よく「データ分析(統計学、FP&A、リサーチアナリスト)とコンサルタントは、キャリアに互換性がありますか？」と聞かれるので、ここだけの話を明かしておこう。
実はデータ分析を網羅していれば、コンサルタントがやっていることを、定量的にも定性的にも全て上から包み込む形でカバーできてしまう。
逆に言うと、データ分析がわからない自称コンサルタントは、次から次へと上位互換されて立場を追いやられる。
猫騙しが効かず、コンサルの価値が値崩れしていると言ってよい。
データ分析でカギとなるのは、統計学、データ周りのテクノロジー（データベース、分析基盤）、複式簿記・財務モデリング・FP&A、監査論・民法・会社法、マーケティング（CRMやSFAを含む）、サプライチェーンマネジメント、組織マネジメント（心理学や組織論やPMO/PgMO/EPMO領域など）だ。
これらをフルスタックで扱っていると、行き着く先は極めてシンプルに「ビジネスで何を叶えたいか？」という本音や大局観が重要という結論になってしまう。
というのも、データ分析の行き着く先は「ゴールや大局から逆算した洞察出し」であるためだ。
定量的にも定性的にも、ゴールに近づくため、次のToDoを出す知見や洞察が常に求められている。
外資を始めとするコンサルティング会社のコンサルタントになった人は、「データ分析のカギとなる分野」を顧客第一の激務で断片的にしか用いず、本音や洞察や大局観はそもそも不要だ。
この状態でキャリアを構築する際、どうしてもコンサルでやったことのunlearn（学習棄却、学びほぐし）が必要になってくる
現実解。
データ分析は「モデルで真似する行動」であり、変数や前提シナリオを置いて、欲しい物事や状況や品質を再現することが本質だ。
コンサル経験者や自称コンサルがグレーゾーンを突いてやっていたことは、取引事例比較法のごとく、カバーや上位互換ができてしまうと覚えておこう。
追記。
コンサル経験者でキャリアに悩む人が、この発想で上に逃げることも十分可能。
boxcox.net、遠藤武。