フィンテック業界でのデータアナリストになるための必要情報を全て公開！
今の社会はデータなくては回ると行っても過言ではないくらいにデータが必要とされている現代社会。「サピエンス全史」の作者 ユヴァル・ノア・ハラリが「データ至上主義」だと明言するくらいにデータを軸に動いてます。
そんなデータ主義な世の中だからこそデータ・アナリストという職業の需要が高まっています。
今週はフィンテックに特化したITリクルーターであるDelをインタビューし、日本のフィンテックでシニアデータアナリストとして働くために必要なスキルについて教えてもらいました。
今回はこのポジションに就くにのに伴う責任、必要なスキル、日常業務を徹底的に解説していきます。
まずは基本情報から：
そもそもフィンテックでのシニアデータアナリストとは何ですか？
フィンテックのシニアデータアナリストとは主に信用リスクの分析をする職業です。
Python、R、SQLなどのツールを使用して、潜在的な顧客を評価して信用度を評価します。信用度および詐欺の可能性などを分析し、その情報を元に戦略的な決断をします。
会社は分析の結果を元に基準などを設定し、顧客が信用をおけるか検討します。信用スコアカードの開発、貸出ポリシーの設定、リスクに関連するさまざまな顧客の行動の分析に積極的に関与します。
シニアっというポジションは重要事項での決定権、管理職との連携や営業、マーケティング、商品開発などの部門とも協力します。
ここでクライアントがこのポジションの主な業務について教えてくれました。
主な業務や役割：
経済学の知識を元に分析：ビジネスでの単位経済学と信用および詐欺リスクが収益性にどのように影響するかを理解し、それを元に分析を。
現代のデータサイエンスの技術：最新のデータサイエンスの方法を利用し、新商品のインサイトを提供する。
モデル開発：展開および継続的なモニタリングを含む信用モデルを作成、そして管理する。
重要人物との連携：データサイエンティストとビジネスのステークホルダーと協力し、予測モデルを実用的な情報に変換します。
ではここで、あなたが日常的に行う業務の詳細について見ていきましょう
1日の仕事の業務：
通常は数字の解析と分析を実行し、モデルを開発します。また、他の部署とも連携して、あなたの調査結果が会社全体の目標とすり合わせる必要があります。
ここで重要なのが、あなたはただレポートを作成する人ではありません。解析や分析によって見えてくるインサイトを非技術職の方にも理解してもらえるようにアウトプットするのが重要です。分析能力だけではなく、コミュニケーション能力が必須になってきます。
ある日の仕事の流れ：
朝礼：チームと連絡を取り、主要なパフォーマンス指標を確認。
データ解析：午前中の大部分を新しいデータを処理するためにPython、R、またはSQLを使用。
分析とレポート：昼食後、調査結果を理解しやすいレポートにまとめる。
部署間の会議：午後になると、他の部署との会議が頻繁に行われ、調査結果とその影響について報告や議論。
戦略的な計画：終業前に、最新の分析に基づいて信用リスクに関するガイドラインを更新。
念を押しますが、ただレポートを作成するだけに興味があり、関係者に分析結果から見えてくるインサイトの報告に興味がない場合はこのポジションには合わないかもしれません。
次は、シニアデータアナリストとして働くための必要なスキルについて解説をしていきます！
シニアデータアナリストとしての条件
業務経験：データアナリストとしての経験が3〜6年、信用リスクやファイナンスに関連する経験だと尚良いです。
学歴：大学卒。
技術スキル：SQL、Python、Rに熟している方。
言語条件：ビジネスレベルの英語が必要です。日本語があれば有利ですが必須ではありません。
クラウドについての知識：AWSやGitHubに精通していること。
興毅氏・学習意欲：最新の情報に追従し、新しいテクノロジーを積極的に取りいれれる方。
適応力：改善の提案を受け入れ、変化に抵抗がない方。
次に、フィンテックのシニアデータアナリストとして採用されるために必要な5つのスキルについて
シニアデータアナリストに必要なスキル5つ
1. 信用リスクまたはファイナンスの専門知識
専門知識が身についているのはとても重要なことです。信用リスクまたはファイナンスには多数な微妙なニュアンスや業界専門の知識があり、理解できていなければ大きな失態やより信頼度の低い結論へ繋がる場合もあります。より知識をつけることで、的確に市場動向、顧客の行動、リスク評価などを理解・分析し、より信用度の高い結論を出せます。
知識量を増やすのにファイナンスやリスク管理に特化したコースを受講するなどを検討してください。そして常に、業界ニュースの最新に目を通し、FRM（金融リスクマネージャー）などの認定資格を取得することも、専門知識を向上させるのに役に立ちます。
2. SQLをマスター
データアナリストとして、SQLはデータの取得と分析においての基本中の基本です。複雑なクエリを書く能力は、データ分析を効率化などに繋がってくるため、シニアデータアナリストとしては、SQLを使いこなすのは必須になります。
正直、SQLのクエリ書などに慣れるのには練習しかありません。ネット上にはSQLの演習を提供するオンラインプラットフォームもあるので、ぜひ活用してみてください。さらに、高度な知識を得るためには正式なトレーニングやコースを受講してみてがどうでしょうか。
3. Pythonをマスター
SQLと同じく、Pythonはシニアデータアナリストとしては必須のプログラミング言語になります。データ分析においても色々な使い方ができる言語のため、使えるのはマストです。Pythonの習熟度は、データ操作のみならず、機械学習アルゴリズムを実装し、より高度な分析も可能です。
Pythonを覚えるにはまず基礎を教えるPythonコースから始め、基盤を作るのが一番です。その後はデータサイエンスと機械学習のコースにも進んでみてください。ただやはり物にするにはプロジェクトなどで実務経験を積むのが一番なので、実務経験を得れるプロジェクトに参加する機会があれば躊躇せずご参加を！もし難しければ、自身でプロジェクトを作成するか、オープンソースのプロジェクに貢献するのも一つの手です。
4. AWSの知識
AWS（Amazon Web Services）はスケーラブルなデータストレージと分析のための強力なクラウドベースプラットフォームを提供しています。AWSの操作に詳しいことは、クラウドを効果的に活用できることを示します。これもまた、最近で重要がかなり上がっているスキルの一つです。
AWSは初心者から上級者までのさまざまな認定資格を提供しています。AWS認定ソリューションアーキテクト - アソシエイト試験から始め、さらに専門知識をつけることを考えてみてください。
5. コミュニケーションスキル
技術も重要ですが、技術知識のない関係者にも調査結果を伝える機会は多く、そのような関係者にわかりやすく伝えるれる能力も非常に貴重です。シニアデータアナリストはデータとビジネス戦略チームの架け橋として機能するため、コミュニケーションスキルは不可欠です。
もしコミュニケーションなどに自身がない方は、プレゼンテーションやコミュニケーション・スキルに焦点を当てたワークショップに参加するのが一番です。部署を超えたミーティングに定期的に参加することとなるので、練習を重ね、データをどのように伝えれば専門知識なくても理解してもらえるかを研究する必要があります。
キャリアアップ
シニアデータアナリストとなるとそのさきのキャリアはどうなるか疑問に思いませんか？シニアってついてる以上そこが最高ポジションだと思っていませんか？
実はキャリアアップの道はたくさんあります！
例えば：
プリンシパル・データ・アナリスト： 専門スキルを深め、より大きなプロジェクトを指揮する。
データ分析マネージャー： データアナリストのチームを統括し、社内のデータ分析の大部分を担当する。
データ分析ディレクター： より組織的な責任を担い、ビジネスのデータ戦略を推進する。
最高リスク責任者： アナリティクスの専門知識をC-suiteに持ち込み、リスク管理に関する組織全体の意思決定を行う。
シニアデータアナリスト FAQ
シニア・データ・エンジニアとシニア・データ・アナリストの違いは何ですか？
どちらもデータ主導で正確な結論に至るのに必要不可欠な役割ですが、データエンジニアは通常、データ分析を可能にするインフラやツールに重点を置きます。
シニアデータアナリストは他部署とどのように交流をしますか？
定期的なミーティングや共同プロジェクトを通じて、多くの場合、複雑なデータを実用的な洞察に変換する役目です。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか？
どちらの役割も高げた統計・分析スキルを必要としますが、データサイエンティストはより複雑なデータを扱い、高度な機械学習アルゴリズムを活用することが多いです。シニア・データアナリストは、既存のデータを解釈し、実用的な洞察を提供することに重点を置きます。
領域の知識はどのくらい重要ですか？
領域の知識は、データの理解を大幅に加速させます。例えば、フィンテック業界であれば、信用リスクを理解することは非常に重要です。しかし、デラノはしばしば、素早い学習者が新しい領域に効果的に適応できることを強調する。
ビッグデータ技術の知識は必要ですか？
HadoopやSparkのようなビッグデータ・テクノロジーは厳密な必須条件ではありませんが、特に膨大なデータセットを扱う企業では、強みになることは間違いありません。
シニア・データアナリストにとって不可欠なツールは何ですか？
データベースクエリにはSQL、データ操作や統計分析にはPythonやR、データ可視化にはTableauやPower BIが必須とされています。
必要な学歴は？
定量的分野の学士号は最低限必要な場合が多いですが、実務経験やスキルセットによっては、上級学位がなくてもこの職務で成功を収める人も少なくありません。
ソフトウェア・エンジニアから転職できますか？
はい、多くのソフトウェア・エンジニアがデータ業務に移行しています。特にデータ操作やモデル構築には、強力なコーディングのバックグラウンドが役立ちます。
シニア・データアナリストのキャリアアップはどのようなものですか？
機械学習エンジニアやデータアーキテクトなど、専門的な職務に就くことができます。また、データ分析責任者などの管理職や、最高データ責任者などのCレベルの役職に就くこともできます。
シニアデータアナリストはリモートワークが一般的ですか？
仕事の性質上、企業の方針によって異なりますが、多くの企業がリモートワークやハイブリッドワークの選択肢を提供しています。
スキルを常に更新するにはどうすればよいですか？
継続的な学習が重要です。つまり、業界のトレンドに後れを取らないこと、新しいツールを学ぶこと、さらにはスキルを多様化するために新しい領域に飛び込むことです。
シニア・データ・アナリストの役割は、特にフィンテック業界では常に進化しています。順応性、学習意欲、データ分析の基礎が、この分野でやりがいのあるキャリアを築くためには必要不可欠となります。
ここまで読んで、シニアデータアナリスト、データアナリストやフィンテック業界に興味持っていただけた方はぜひ、弊社までご連絡ください！