データアナリストとは？仕事内容や求められるスキル、将来性を解説

データアナリストと聞いてどんな仕事を思い浮かべますか？

データを使って分析をするというのは何となくイメージできるけれど、細かいところはわからないという方も多いかと思います。本記事では、データアナリストとはどんな職種か、データアナリストの仕事内容や求められるスキル、将来性を詳しく解説します。

データアナリストとは

データアナリストは、組織や企業が保有する大量のデータを収集・分析し、価値ある情報や洞察を引き出す専門家です。

データアナリストは、データを活用してビジネス上の意思決定や戦略策定を支援する役割を果たします。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストはアルゴリズム実装やモデル構築を行う

高度な数学や統計の知識を駆使して、データに基づく予測モデルやアルゴリズムの構築を行います。

データサイエンティストは複雑なデータセットに対して機械学習やディープラーニングなどの手法を適用し、予測や最適化のためのモデルを開発します。また、プログラミングやデータベースの知識にも精通しており、アルゴリズムの実装や大規模なデータ処理も行います。

データアナリストはより現場に近い立場

一方、データアナリストはより現場に近い立場にあります。主に組織内でデータの収集、整理、分析を担当し、ビジネス上の課題や機会に関する洞察を提供します。

データアナリストはデータのクリーニング、可視化、基礎的な統計解析を行い、報告書やプレゼンテーションを作成して経営陣や関係者に結果を伝えます。それらをもとにビジネスの意思決定を支援し、戦略策定に貢献します。

簡潔に言えば、データサイエンティストはデータ分析における技術的な側面に重点を置き、モデル構築やアルゴリズム開発に従事します。一方、データアナリストはよりビジネスに焦点を当て、組織の現場でデータを活用し意思決定をサポートします。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事内容は多岐にわたります。データマイニングなどで得られた分析結果を、どのように業務で活かすかで「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分類できます。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、企業やクライアントに対してデータ分析に関するコンサルティングを提供します。ビジネスのニーズや目標を理解し、データ収集・分析・解釈のプロセスを通じて有益な情報を提供します。具体的な仕事内容は以下のようなものです。

• データ戦略の策定
  ビジネスの目標に合わせたデータ戦略の立案や、データ分析の優先順位付けを行います。
• データ収集と前処理
  適切なデータの収集方法を選択し、データの品質を確保するために前処理を行います。
• データ分析とモデリング
  統計手法や機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析し、有益な洞察を提供します。
• レポート作成とプレゼンテーション
  分析結果をわかりやすくまとめ、ビジネスリーダーシップに向けてレポートやプレゼンテーションを作成します。
• アクションプランの策定
  分析結果をもとに、具体的なアクションプランや改善策を提案します。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストは、データ基盤の構築やデータ処理の自動化に重点を置いた仕事を担当します。大量のデータを収集し、ストレージやデータパイプラインを設計して処理し、分析のための準備をします。具体的な仕事内容は以下のようなものです。

• データ基盤の構築
  データの収集、ストレージ、データパイプラインの設計と構築を担当します。
• データの収集とクレンジング
  外部ソースからのデータ収集や不要なデータのクレンジングを行います。
• データパイプラインの開発
  データの抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを自動化するためのデータパイプラインを開発します。
• データ品質管理
  データの品質管理や監視を行い、問題が発生した場合には修正や改善策を実施します。
• データセキュリティの確保
  データのセキュリティ対策を実施し、個人情報保護やデータの機密性を確保します。

データアナリストは、コンサル型とエンジニア型のどちらの役割も果たすことがあります。仕事の内容は企業やプロジェクトによって異なる場合があるため、柔軟性を持って役割を遂行し、ビジネスの成果に貢献することが重要です。

データアナリストの必要スキル

データアナリストに必要なスキルは大きく4つあります。

コンサル型ならまずは仮説構築力と統計スキル、エンジニア型ならプログラミングスキルを優先して習得することをおすすめします。それぞれのスキルについて詳しく見ていきましょう。

統計スキル

データアナリストは、データを分析し、有益な情報を抽出するために統計的手法を適用する必要があります。

統計スキルを持つことで、データのパターンや相関関係を理解し、妥当な結論を導き出すことができます。統計モデリングや仮説検定などの統計手法に精通していることが重要です。

仮説構築力

データアナリストは、データを分析する前に仮説を構築する能力が求められます。

仮説構築力は、問題や課題を理解し、適切なデータの収集や分析方法を決定するために重要です。妥当な仮説を立てることで、データ分析の方向性を明確にし、効果的な結果を得ることができます。

プログラミングスキル

データアナリストは、大量のデータを処理し分析するためにプログラミングスキルが不可欠です。

PythonやRなどのプログラミング言語を使ってデータの前処理、分析、可視化を行います。プログラミングスキルを持つことで、効率的なデータ処理や複雑な分析手法の実装が可能になります。

コミュニケーションスキル

データアナリストは、分析結果を他のチームメンバーやマネージャーにわかりやすく伝える能力が求められます。

コミュニケーションスキルを持つことで、分析結果を明確かつ魅力的にプレゼンテーションすることができます。また、他の人々と協力し、共同で解決策を見つけるためにもコミュニケーションスキルは重要です。

データアナリストの将来性

近年、ビッグデータの有効活用と経営戦略への応用が一般的に認識されるようになり、ビジネスチャンスを逃さないための重要性が広まっています。このため、データアナリストによる情報分析の需要は高まっており、現在は不足している状況です。

一部の人々はAIの進化によってデータアナリストの将来性に不安を抱いていますが、実際にはAIを活用することでデータアナリストの需要がさらに拡大すると予測されています。AIはデータ処理やパターン認識において大きな助力となりますが、データアナリストの役割はAIとの協働によってより価値を高められるのです。データアナリストは現在だけでなく、将来も重要な存在として需要が続くでしょう。

また、データアナリストは単にデータの収集や分析だけでなく、得られた結果をビジネス上の意思決定や戦略に結びつける能力も求められます。そのため、コミュニケーションスキルやビジネスの理解も重要な要素となります。

データアナリストの将来性は、ビッグデータの増加と経営戦略への重要性の認識の高まりによってますます需要が高まることが期待されています。

データアナリストに向いている人

データアナリストは、比較的向き不向きがはっきり現れる職業です。

必要なスキルや知識として、数学や統計学などの分野に対する深い関心が重要です。また、精密な作業を素早く正確に行える能力も求められます。データの組み合わせや統計モデルの選択などの場面では、洞察力や創造性も重要な要素となります。

完璧な人材はなかなか存在しないかもしれませんが、上記の特性を持つ人はデータアナリストとして適性があると言えるでしょう。

データアナリストの年収

データアナリストの年収は、企業や業務の範囲、保持するスキルなどによって大きく変動します。

一般的には高収入の職種であり、正社員としての年収は500万円以上の求人が多数存在します。また、派遣社員としての場合でも時給2,000円以上の求人が見られます。

特に新卒入社者であっても、年収500万円以上となることは珍しくありません。実務経験を積んだデータアナリストは、企業から即戦力として求められることが多く、年収1,500万円以上といった具体的な高収入のケースも存在します。

ただし、データアナリストの年収は個人の経験や能力、所属する企業の規模などによっても異なるため、上記の数字は一般的な目安として捉えてください。業界の需要とスキルセットの相性が高い場合、より高い年収を期待できることもあります。

まとめ

今回はデータアナリストとは？という概念から仕事内容や必要スキル、将来性などについて解説しました。

データアナリストの主な仕事は蓄積されたデータから、統計学的な手法を用いて有用な傾向を導き、企業のビジネスのかじ取りを支援することです。このためには基礎となる数学・統計学の知識、プログラミングスキル、論理的思考などが必要なスキルとなります。

今回の記事を機に、興味がある方はぜひデータアナリストを目指してみましょう。