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データ分析はフリーランスのデータサイエンティストに外注すべき?求人動向/費用相場

データ分析はフリーランスのデータサイエンティストに外注すべき?求人動向/費用相場

AIやデータサイエンス関連の業務を「フリーランスに外注すべきか」、また「そもそも分析基盤が未熟な中で、自社でビッグデータ関連の分析/解析を手掛けるべきなのか」判断が付かない企業担当者の方は多いのではないでしょうか。

その大きな要因には「データ解析手法がそもそも多岐に渡る」「データ分析基盤を整えることにも工数がかかる」ことが挙げられます。

データ分析はフリーランスのデータサイエンティストに外注すべき?1
たとえばRFM分析が必要な場合には、「最新購入日」「購入金額」「購入頻度」に関するデータがそもそも必要となります。また分析手法は1つとは限らず、「回帰分析」などを併用することも多いです。
データ分析はフリーランスのデータサイエンティストに外注すべき?2
EC/小売関連のデータ分析では「アソシエーション分析」による「同時に購入される商品」の分析機会も多いです。品揃えや棚の陳列方法、価格設定などを見直して売上を伸ばすために有用なためです。店の購買データが揃っていることが前提のため、データを揃えること自体にも工数を要します。

そのためデータ分析を社内でスムーズに実行するには「データサイエンティスト」が必要となるケースが多いです。
しかしデータサイエンティスト協会の調べでは、日本国内で、社内に1名以上のデータサイエンティストが在籍している企業は全体の29%と言われています。つまり、国内の7割の企業にはデータサイエンティストが存在しません。
加えて国内にはまだまだデータサイエンティストの数が少ないこともあり、人件費は高止まり状態です。そこで有力な手段となるのが、フリーランスへの外注です。

今回はデータ分析関連の業務をフリーランスに発注すべきか、求人動向や「そもそもどのような業務内容にすべきか」などを解説します。

データサイエンティストが手掛ける主な業務内容

データサイエンティストが手掛ける主な業務内容は、3つに分けられます。

  • データ収集
  • 分析基盤環境の整備
  • データ分析とレポーティング
データサイエンティストが手掛ける主な業務内容1
各種ITシステムやSNS、ブログからスクレイピング、もしくはAPI経由などでデータを収集できる状況をまず作ります。自社内に未整備のビッグデータが既にある場合は、当該データの整理やラベリングから着手するケースもあります。 それらのデータを分析基盤環境に蓄積可能にしたら、以後は仮説に従って分析基盤環境から任意のデータを引き出し、随時分析を行い、レポートにまとめます。

なお代表的な分析基盤環境には、AWSで利用可能な「Amazon RedShift」や、Googleが提供する「Google BigQuery」などがあります。
たとえばGoogle BigQueryの場合、Google Cloudに蓄積したビッグデータをBigQueryを通じて、任意のSQLを書いて分析することが可能になります。
このほかには1ユーザーから導入可能で、操作が直感的なBIツールとして「Tableau」も非常に人気があります。

フリーランスのデータサイエンティストに対する求人動向/単価相場

フリーランスのデータサイエンティストに対する求人は、年々増加傾向にあり、単価相場も高くなっています。
フルリモートであっても週5日勤務に相当するアウトプットが期待される場合、月額単価は100万円を超えるケースも珍しくはありません。

「データ分析に強いマーケター」への採用意欲も高い

データサイエンティストは「分析」に特化しますが、分析~実行までをワンストップで対応できるマーケターへの採用意欲も高いです。
この場合、より期待される役割は「現場寄り」。ミエルカコネクトでの支援事例では広告運用やSEO対策の成果分析やレポーティングが求められるケースが多いです。
なおPythonやSQLなどのプログラミングに長けていないマーケターでも、実働やコミュニケーション力の部分で評価された場合、週3日相当の稼働で月額数十万円といったラインで稼働が決定するケースがあります。

データサイエンティストのキャリア例
「データ人材」はデータを読み解くスキルに加えて「ビジネススキル」「機械学習」など身につけるスキルによってキャリアパスが大きく変わります。前述の例で言えば、データに特化すると「データサイエンティスト」。データを読み解くスキルに加えて、コミュニケーション力やビジネススキルがあると「データ関連スキルに長けたマーケター」に相当します。

このように様々なキャリアパスが想定されるという点で、「データ分析関連のフリーランス」は求人者にとっても求職者にとっても面白い存在だと言えるでしょう。

データ分析はフリーランスに外注すべき?企業に外注すべき?

データ分析をフリーランスに外注すべきか、企業に外注すべきかは「分析の規模」と「下流までをワンストップで依頼するか」によります。
ペタバイト単位の分析基盤をゼロから整え、なおかつデータ分析をもとにした施策の実行までをワンストップで依頼したい場合は、ITコンサルティング会社に頼むのが現実的です。
一方で「分析基盤はあるにはあるが、社内の知見が足りず活かしきれていない」といった場合には、フリーランスが現場に入り、並走しながら分析基盤をブラッシュアップしつつ、PDCAサイクルを高速で回すような動き方がニーズに合うでしょう。

データ分析ならミエルカコネクトで、一流フリーランスを活用!

データ分析の施策内容と改善効果について解説しました。データサイエンティストの業務内容は多岐にわたります。事前に自社の課題を見極めておき、「どんな結果を出したいか」「何を依頼したいか」検討することが重要です。

しかし実際には、「何から手をつけるべきか分からない」「そもそも現状把握が困難」というケースもあります。そこでこの機会に、フリーランスや副業のコンサルを起用してみてはいかがでしょうか。確かなスキルと経験がある専門家が、現場にメンバーとしてコミットし、プロジェクト完成まで並走してくれます。

ミエルカコネクトでは、データ分析/活用の課題や改善策を見極めるために、最適なコンサルをご紹介します。お悩みの場合は、ぜひご相談ください。

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