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BigQueryで副業に挑戦!データ分析スキルを活かして収入アップ

2024 11/28
BigQuery BigQueryTips
2024年9月10日2024年11月28日
目次

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

  1. 副業にご興味がある
  2. スキルレベルを上げたい
  3. スキルレベルの領域を広げたい

【解消できるお悩み】

  1. 副業で何か始めたいけど、どんな仕事があるか分からない…
  2. データ分析に興味があるけど副業にできるの?
  3. BigQueryスキルを活かして副収入を得たい
  4. 副業の案件はどうやって探せばいいの?
  5. 実際にどんな副業案件があるのか知りたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵 代表取締役 佐藤 光 起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

  • ARR(Annual Recurring Revenue)
    • サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
  • Struccle(ストラクル)
    • 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
  • AaaS(アース)
    • Data Analytics as a Serviceの意
  • SaaS(サース)
    • Software as a Serviceの意
  • GoogleCloudPlatform
    • Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
  • GCP(ジーシーピー)
    • GoogleCloudPlatformの略
  • BigQuery(ビッグクエリ)
    • 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
  • SQL(エスキューエル)
    • データベースを操作するプログラミング言語
  • クエリ
    • SQLで記述した命令文
    • クエリ例)
      • SQL構文のクエリ⬇
        • SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
        • 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
  • ペタバイト
    • データの単位 ペタバイト=1000テラバイト=約100兆行のデータ

概要

データ分析スキルは現代社会において非常に需要が高く、副業としても注目されています。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、その強力な分析機能と使いやすさから、副業でデータ分析を行うビジネスパーソンにとって最適なツールです。

この記事ではBigQueryスキルを活かした副業について、具体的な仕事内容、案件獲得方法、収入例などを紹介します。

BigQueryを学び、副業で収入アップを目指しましょう。

目次

  1. BigQueryスキルを副業に活かすメリット
  2. BigQueryスキルを活かせる副業
    1. BigQuery データ分析業務代行
    2. BigQuery データ分析レポート作成
    3. BigQuery導入コンサルティング
    4. BigQueryに関する教育・指導
  3. BigQuery副業の案件獲得方法
  4. BigQuery副業の収入例
  5. FAQ:BigQueryに関するよくある質問
  6. まとめ:BigQueryスキルで副業に挑戦し、新たな収入源を!

1. BigQueryスキルを副業に活かすメリット

BigQueryスキルを副業に活かすメリットは以下の点が挙げられます。

  • 需要が高い: データ分析スキルは多くの企業で求められており、副業としても需要が高いです。
  • 高単価: データ分析の仕事は専門性が高いため、高単価な案件が多いです。
  • 柔軟な働き方: リモートワークでできる案件が多く、自分のペースで仕事を進めることができます。
  • スキルアップ: 副業を通してBigQueryスキルをさらに磨くことができます。

2. BigQueryスキルを活かせる副業

BigQueryスキルを活かせる副業には以下のようなものがあります。

2.1 BigQuery データ分析業務代行

企業から依頼を受けBigQueryを使ってデータ分析を行います。

顧客データ、売上データ、Webアクセスログなどを分析し、レポート作成やプレゼンテーションを行います。

2.2 BigQuery データ分析レポート作成

企業から提供されたデータや公開データなどをBigQueryで分析し、レポートを作成します。

レポートの内容は顧客分析、売上分析、市場調査など様々です。

2.3 BigQuery導入コンサルティング

BigQueryの導入を検討している企業に対して、BigQueryの導入計画策定、システム構築、運用サポートなどのコンサルティングを行います。

 当社ではBigQuery導入コンサルティングを承っております

2.4 BigQueryに関する教育・指導

BigQueryの使い方を学びたい個人や企業に対して、BigQueryの操作方法やSQLの書き方などを指導します。オンライン講座やセミナー形式での指導が一般的です。

3. BigQuery副業の案件獲得方法

BigQuery副業の案件は以下の様な方法で獲得することができます。

  • クラウドソーシングサービス: クラウドワークスやランサーズなどのクラウドソーシングサービスでは、BigQuery関連の案件が多数掲載されています。
  • エージェントサービス: データ分析専門のエージェントサービスに登録することで、BigQueryスキルを活かせる案件を紹介してもらえます。
  • 人脈: 知人や友人に、BigQueryスキルを活かせる副業を探していることを伝えておくことで、案件を紹介してもらえることがあります。
  • ブログやSNS: BigQueryに関するブログやSNSで情報発信を行い、自分のスキルをアピールすることで、案件獲得に繋がる可能性があります。

4. BigQuery副業の収入例

BigQuery副業の収入は案件の内容、スキルレベル、作業時間などによって異なりますが、以下は一般的な収入例です。

  • データ分析業務代行: 時給3,000円~5,000円程度
  • データ分析レポート作成: 1件あたり5万円~20万円程度
  • BigQuery導入コンサルティング: 日給5万円~10万円程度
  • BigQueryに関する教育・指導: 1時間あたり5,000円~10,000円程度

5. FAQ:BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryスキルを副業に活かすにはどの程度のスキルレベルが必要ですか?

BigQueryスキルを副業に活かすには基本的なSQLの知識と、BigQueryの基本操作を理解している必要があります。

また、データ分析の基礎知識や担当する業界・業務に関する知識があると、より高単価な案件を獲得できる可能性があります。

 当社ではBigQueryでデータ分析が出来る方を募集中です。一度お話しましょう。

Q2. BigQuery副業で稼ぐためにはどのようなことに注意すれば良いですか?

BigQuery副業で稼ぐためには以下の様なことに注意する必要があります。

  • スキルアップ: BigQueryの最新情報や活用事例を常に学習し、スキルアップを心がけましょう。
  • ポートフォリオ作成: 過去のデータ分析実績をまとめたポートフォリオを作成することで、クライアントに自分のスキルをアピールすることができます。
  • コミュニケーション能力: クライアントの要望を丁寧にヒアリングし、分かりやすく説明するコミュニケーション能力も重要です。
  • 納期厳守: 副業であっても納期は厳守しましょう。信頼関係を築く上で非常に重要です。

特にBIツールでのポートフォリオが有用ですので、早めに作ることをオススメします。

Q3. BigQuery副業は確定申告が必要ですか?

BigQuery副業で得た収入が年間20万円を超える場合は確定申告が必要となります。

詳しくは税理士などの専門家に相談しましょう。

6. まとめ:BigQueryスキルで副業に挑戦し新たな収入源を!

BigQueryスキルは副業としても需要が高く、収入アップの可能性を秘めています。

BigQueryを学び、データ分析スキルを磨くことで、新たな収入源を確保し、キャリアの幅を広げましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform:https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery:https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報:https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金:https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠:https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例:https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio:https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル:https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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