プリンシプルでの「お仕事」を紹介する『プリンシプルお仕事図鑑』。第三回目は「データ解析エンジニア」です。
【仕事内容】
何やらとても先進的でかっこいい「データ解析エンジニア」とは、Web解析コンサルタント（お仕事図鑑第一回）や、ウェブ広告コンサルタントが分析を行うためのデータや、Tableauエンジニア（お仕事図鑑第二回）が可視化を行うためのデータを、取得・成形・抽出するITエンジニアのことです。
コンサルタントやTableauエンジニアがクライアントに「可視化・分析・アドバイス」という直接的な価値を届けるのと比べると、やや裏方的な仕事といえるかもしれません。
しかし、その仕事は専門性が高く、また、非常に重要です。
というのは、Webマーケティングの世界では、何かの施策をするためには、ツールを適切にWebサイトに実装し、正しいデータが後述する各種施策を実現するツールのサーバーに送信されることが必要だからです。
例えば、Web広告はほぼどの事業者も実施している施策ですが、その中の一つGoogle広告の「動的リマーケティング」（例：ECサイトにおいて、サイト訪問者が閲覧した商品やそのカテゴリ、カート追加の有無などに応じて適切な広告を配信する仕組み）を適切に稼働させるには、ユーザーのサイト内の商品閲覧行動を正確にGoogleのサーバーに送信する必要があります。
そこで、データ解析エンジニアがプログラミング言語（主にはJavaScript）を記述し、それを実現するという訳です。 その仕事がなければWeb広告コンサルタントはクライアントに「動的リマーケティング」を提案することはできず、打ち手の一つを失うことになります。
Web広告以外でも、Google アナリティクスなどのWeb解析ツール、Google オプティマイズなどのA/Bテストツール、LPOツール、EFOツール、マーケティング・オートメーションツール、接客ツール、サイト内検索ツール、レコメンデーションツールなど、ありとあらゆる施策がJavaScriptで取得するユーザー行動データを必要としています。
そうした「施策の裏側」を支えるのがデータ解析エンジニアの仕事です。
プリンシプルの現役データ解析エンジニアに、自分の仕事を例えて表現するとどうなりますか？と聞いてみたら、
データの配管工
という返事が返ってきました。
【仕事上の喜び】
データ解析エンジニアの仕事上の喜びは、前述の「データの配管工」という言葉に現れています。つまり、データが目詰まりすることなく、漏れることなく、いつも正しいところに送られていることが仕事上の喜びです。
自分の仕事なしには、Web解析も、Web広告も実現できない。という裏方ならではの自負を味わえるところ。と言っても良いかもしれません。また、クライアントや社内からもデータ解析エンジニアでなければ答えられない質問がきます。それに答えることで非常に感謝されるケースが多いのもこの仕事の特徴です。
例えば、「キャンペーンを訴求しているウェブページで、申込みボタンが配置してある位置までスクロールされたページビュー数を取得し、全ページビューと対比することで”スクロール率”を取得したいのですが、取得可能でしょうか？」といった質問が寄せられます。
【求められる知識・スキル】
データ解析エンジニアに求められる知識やスキルは以下の通りです。もちろん、全てを一度に学ぶ必要はなく、仕事を通じて少しずつ覚えていくことになります。
非ツール知識・スキル
JavaScript
SQL（必須ではないが、あればなおよし）
Python（必須ではないが、あればなおよし）
正規表現
インターネット・プロトコル
動的ページの仕組み（phpやjava）
ツールの知識
GoogWeb広告（Google、Yahoo、Facebookなど）
Google アナリティクス
Google オプティマイズ
【キャリアパス】
データ解析エンジニアのキャリアパスとして、少し想像を交えて幅広く考えると、以下のような可能性があります。
マネージャー軸
どのエンジニアにどのスキルを学んでもらえばより成長するだろうか？どのクライアントの案件を誰にアサインすればメンバーの成長と顧客満足を両立できるだろうか？今後の技術トレンドを踏まえると、今、投資しておかなければいけない分野は何か？などを考え、部署のリソースを利用して、ビジネス成長を図るマネージャーとして、チームを率いて成果を出す。というキャリアがあります。
そして、技術的なカバー範囲を広げた先にはCIO（最高情報責任者）や、CTO（最高技術責任者）を目指すという道があります。
フロントエンドエンジニア軸
Web解析技術の隣接分野にHTMLやCSSといったWebページを素早く表示し、コンテンツをわかりやすく、魅力的に提示する技術である「フロントエンド」と呼ばれる分野があります。そのスキルを獲得すれば、「ウェブサイトをゼロから構築し、適切に計測できる」スキルセットが手に入ります。「解析+フロントエンドエンジニア」というキャリア軸は比較的身近なところにあります。
DXエンジニア軸
「Webサイトでのデータ」を取り扱う業務の先に、「Web以外のデータ」を取り扱う分野があります。IoT(Internet of things = モノのインターネット）から発生するデータや、顧客属性や、リアル店舗での購入履歴などを記録するCRMデータ、商品別の在庫量のデータなどです。それらデータのETL(Extract Transform Load = データの抽出、成形、格納）をマスターすれば、クライアント企業のDX(Digital Transformation）を支援できるDXエンジニアになる道が開けます。
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