今回は「データサイエンティストの日常」というテーマで、特に事業会社におけるデータサイエンティストの仕事について書いていきたいと思います。今回の内容は、管理職ではない一般のデータサイエンティストの視点からお届けします。
データサイエンティストという職業に興味がある方も多いと思いますが、実際の仕事はどんなものか、少しイメージが湧きにくいかもしれません。中には「華々しい仕事」という印象を持っている方もいるかもしれませんが、実際は泥臭い作業や地道な作業が多いのが現実です。今回は、そんなリアルなデータサイエンティストの日常を、私の経験に基づいてお話ししていきたいと思います。
この「事業会社編」というタイトルにしているのは、私が以前事業会社でデータサイエンティストとして働いていた経験があるからです。また、私は別の機会にコンサルティング会社でデータ分析を専門に行う仕事もしていましたので、事業会社とコンサルティング会社の違いについても触れてみたいと思います。
ある1日のスケジュール
まずは、私が経験したある1日のスケジュールをざっくりとご紹介したいと思います。最後に、このスケジュールから見えてくる特徴についてもお話しします。なお、これはあくまで私個人の主観によるものです。
朝の始まり
私が勤務していた事業会社では、在宅勤務がOKでした。フルフレックス制で、勤務開始時間は自由だったので、私は9時から仕事を始めることが多かったです。上司は早朝の6時から働いていることもありましたが、一般のメンバーは9時や10時から始める人が多かったですね。私の場合、子供を送ってから帰宅し、8時半頃に仕事の準備を始め、9時から本格的に在宅勤務をスタートしていました。
まずは、Slackで「始めます」と宣言し、仕事を開始します。メールやSlackのメッセージをチェックしますが、メールはほとんど来ないので、主にSlackを確認していました。何もなければ、その日のタスクを確認し、作業に取りかかるという流れです。
チームミーティング
週に2〜3回程度、朝の10時や11時頃にミーティングがありました。このミーティングは6人程度の少人数で行われ、最近の売上や経営状況などの情報共有がメインです。会社としての方向性や、各メンバーのタスク管理が話題に上ることが多く、他のメンバーが何をしているかが把握できる場でもありました。
緊急のタスクが発生した場合は、このミーティングで詳しく話し合うこともありました。
個人作業
ミーティングが終わると、個人作業に移ります。私の場合は主にコーディングがメインで、SQLやPythonを使ったデータ処理が主な業務でした。私が勤務していた会社では、AWS環境を利用していたため、SQLの処理もAWS上で行っていました。他の企業ではGCPを使っていることもあるかもしれませんが、クラウド環境を使うことが多いのが現状だと思います。Pythonはローカル環境で動かしていましたが、最近ではリモート環境で作業することが一般的かもしれません。
昼食と午後の作業
お昼は、近くのスーパーで食事を購入し、家で食べることが多かったです。午後は、再びコーディング作業に戻ります。しかし、午後は突然の依頼が入ることもあり、特にマーケティング部門や企画部門からのリクエストが多かったです。
例えば、「今日の夕方までにこのデータを出してほしい」という急な依頼が来ることもありました。そういう時は、急いでデータを集計し、グラフやレポートを作成して提出します。こうした急な対応が求められることがあるため、データサイエンティストの仕事は常に柔軟性が求められます。
終業
基本的には平和な日常が多いですが、時には緊急対応で夜遅くまで作業することもありました。特に大きなプロジェクトが動いている時は、9時や10時まで仕事をすることもありました。
事業会社でのデータサイエンティストの仕事は、プロジェクトベースではなく、日々のタスクをどんどんこなしていくというイメージが強いです。もちろん、会社によってはプロジェクトベースで動くところもありますが、私が経験した事業会社では、日常的なタスクがメインでした。
事業会社とコンサルティング会社の違い
ここで、事業会社とデータ分析を専門に行うコンサルティング会社での仕事の違いについて、私の経験から感じたことをお話しします。
事業会社では、他部門や他チームとの関わりが非常に多いと感じました。例えば、マーケティング部門や企画部門、開発エンジニア、カスタマーサービスなど、さまざまな部門とデータを共有しながら仕事を進めます。こうした関わりを大切にし、コミュニケーションを円滑にすることが、事業会社でのデータサイエンティストとしての成功に繋がると感じました。
一方で、コンサルティング会社では、お客様のチームとのやり取りが主になります。高度なデータ分析を行うことが求められることも多いですが、事業会社では必ずしもそうではなく、基本的なデータ集計やダッシュボードの開発がメインになることが多いです。ただし、もちろん会社によります！
また、事業会社では、データ分析者が管理職になると、社内調整に追われることが多く、データに直接触れる機会が減る傾向があります。もちろん、管理職でもデータを扱う人はいますが、私が見た限りでは少数派です。コンサル系の管理職ももちろんデータに触れる機会が減るのですが、事業会社の方がよい調整ごとに勤しんでいるイメージです。
終わりに
今回は、事業会社でのデータサイエンティストの日常や、コンサルティング会社との違いについても触れました。データサイエンティストに興味がある方にとって、今回の内容が参考になれば幸いです。
事業会社でのデータサイエンティストの仕事は、他部門との連携が非常に重要で、データ分析だけでなく、コミュニケーションスキルやビジネス全体を理解する力が求められます。また、高度な分析よりも、基本的なデータ集計やダッシュボードの開発が中心になることが多いです。そのため、データサイエンティストとしてのスキルだけでなく、会社や業界に特化した知識やビジネススキルも重要になってくると思います。
このブログが、事業会社でのデータサイエンティストの仕事を理解する一助となれば嬉しいです。もしデータサイエンティストとしてのキャリアに興味がある方は、ぜひこの内容を参考にしてみてください。
