データ分析の仕事とは？
まずはデータ分析の仕事の需要と、具体的な業務内容を確認しておきましょう。データ分析の仕事は業界・業種を問わずニーズの高い仕事として知られています。
データ分析の仕事はニーズが高い
データアナリストをはじめとして、データ分析に関する案件は非常に多く、企業のニーズが高いのが特徴です。その背景としては、収集した業務データを生かしきれていない企業が多い点や、競争に勝ち残るため、本格的にデータベースマーケティングを始める企業が増えている点などが挙げられます。
そもそもデータ分析の高度な専門スキルを有する人材の絶対数が少なく、それに対してデータの活用ニーズは途方もなく大きいため、かなりの需給ギャップが発生している状況です。
データ分析の具体的な仕事内容
一言で『データ分析』といっても、さまざまな仕事があります。具体的な職種に関しては後述しますが、総じて特定の目的を達成するためにデータを分析し、その結果に基づいて意思決定に必要な情報を提供する仕事と定義できるでしょう。
自社のマーケティングに生かすために、例えばSNSで発信されている情報を収集・分析したり、既存の顧客データから特定の情報を抽出したりなど、さまざまなデータ分析の仕事が考えられます。
こういったデータの抽出から分析、提案といった仕事を一貫して担う人材もいれば、その一部分を専門的に担当している人も少なくありません。
データ分析に関わる職種
次に、データ分析の仕事を職種で分類してみましょう。細かく分類すると非常に多くなりますが、代表的なデータ分析の職種としては、以下が挙げられます。
データアナリスト
データアナリストは、企業の顧客データをはじめとして、事業活動で収集したデータの集計や分析を担当する職種です。
データ分析の仕事といえば、まずデータアナリストを思い浮かべる人が多いでしょう。企業の業務データに限らず、医療や教育などの分野において、学術的な知見を得るためにデータを収集・分析しているアナリストもいます。
データアナリストは大きく『エンジニア型』と『コンサル型』に分類され、前者はデータ分析の結果を業務システムの構築や改善に生かすのが役割です。後者は、データ分析の結果をもとに、企業に対して経営課題を解決するための提案を行います。
データサイエンティスト
データサイエンティストは主に企業の経営状況を分析し、データに基づいた意思決定ができるように支援する職種です。データアナリストと混同されがちですが、データサイエンティストはデータの分析・提案を行うだけでなく、データ分析のためのシステムやインフラの構築も担います。
つまり、データを分析するための環境を構築するのも仕事の範囲内であり、さらに高度なマーケティングの視点から実践的な提案も行います。企業がデータに基づいて、合理的な経営判断を行うための基礎を築く役割といえるでしょう。
IT全般の知識に加えて、数学や統計学、データベース、AI（人工知能）に関する知見など、幅広い知識とスキルが求められる職種です。
データエンジニア
データエンジニアは、技術的な観点から企業のデータ運用を支援する職種です。企業が経営データを活用するための環境づくりを行う点ではデータサイエンティストと似ていますが、データエンジニアはよりプログラミングに特化して、企業の情報インフラ構築を支援します。
実際のところ、データサイエンティストと職務領域が重複している部分も多いですが、データサイエンティストがデータを活用する役割も持っているのに対して、データエンジニアは情報を収集・整理するための基盤の構築に特化した職種といえます。
データ分析の研究者
大学や大学院、各種研究機関、シンクタンクなどで、さまざまなデータの調査や考察を担う研究者も、大枠ではデータ分析に関わる仕事の一つです。蓄積された膨大なデータから新しい考え方や知見を発見したり、特定の目的を達成するためにデータを収集・分析する研究者は数多くいます。
企業からの依頼を受けてデータの解析をする場合もありますが、多くは科学分野をはじめ、学術研究に特化している人がほとんどでしょう。
データ分析の仕事に必要なもの
データ分析の仕事をするために必要な知識やスキルを紹介します。具体的な業務内容によって必要な技能は異なるものの、基本的な素養として以下の知見が求められます。
データ分析の手法に関する知識やスキル
データの収集や整理、特定の目的に沿ってデータを抽出する方法など、データ分析に必要な手法に関する知識やスキルは必須です。データ解析ツールを使いこなすスキルも必要でしょう。
さらに、情報収集にどのような手法を用いればよいか、どういうプロセスで情報を分析すれば価値の高い提案をできるかなどを、データ分析の専門家として知っておかなければいけません。過去の事例や確立された方法論、フレームワークなどに当てはめながら、最適な手法を選択するための知識も求められます。
数学や統計学の知識
データ分析のためには、数学や統計学の知識も必要です。データ分析を生業にしている人に、大学や大学院でデータ解析を専門に研究していた人材が多いのはこのためです。高度なデータ分析を行うには、相応の数学・統計学の素養が求められます。
これからデータ分析の仕事を目指すならば、確率や基本的な統計をはじめ、微分や積分といった数学の知識を身に付けなければいけません。特にデータサイエンティストには、『ラプラス変換』や『フーリエ解析』などの知識も必要でしょう。
データベースに関する知識
データ分析を仕事にする以上、データベースに関する知識は必須です。企業の業務データは、データベースとそれを管理するシステムから構成されています。
データベースの取り扱い方や、管理システムを制御するためのSQLなどの知識は必ず押さえておきましょう。データサイエンティストやデータエンジニアを目指すならば、データベースを構築する技能も求められます。
副業としてデータ分析の仕事をするには？
企業に所属しながら、副業としてデータ分析の仕事をしたい人も多いでしょう。本業でデータを扱う仕事をしている人ならば、さまざまなデータ分析に関する案件を請けられます。
副業エージェントに登録する
データ分析の仕事に限らず、問題なく案件をこなせる経験やスキルを有しているならば、副業エージェントを利用して案件を探すのがおすすめです。専任のコーディネーターが、経験やスキルをもとに条件に合った仕事を紹介してくれます。
さらに、データ分析の経験やスキルを登録しておけば、企業からアプローチを受ける可能性もあるので、効率的に仕事を探せるでしょう。
クラウドソーシングで案件を探す
簡単なデータ分析の案件を探すのならば、クラウドソーシングを利用するとよいでしょう。初心者向けのものから熟練者向けの案件まで、幅広い仕事が掲載されています。こちらも経験やスキルを登録しておけば企業側からスカウトが届く場合があるので、積極的に利用しましょう。
データ分析の案件は豊富なため、副業マッチングサイトや求人サイトでも見つけられます。さまざまな媒体を利用して、自分に合った仕事を探すとよいでしょう。
副業でデータ分析をする際の注意点
副業でデータ分析をする際には、以下の点に注意しなければいけません。特に初めて副業に従事する人は、契約面の確認や本業とのバランスに気を付けましょう。
仕事内容をよく確認する
データ分析の仕事は多岐にわたるため、契約前にどのような仕事をするのか、内容をしっかりと確認しておくことが大事です。後から業務内容や契約に関してトラブルになってしまう例は、決して少なくありません。
特に、案件単価が適正なものか、不当に安く設定されていないかという点は必ず確認するようにしましょう。単価が安い案件を多くこなしても、なかなか収入を上げることはできません。
データ分析の仕事には高度な知識やスキルが求められるため、ほかの仕事に比べて単価は高めなのが特徴ですが、それでも労力に見合わない仕事もあります。求人サイトやクラウドソーシングなどでほかの案件も確認しながら、相場を理解した上で請ける案件を慎重に吟味しましょう。
本業とのバランスを重視する
副業を始める前に、本業とのバランスがしっかり取れるか判断しましょう。副業案件の負荷が大きすぎると、本業に支障が出る恐れがあります。両者のバランスを欠くとどちらの生産性も低下し、収入アップにはつながらないでしょう。
人によっては時間的に追い詰められ、精神面にも悪影響を及ぼすケースがあります。身体を壊す場合もあるので、副業の案件は無理のない範囲で請けることが大事です。
所属している企業が副業を禁止していないか、必ず確認しておかなければいけません。たとえ就業規定に記載されていなかったとしても、無断で副業を続けているとトラブルに発展する可能性もあります。就業先に迷惑をかけないように注意しましょう。
まとめ
データ分析の仕事はニーズが高く、副業案件も豊富にあります。職種はさまざまですが、いずれも高度な知識とスキルが要求される仕事です。
ただし、副業でデータ分析を行う場合は簡単な案件もあるので、副業エージェントやクラウドソーシングなどで探してみましょう。ある程度の知識とスキルがある人ならば、簡単な案件から実績を積むことで、高単価の案件も請けられるようになります。
副業を始める際には、後からトラブルにならないために契約内容を細かくチェックするのに加えて、本業とうまくバランスを取れるように工夫する必要があります。所属先の企業にも、副業の可否を確認しておきましょう。