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取材から受けた会社の印象
2025年に設立10周年を迎える同社。2015年の設立当初から、連続で増収増益をし続けています。その背景には、技術力における強みが大きく3点ありました。まず、同社の社員に占めるSASエンジニアの割合が業界トップクラスの65%であること。それにより、あらゆる支援が可能になっているそうです。
2点目は、統計と機械学習のアカデミック人材が在籍していること。Python、Rを中心とした分析言語による、高度なデータ可視化、加工、分析支援を提供されています。専門的な統計知識をもとにした、分析・解析・モデリングの実現を可能にしているデータのスペシャリスト集団です。
そして3点目は、新たな領域への挑戦。データのノウハウとAIを融合させたデータ統合プラットフォームを活用し、新たなイノベーションを提案することができるそうです。貪欲に技術を磨き続ける姿勢こそ、同社を成長させているのだと感じた取材でした。
この仕事のやりがい&厳しさ
やりがい★企業から頼られ、自身の市場価値を高めていけること
例えば、製薬会社のプロジェクトの場合。「市販薬の発売後どれくらいの効果があったのか」などのアンケートデータを分析し、商品開発に活かすアドバイスを抽出したそうです。世の中の最先端に触れる仕事ができるだけでなく、企業から頼られている実感も得られたとのこと。こうした経験を積んでいくことで、自身の市場価値を高めていけることも魅力です。
★DXからクラウドまで幅広い分野でスキルアップできること
データ戦術・ビックデータ・マーケティングだけではなく、今後はクラウド事業やOracle案件にも対応業務の幅を広げていくそうです。データ系以外にも、BIツールの提案など幅を広げることで、クライアントの様々な課題を解決していくとのこと。業務領域が広がる中で、自身のスキルをさらに高めることができます。
★クライアントの事業成長や売上アップに貢献できること
例えば、大手家電量販店の販売予測システムを担当した場合。まずは、商品棚に何を並べたらどのくらい売れたのかという膨大なデータを集めるそうです。データを分析した結果、何が売れているのか、どのように販売したら良いのか、という具体的な提案を実施します。
全国に展開しているような大規模な店舗であるほど、データエンジニアとして実績を築くことが可能。自分の分析データや提案によって、クライアントの課題を解決し、売上アップなどの成果につながったときの達成感はひとしおです。
例えば、製薬会社のプロジェクトの場合。「市販薬の発売後どれくらいの効果があったのか」などのアンケートデータを分析し、商品開発に活かすアドバイスを抽出したそうです。世の中の最先端に触れる仕事ができるだけでなく、企業から頼られている実感も得られたとのこと。こうした経験を積んでいくことで、自身の市場価値を高めていけることも魅力です。
★DXからクラウドまで幅広い分野でスキルアップできること
データ戦術・ビックデータ・マーケティングだけではなく、今後はクラウド事業やOracle案件にも対応業務の幅を広げていくそうです。データ系以外にも、BIツールの提案など幅を広げることで、クライアントの様々な課題を解決していくとのこと。業務領域が広がる中で、自身のスキルをさらに高めることができます。
★クライアントの事業成長や売上アップに貢献できること
例えば、大手家電量販店の販売予測システムを担当した場合。まずは、商品棚に何を並べたらどのくらい売れたのかという膨大なデータを集めるそうです。データを分析した結果、何が売れているのか、どのように販売したら良いのか、という具体的な提案を実施します。
全国に展開しているような大規模な店舗であるほど、データエンジニアとして実績を築くことが可能。自分の分析データや提案によって、クライアントの課題を解決し、売上アップなどの成果につながったときの達成感はひとしおです。
厳しさ▲継続的な学習が求められること
データ抽出や整理に必要な言語を覚えることが必要です。統計学や人工知能、情報科学系の知識、ビジネスニーズがどうつながっているかを理解することはもちろん、クライアントの業界知識なども習得しなければなりません。入社してから常に新しい手法や技術を学び、最新の技術をキャッチアップしていくことが求められます。
学ぶ意欲がなく、あまりにも成長が見られなければ、データ分析ではなくシステム開発のプロジェクトに配属されてしまうこともあるのだとか。様々な知識を主体的に身につける努力を継続することが、欠かせません。
データ抽出や整理に必要な言語を覚えることが必要です。統計学や人工知能、情報科学系の知識、ビジネスニーズがどうつながっているかを理解することはもちろん、クライアントの業界知識なども習得しなければなりません。入社してから常に新しい手法や技術を学び、最新の技術をキャッチアップしていくことが求められます。
学ぶ意欲がなく、あまりにも成長が見られなければ、データ分析ではなくシステム開発のプロジェクトに配属されてしまうこともあるのだとか。様々な知識を主体的に身につける努力を継続することが、欠かせません。
この仕事の向き&不向き
向いている人★社員を大切にする会社で働きたい方
★キャリアアップや自身の市場価値の向上に意欲的な方
★数字を扱うのが苦でない方
言われるがままに取り組むのではなく、データから何を読み取れるのか仮説を立て、どのようにロジックを組んで読み解いていくのかなどを考えることが求められます。そのため、成長意欲の高い方にピッタリ。また、福利厚生や評価制度の強化も進めているので、社員想いの会社で働きたい方にもオススメです。
★キャリアアップや自身の市場価値の向上に意欲的な方
★数字を扱うのが苦でない方
言われるがままに取り組むのではなく、データから何を読み取れるのか仮説を立て、どのようにロジックを組んで読み解いていくのかなどを考えることが求められます。そのため、成長意欲の高い方にピッタリ。また、福利厚生や評価制度の強化も進めているので、社員想いの会社で働きたい方にもオススメです。
向いていない人▲主体的かつ継続的に学習することが苦手な方
統計学や人工知能、情報科学系の知識に加え、様々な業界のビジネス知識など、多岐にわたる知識・スキルを身につけることが求められます。主体的かつ継続的に学習することができない方は、向いていません。また、新しい分野への挑戦意欲がない方も、合わないでしょう。
統計学や人工知能、情報科学系の知識に加え、様々な業界のビジネス知識など、多岐にわたる知識・スキルを身につけることが求められます。主体的かつ継続的に学習することができない方は、向いていません。また、新しい分野への挑戦意欲がない方も、合わないでしょう。