人や高圧的な人に「本当にあっているのぉ？」と疑問を持たれても、自信をもって「正しい」と言い切れる仕事をすることだと思う。
しかし、人間なのだから間違えることはある。だから自分の間違いを発見してしまったら素直に誤りを認めて謝罪し、早急に修正すればいいのだ。
そして、加えて間違えた理由と、今後の誤りを防ぐ対策を伝えればいいだけである。
意地悪な人は、2+2=4という当然の結果にさえ、「本当に４なのぉ？」と執拗に聞いてくる。そんな人には落ち着いてクールに、「４で間違いありません！」と自信をもって対峙すればいいのである。
実は、100%の自信がなくても、落ち着いてクールに言い切れば、大体その場は何とかなる。
誤りは早急に改め、謝罪する
ある程度の経験を積んでも間違いはある。たとえ断言してしまった後に誤りが見つかっても、ビビらずに「先ほどの回答には誤りがありました。申し訳ありません。正しくは〇〇ではなく、XXです。」と再度断言する形で言い切れる仕事をすればいい。
とにかく自分に出来る事をベストな姿勢でやり遂げればいいのだ。ネチネチ小言を言われても真摯に受け止め、「以後気を付けます。」と堂々と仕事をすることに努めよう
