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【本題】
データサイエンティストとして、どのような会社で働くかは非常に重要です。
データサイエンティストとして、就職先を探す時に「コンサル」か「事業会社」かはよく悩む問題になります。
筆者自身データサイエンティストとして、コンサルのデータサイエンティストと働く一方で、事業会社のデータサイエンティストとも一緒に働いています。
そのため、今回はデータサイエンティストとして働くなら「コンサル」か「事業会社」かという二つの観点から考えていこうと思います。
結論としては、データサイエンティストとしてのキャリアを形成するための「ドメイン」を固定できるなら、働き方や待遇で決めればいい、という結論です。
関連記事は下記になりますので、ぜひご参考にください。
では、本題に移ります。
データサイエンティストはコンサルか事業会社か悩む
データサイエンティストとして、働く先を決める時に大枠として悩む方向性が「コンサル」か「事業会社」かという問題です。
コンサルは第三者的な立場から企業の支援をする事業体であり、データ分析的な観点からコンサルティングを行います。
第三者的な観点からデータ分析することはコンサルティングと非常に相性がよく、一定の事実（ファクト）を持ってクライアントに提言ができます。
一方で、事業会社は自社のデータを最大限活用して、社内の意思決定を促進したり、自社のサービスのグロースを図ります。
企業のデータは機密情報であることが多く、第三者的に提供するには比較的ハードルが高い場合があります。
そのために、自社社員でしか触れないデータも存在し、フルでデータを活用して分析できることは大きなメリットです。
得手不得手はそれぞれにあるので、選択は難しいです。
「コンサル」「事業会社」の定義
「コンサル」「事業会社」と言っても様々な事業形態があることは理解しておいていただきたいです。
ここでの定義はわかりやすいように「BtoC向けの自社サービスを持っていて、自社サービスが収益の柱になっているかどうか」で「コンサル」と「事業会社」を定義しています。
BtoB向けのサービスを外した理由は、BtoBだと「事業会社」と位置づいても、結局開発工数で稼ぐ、いわゆる「コンサル」的なビジネスモデルの企業も多く存在するからです。
今回はわかりよいように、上記のように区別を行います。
もちろん、BtoB向けのデータ分析もあることは承知しているが、本記事では扱いません。
「経験」「待遇」が大きな違いになる
「コンサル」か「事業会社」で大きな違いになるのは「経験」「待遇」です。
ここでは経験面、待遇面で違いを解説していきます。
経験面
経験面での大きな違いは「広く浅く」or「狭く深く」です。
下記のようなイメージになります。
コンサル
多業界で働くことができるのがコンサルの大きなメリットです。
データサイエンスを主軸にして、業界をまたいで様々な分析案件を積むことができることが魅力的です。
例えば、エンタメ業界でのデータサイエンスを経験して、医療・ヘルスケアの業界の案件を経験することもできます。
幅広い選択肢があり、さまざまな経験を積むことができるのはコンサルのような第三者ならではと言えます。
しかし、その反面で経験として浅くなるという点は理解しておくべきです。
どうしても一つの業界で長く経験を積むことができないため、ドメインの経験知的には浅いものになることがあります。
さらに、コンサルという第三者的な立場が故に、連携されるデータが限定的であるというリスクが生じます。
各企業のデータは機密度が高いため、安易に第三者に渡すことは難しいからです。
そのため、深いデータを触ることができない点も事業に踏み込めず浅い経験になってしまうリスクはあります。
事業会社
事業会社ではドメインに特化した深い経験を積むことができる点がメリットです。
その会社の事業に特化して、データサイエンスを行うことでドメインを深くした経験を積むことができます。
また、扱えるデータ量も第三者的なコンサルと比較すると、多いです。
正社員しか扱えないデータがあるからです。
比較的コアなデータを扱い、事業に近い立場でデータサイエンスができることは大きなメリットであり、深く貴重な経験を積むことができます。
一方で、他の領域を経験することができない点は諦める必要があります。
どうしても一つの事業に携わっている以上、他の産業でデータサイエンスをすることは難しくなります。
そのため、データサイエンス経験は「狭く深く」なる傾向があります。
待遇面
待遇面でも「コンサル」と「事業会社」は大きく変わってきます。
待遇というと給料、働き方が主です。
そして、中長期的に考えた時にどうなのかという観点もあります。
最終的にどっちに向いているかは本人の価値観・志向次第です。
コンサル
コンサルの給与は比較的高い傾向があります。
indeedを参考に調べた結果、データサイエンスが先進的なコンサルであるアクセンチュアの平均年収は943万円と高い傾向がみえます。
これは日本の平均水準と比較しても、非常に高いです。肌感でもそうでしょう。
もちろん各人のパフォーマンスにもよる部分はありますが、相場と比較して高いことは事実です。
一方で、働き方においてはややハードな側面があります。
これは、コンサルデータサイエンティストと働いた経験談からですが、やはり夜遅くまで働いている状態は否めません。
特に、重要な報告が迫っている時には稼働が多くなりがちで、ハードな仕事になります。
顕著なのが、マネージャー職からは残業規制が事実上なくなるため、上層部の勤務はよりハードになります。
上層部になっても比較的手を動かす必要があり、作業が中々減りません。
ここが事業会社との大きな違いになります。
強い信念を持って、激務を受け入れられる方にはおすすめですが、そうでない方はややネガティブな側面もあります。
まとめると、給与はよいですが、ハードな業務体系が故に中長期的に働くには適性が必要ということになります。
事業会社
事業会社の給与も平均水準としては高いもののコンサルには及びません。
下記は求人ボックスのサイトを参考にしています。
平均年収は699万と全国平均と比較して高い傾向にあります。
注意点としてはデータサイエンティストを募集している企業は比較的データが豊富な大企業であることが多いため、大企業の水準に引っ張られている可能性はあります。
とはいえ、データサイエンティストとして活躍できれば、それ相応の報酬は得られるということです。
事業会社では働き方も比較的一般的であることが多いです。
こちらも私の周囲の方を見た経験談ではあるが、さほど激務という所感はありません。
もちろん、データ分析を行う以上、重要な報告前には少しバタバタする印象はありますが、それはどの会社、どの職種でも似たようなことは発生します。
中長期的に働く視点でみれば、役職が上がれば比較的、自身の作業は減り意思決定が主な役割になってきます。
この点は役職が上がって作業が残り続けるコンサルとの大きな違いです。
総じて、中長期的に働くにおいては事業会社は万人に受け入れられやすい働き方をしています。
データサイエンティストとしてはドメインを重視すべき
上記のコンサルと事業会社の違いは一般論でもあります。
データサイエンティストという職種に当てはめた時にどのように企業を選択すべきかという目線で考えてみます。
データサイエンティストのキャリアを中長期的に考えた時に重要なのは「ドメイン」です。
データ分析だけで自身のキャリアを差別化するだけでなく、専門の「ドメイン」を持つことが重要になってきます。
つまり、狭く深い経験が中長期的な目線では大切ということです。
そのため、将来的に自身に「ドメイン」の専門性が付くか否かという観点で企業選択をすることが望ましいです。
その点では、コンサルでは広く浅い経験になる可能性はあるので、あまり長居しすぎて「ドメイン」の専門性がつかないことはリスクと考えられます。
コンサルでも長期プロジェクトとして、一つのドメインに居座れるなら特に問題はありません。
一方で、事業会社であればその「ドメイン」の専門性は身に付きます。そのため、中長期的なリスクは低い傾向にあります。
このようにデータ分析の経験値だけでなく、「ドメイン」の専門性を鑑みて働く会社を選択していくことが重要です。
データサイエンティストは定期的に転職すべき
「ドメイン」がデータサイエンティストのキャリアに重要となると、働く会社の選択肢も重要です。
一例としてこんなキャリア形成も考えられます。
コンサルで幅広い経験・データサイエンスの専門性を獲得します。
その後、事業会社でドメインの専門性を獲得して、コンサルや同業へ転職して活躍するようなキャリアです。
若い内は幅広い経験を積むために、コンサルで広い経験を積むことは選択としてはよい選択です。
各業界でどのようにデータ活用がなされるかをしっかりデータサイエンティストとして、見ておくのはいい経験になります。
しかし、その経験を長く続けるとデータ分析の専門家ではあるが、特定の領域に専門性を持たずに価値を出しづらくなるリスクが考えられます。
そのため、ドメインに根差したキャリア設計を考えるべきです。転職も視野に入れてキャリアを検討することが望ましくあります。
事業会社で一度データサイエンティストをやるのも一手です。
その後、最終的にコンサルに戻る選択肢もあると思います。
コンサルは専門性が命なので、ドメイン×データサイエンスの専門家がはまるプロジェクトも探せばあるはずです。
「ドメイン」の専門性を上げるためには転職が必須ではないかと思います。
各社のいいとこどりをして上手くキャリアを築いていくことを考えていきましょう。
下記に失敗しないデータサイエンティストの転職方法をまとめていますので、ぜひ転職を検討したい方はご覧ください。
今回は以上です。
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