データエンハンサーというお仕事について

先に結論書いておきます。

分析官がやりたくない仕事全部やる
 

はじめましてのごあいさつ

どうもはじめましての人ははじめまして。

もともと、はてなブログの方では細々と活動していたり、noteももう少しプライベートなところでは使ったこともあったのですが。改めて色々リニューアルパワーアップしながら頑張っております。名前とか特に覚えてくれなくていいです。気になったらツイッターにでも来てください。

ということで、はじめましてということで、まずは自己紹介記事から書こうと思います。あらためてよろしくお願いいたします。

さて、元々私はデータアナリストとして仕事をしていたのですが、最近はあんまり分析っぽい業務はあまりしていなくて。分析とかデータに関わる色んな事をやってて、業務幅が広がりすぎててなんだか自己紹介が非常にしづらいんですよね。

ということで単なる思いつきで、データエンハンサーと自称することにしてみました。広まっていくと良いけどそんなに甘くはないでしょう。けどこういう仕事してる人、結構いるんじゃないかなーと思います。

データエンハンサーのお仕事
 

一言で言えば、データの価値を上げるために必要な事は全部やります。というお仕事。

元々がアナリストなので、SQLやら何やらを書いてみたりHadoop触ってみたりしながらデータを弄っていたのだけれども。最近はどうやら、「データアナリスト」「データサイエンティスト」を目指したい人は結構いて、割と採用は順調にいってるし、社内からのコンバートも順調に増えていてまあ人はいるんですよね。

で、一時期のデータサイエンティストブームもあって、こういう格好良い分析！格好良い機械学習！格好いいデータビジュアライズ！みたいなことはやりたい人が結構いるんですよ。

いっぽうで、こういう人たちが共通してやりたがらないのが、データの整備や前処理、管理、インフラの整備や分析結果からプロダクトへの適応、ダッシュボードづくりなどなどなどなど。

こういうのやらないと分析屋として大成しないぞ、とは思うんですけど。

現実問題として、多くの会社で右側の「分析」をやりたかったのにやってることはひたすら集計だ、とかひたすらダッシュボードづくりだ、とか、文句を言う「データサイエンティスト()」は後をたたないわけです。

ということで、データサイエンティストたちが活躍するために、その周辺ぜんぶやる縁の下のハイパワーマンたちにもちゃんと名前をつけてあげよう、というかむしろ俺に名前をくれ、ってことでこんな名乗りをしています。広がれ。上がれ、俺のバリュー。

 

なぜデータエンハンサーという名前なのか

ほかにもいくつか候補はあって、

アナリシスエンハンサー
データディレクター
データマネージャー
データプロデューサー
データインプルーバー(improver)
データプロモーター 
便利屋
雑用

などなど色々あるんだけど、あんまり役割っぽくしっくりくるのがなかったんですよね。USでもdata scientistとかbig data engineer以外はそんなに統一された名称もなさそうだし。

多分、領域としてはData Managementっていうのが一番近いとは思うんですよ。

https://www.dama.org/cpages/home

DAMAっていうコミュニティがあって、ここがデータマネジメントとは11の領域から成る！みたいな事を言っている。気になる人は「DMBOK」とかで調べてみると良いかと。

ただ、「Management」と日本語の「管理」って言葉のニュアンスがだいぶ違うと思ってて、管理って訳されちゃうとあんまりしっくりこなくなっちゃうなーと思ったんですよね。もっと攻撃的な表現にしたかった。

ということで最終的にエンハンサーと名乗ることにしてみた所存。

かるく検索はしてるんだけど世界的に特にそういう人はいなそうな雰囲気。なんか変なニュアンスだったりしないと良いんだけど。英語苦手。

 

具体的なお仕事

もう少し具体的な仕事内容を書くと、

分析環境構築&管理のプロジェクトマネージャー
内製集計プラットフォームのプロダクトマネージャー（お飾り）
データマネジメント
分析業務効率化
データ教育
あと普通に組織のマネージャー

あたりを生業にしております。もうコード書く仕事をしなくなって暫く経つのでたまにコード書くとすごく楽しい。今日久々に一日中Presto SQLのチューニングしてた。楽しい。

分析だけじゃなくて、分析の周辺って結構課題が山積みで、この辺を順番につぶしていくと実はかなり仕事がスケールしていく事がわかってきたので。格好いいデータサイエンティストを目指すよりも、分析もできるけどまあ何でもやりますよっていう何でも屋の方が実はキャリアパスとしてはおすすめなのかもしれない。 

というかデータサイエンスの仕事をしてる人の95%が経験すると思うんだけど、世の中の天才データサイエンティストたちにゃあちょっと努力したくらいじゃ勝てんのよ。ということで、そういう天才たちを圧倒的にサポートする立ち位置というのは結構美味しいポジションです。

みたいな話を、このnoteでも色々書いていこうかなあと画策中。

これからどうぞよろしくおねがいします。