ブログタイトルでもある、今自分の仕事というかポジションは「BIアナリスト」(ビジネスインテリジェンスアナリスト)という役職で働いています。
聞き慣れない言葉ですし、初対面の方にも具体的にどういったお仕事をされてるのか伝わりにくいので、 本エントリーで簡単にまとめて見ました。
英語の意味
日本語で定義的なものは出てこないので、起源でもある英語の定義をTechopedia(https://www.techopedia.com/)から引用します。
A business intelligence (BI analyst) is a professional role where the individual is responsible for analyzing data that is used by a business or organization. Data used in BI generally supports decision-making. The BI analyst works with this kind of data to maximize its utility.
正直わかりずらい。。。
結局何をやるのかが具体的に見えてなく、イメージつきにくいかと思います。
そこで今回は自身の定義や、実際にやっている仕事などを参考までにご紹介します。
一般的に使われてる意味
こういった新しい言葉は結局使われながら定義されていくと思うので、実際に多方面でどうゆう意味で使われてるかリサーチしてみようかと思います。
一応「職種」なので、Google検索上位で上がってくる同じ職種での募集要項（職務内容）を、以前の記事でご紹介した簡単なテキスト解析をかけて共有頻出単語を可視化します。
過去記事: 大量の文字から瞬時に特徴を抽出するには、お手軽テキストマイニングが便利。 - BIアナリストの雑記ワークダイアリー
(こういう時、気軽なテキストマイニングは便利ですね)
ソース
- メルカリ募集要項（データサイエンティスト（BIアナリスト） | 株式会社メルカリ）
- 外資系家電メーカー募集要項（http://www.aegis-japan.co.jp/app/tokyo/job_detail/110293）
- アビーム募集要項（BIアナリスト・BIストラテジスト（マネージャー～シニアマネージャー）｜レコメンド型転職サイト - キャリアトレック[careertrek]）
- ダイソン募集要項（ダイソン株式会社／Business Intelligence Analystの求人情報 － 転職ならDODA（デューダ））
結果
うーん。なんとなく確かに自分のやってる事と近いかな？
確かに様々なデータソースやビジネスの「関連付け」は言われてみれば多いような。
データと言う文字がそこまで多く出てこないのに驚きましたが、ソリューション・分析・意思決定には驚きがありません。
ただ、「担う」とか正直パッとしない結果となりましたので、次に下記に自分が思うBusiness Intelligence Analystの定義をしてみようと思います。
よくデータサイエンティストと同意味で使われる。
感触や、外資系リクルーターと話すときは結構データサイエンティストとして同意義ごと扱われることが多いです。
事実上記メルカリも同意義語として使ってます。
データサイエンティストといえば、今最もセクシーな仕事と言われ数年前にもてはやされた職種。セクシーになりたいっす。
自分はデータサイエンティストなのか？
データサイエンティストといえば、よく見るこのベンダイアグラム。
参考元： データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめたスキルチェックリストを初公開｜データサイエンティスト協会のプレスリリース
データサイエンティストが必要な能力らしいのですが、統計知識と、ビジネス、エンジニアリングの3つの力が必要との事。
そしてすべての能力がある真ん中にいる人は「ユニコーン」としてもてはやされます。(実際に存在しない動物なので逆に皮肉として使われることもありますが)
私の場合は
こうして見ると自分はこのベン図でどこに属するのか考えてみます。
一応大学院までいって物理経済学を学んでいたので、数学・統計的な知識は一通り学んだつもりです。
パラメトリックなことからノンパラメトリックな事まで、当時の流行に乗ってディープラーニング的な事はやってました。(金融主体だったので、自然言語とか画像解析あたり全然わかりませんが)
そして、新卒で外資系コンサルティング会社に入社してビジネス的な事は、リサーチから資料作成、企画、営業から、接待までと一通り叩き込まれたと思っています。
現在の職務も事業の推進やら、人事の決定やら、市場分析などのバックオフィスと、営業同行や工場見学見学なども経験してきたので、「ビジネス」的な要素は多少なりともあると思います。
しかしIT・プログラムのエンジニアスキルは全然持ち合わせてなく、プログラミングもphython・Rをライブラリ100%頼りでデータ分析をする程度。その他BIソフト頼りだったり、最近はそういった作業を外注までしてしまってます。
そうすると私は、ベン図で統計よりのビジネスレンジ、または、ちょっとITスキルがある程度でしょうか？
だた、その道を極めた人に言わせれば全然甘々で、色んなスキルを浅く広くと一番危険な状態に陥ってしまうかもしれません。
因みに私の同僚には、エンジニア出身者が多いので、チームとしてはいい均衡を保っているのでしょう。
何をやっているか？
世の中の定義はどうにせよ、私が意識している事であれば自信を持って一言でお伝えできます。
それは、
事業の意思決定をより「早く」、「正確に」させる仕事。
です。
結局それが私は思うにBIアナリストの一番の責任なんではないでしょうか？
競合との競争が激しい現在の市場で、ビジネスがより早く、かつ正確な舵をとれる材料を揃え、計画表を作っていくイメージです。
もちろん泥臭い、データ抽出や、資料作成、現地見学などもありますが、私なりに定義するBIアナリストとして職務を全うしているつもりです。
具体的に1日のながれ
結局何やってるかわかんない！
という方に、新卒就活ページによくある私の1日の流れをご紹介します。
10:00-11:00 ある外コンの方々と打ち合わせ
発注していたある調査の納品確認です。
あの方々はなぜあんな短時間でこんな仕事をやってこれるのか、いつ寝てるんだ？
11:00-12:00 資料作成
パワポ、エクセル、パワポ、エクセルの永久ループです。
どんな世の中が素晴らしいツールを発表しようと、弊社はオフィス縛りなのです。
13:00-14:00 プログラミング
一応やりますよ。
主に分析するデータマート作成だったり、初歩分析や、異常値削除。これが一番時間かかるのです。
(立ち食いそばをここで挟む)
14:00-16:00 分析や市場予測+資料作成
午前中に作ったデータを使って予測とかしてみます。未来は誰にもわからないので、猿より正解率が高ければいいのです。
16:00-17:00 上司レビュー
はい。ここで上司レビュー。
大体ここでコテンパにやられて、また１から作り直しなので、たたき台はとにかく早く作ってレビューもらうことが得策です。
17:00-19:00 分析やり直し、アウトプット作成
上司のレビューを元に作り直しです。
また、みんながインタラクティブに分析できるよういろいろなアウトプット形式に加工します。
やっとここでビジネス・インテリジェンス的な仕事をします。
19:00〜 プレゼン＋討論
最後に意思決定者に向けてプレゼンです。
あーだこーだ言われながらも、最後にここで色々決まってくるわけです。
一日の成果
では、最後に今日に何が決まったかといわれると、
「あるごく一部の商品の売上目標が決まりました。」
これが、営業・販促・プロダクトなどへ後日目標が振り分けられていきます。
これだけやって小さなことだと思いますが、こういう小さい積み重ねのお仕事です。
まとめ
ザーっと書いてたら、5,000文字以上も書いてました笑
BIアナリスト（ビジネス・インテリジェンスアナリスト）のお仕事少しはイメージつきましたでしょうか？
しかし、役職は一過性なもので、おそらく10年後は全く違う職種名になってるかも知れません。
もしくはAIに置き換わられてるかも笑
常に激しい変化がある業界・職種なので、毎日ついていくのに勉強が必要な分野でもあります。
オススメ本
これから数値・データ分析をビジネスに活かしたい方、高度な統計分析スキルを持ってるのに、会社の役になってないと思ってる方に本当にオススメです。
よくある「機械学習でセグメンテーション」とか、「ベイスで生存予測」とか。確かにかっこいいけど、どうやってビジネスに活きるのか不明な事が多いです。
この本では、作者が実際のデータ分析を活用している企業の例解説したり、ステージごとに活用方法を解説してます。
また、データ分析チームがどのように、データ意識が低い社内や経営層を巻き込んで行くのかを解説した章は目からウロコ、本当に必見です！！
ぜひ今会社のデータや数字を活用できてないな、とか、どうせ経営層が意識が薄いから何もできない、と思っている担当者は読むべき本です！