戦略コンサルタントからデータサイエンティストに転職しました(1年前の記事)

はじめまして、なびなびです。

約1年前にQiitaに書いた記事ですが、今回、独自でブログ開設したので、こちらに掲載することにしました。

この記事では、前職の戦略コンサルティングの会社から、非Web系の事業会社でデータサイエンティストに転職して、数ヶ月が経った段階での課題認識を記載しています。

これからデータサイエンティストにキャリアチェンジしたいと考えている方の参考になればと考えています!

この記事の内容です。

  • 転職の経緯
  • 現在の課題認識

この記事で言いたいことです。

  • 筆者なびなびはどうやら転職時の企業選びを間違えたらしい
  • 転職時、対象企業のデータ活用が進んでいないことがあるので、慎重に見極めた方が良い
  • データ活用が進んでいないなりの良さも一応あるよ!笑

お前の話なんて興味ない!注意すべきポイントを教えろ!」って方はこちらをどうぞ
→ データサイエンティストが転職時に気をつけること

注意点なんて興味ない!具体的な企業名を教えろ!」って方はこちらをどうぞ
→ データ利活用のポテンシャルが高い企業リスト

転職の経緯

戦略コンサルで感じた課題感から、とある事業会社でデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートしました。

  1. 新卒にはハードワークが求められるが、結局、活躍しているのは前職での経験に基づきクライアントの信頼を勝ち取れる中途社員である、という現実に気づき、今後コンサルに戻るにせよ、まずはキャリアの軸を作ろうと思い転職に踏み切った
  2. 戦コン時代のクライアントで、データに基づき商品機能を開発していた方の働き方に憧れる。一方で、その企業は経営レベルの意思決定にデータを活用しきれておらず、経営×データの領域に今後のポテンシャルを感じた
  3. データ分析は大学で少しかじった程度だったが、数字に強い自信があり、データサイエンティストとしてのキャリアを軸にしていきたいと思った
  4. 戦コン時代に同僚からの口コミで、社員が優秀で素晴らしい会社だと聞いていた大手事業企業にて、データサイエンティストの募集があったため応募し、ご縁あって入社した
  5. 現在は、転職先でデータ利活用案件(データ分析や予測モデル作成構築を伴うもの)の企画と実行のお仕事を担当している

「経営とデータ活用の間の溝」に着目したのは、我ながら良かったと思うのですが、企業選びで残念な過ちをおかしていたのでした。。。

現在の課題認識

転職先は、それなりに規模が大きい企業で、かつ、データサイエンティストの採用も積極的にやっているようでしたので、データ利活用も進んでいると思っていました。しかし、現実は全く違いました。

私が感じた課題は以下の通りです。

  • データが無い、取得が難しい
  • 事業現場ではデータ利活用が重視されていない

データが無い、取得が難しい

おそらく、多くの非Web系企業にとってのあるあるだと思いますが、使えるデータが恐ろしく少ないです。

事業部にヒアリングして、こんな案件ができそう、となって、よくよくヒアリングしていくと、それに必要なデータ無いじゃん、となります。

また、データが外部企業のデータベースに格納されており、取得に多くのお金と時間がかかるケースも珍しくありませんでした。

事業現場ではデータ利活用が重視されていない

これも多くの企業に共通の課題だと思いますが、デジタル化されていない世界であるが故に、個人の勘と経験が重視されています。そのような事業現場にデータ利活用案件の話をしても受け入れられないことが多いです。

また、話は聞いてもらえても、上述の通り、利用可能なデータが極端に限られているため、結局、事業インパクトが大きい案件が生まれず、実行に至らないことも多いです。

上記の課題と採用要件がマッチしていない

全く案件が無い訳では無いので、案件のデリバリを担当するデータサイエンティストが必要になりますが、それよりももっと手前の、”事業現場へのデータ利活用の重要性の布教活動”だったり、”データ整備の活動”がネックになっているのが現実です。

残念ながら、そのようなスキルを備え持ったデータサイエンティストは希少だと思いますし、弊社も例外ではありません。

現在、弊社ではデータサイエンティストを積極採用していますが、案件の供給が間に合っていないように感じています。

採用方針を変えるなり、外部調達するなりして対処しようがありますが、いずれにしても効果発動までにそれなりに時間がかかってしまうのではないかと思われます。

まず非Web系の会社に入ろうと思う方がそう多く無いでしょうし(採用難易度の問題)、仮に入社していただいたとしても布教活動”も”データ整備”も時間がかかるテーマですので(課題解決にかかる時間の問題)。。。

最後に

以上、多くの非Web系事業会社がデータ利活用を進める上でつきまとう障壁かと思いますので、転職を検討されている方はご注意いただければと思います!

元大阪ガスの河本先生が取り組まれたように1)、数年〜十年かけて組織文化を変えて行かなければ解決しない問題なのかもしれませんが、現状は、個人のキャリア上良い点もあると思っているので、しばらくは今の環境で様子見して見ようと思っています。

  • 良い点:
    • データ分析スキルよりも事業現場とコミュニケーションや課題整理スキルが重視されるため、元コンサルの価値を発揮しやすい
    • よって、データサイエンティストとしてのスキルが劣っていても居場所があり、データサインティストに対して教えを請いやすい
    • 上記で挙げた組織課題は多くの企業に共通するため、この課題が解決できるようになれば、転職市場での価値が高まる(はず)
  • 悪い点:
    • 最先端の技術を駆使したデータ利活用案件を経験するのは難しいかもしれない
    • よって、今後のキャリアとしてR&D的な組織での活躍は見込みにくいかもしれない
    • 変革がうまく行かない場合、組織自体が取り潰されデータサイエンティストへのキャリアチェンジ自体が頓挫するリスクがある

この記事の1年後に、キャリアチェンジの振り返りをしました!
データサイエンティストにキャリアチェンジして1年後の振り返り

参考書籍

1) 最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか

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