人材データアナリストって何？ 普通のデータアナリストと何が違う？
みなさん「人材データアナリスト」という言葉は聞いたことがありますか？
あったらすごい！私はその方に会ってみたいです。
（人材データアナリストは私が勝手に作った肩書です(^^;)）
もしかしたら、「データアナリスト」という言葉自体聞きなれない人が多いかもしれませんね。
データアナリストというのは文字通り、「データを使って分析をする人」です。統計学の知識を使って分析をしたり、分析結果を解釈して次の仮説を立てたりします。
ビジネスでアナリストとして仕事をする場合には、ビジネス課題を洗い出して整理したうえでそこから逆算した形で改善ポイントを見つける作業のお手伝いをします。
ではなぜ私が「人材」に特化しているのかというと、そこが私の専門分野だからです。
分析って必ず、仮説を立てて行い、分析後は結果を解釈しなければなりません。
料理に例えて言うなら、
「カレーにおいしさを保ちながら独自性を持たせるにはどうしたらよいだろうか？」という課題に対して
→酸味を加えてはどうだろうか。なぜならカレーの塩味（えんみ）に少量の酸味を加えることで塩味が強調され、独自性を持たせながらおいしくするということが実現しそうだから。（仮説）
↑念のためですが、適当な仮説です。
→実験してみよう（分析）
オレンジジュース、梅干し、お酢、レモン汁、キウイの輪切り
→オレンジジュースが一番合うなぁ、なぜだろう。（結果解釈）
酸味は塩味を引き立たせるが、甘味は酸味を抑える効果があるので、甘味と酸味を両方入れることで酸味を強めすぎず塩味を引き立たせることができたのでは？
↑適当ですよ！念のため
→ということは、オレンジジュース以外でも梅干し味のお菓子やレモン汁と少量の砂糖でもおいしくなるのかもしれない（新たな仮説）
→さらにおいしい食材を求めて分析、解釈、、、、
お気づきかもしれませんが、仮説を立てる作業ってその分野について事象を分解して考察する力がないとできません。
料理の基本味と組み合わせの効果についてはさっき私がネットで検索したもので本当かどうか分からないのですが、その程度の知識で立てた仮説は精度が低いんですね。
もちろんこういう場合は分析の部分だけ統計学が分かるアナリストが行って、味についての知識があるシェフと一緒に仮説を立てるということが可能ですが、統計学の知識がある分析者からの解釈と仮説を元に専門家と議論するという方が仮説の精度がぐっと上がるというのは想像できると思います。
私は行動心理学や組織マネジメント、人材育成、セールスやマーケティングなどに知識があるので、「人材データアナリスト」と名乗っています。
具体的には
・離職率を下げたり
・採用プロセスを改善したり
・組織内のパフォーマンスを上げたり
・社員のモチベーションを上げたり
・マーケティングプロセスの最適化をしたり
することが得意です。
なので「普通のアナリスト」という方々はおそらく分析をしてくれる人なんですね。先ほどの料理の例で言うと、依頼者に仮説を出してもらった状態で分析の部分を行い、結果解釈と新たな仮説立ての部分はまた依頼者が行うような感じでお仕事が進むのだと思います。
私の場合、それだとなかなか「一緒にビジネス改善する」ということが実現できないので、人材（もしくは人の心理）関係に特化した分野でお仕事をしています。
なぜ私が人材や人の心理について興味があるのかについても後日書いてみたいと思います。
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★海外在住ですが、日本からのお仕事も対応させいてただいています。
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