データアナリストの仕事とは？
データアナリストとは、膨大なデータの分析を通して、企業などの意思決定を支援するために存在する職業です。収集したデータはビッグデータと呼ばれ、データアナリストが分析する対象となっています。
また、データサイエンティストとの違いについても併せて確認していきましょう。
データアナリストの業務内容
データアナリストの主な業務は、統計学や数学、そこにITスキルを合わせてデータの解析を行うことで、データから企業経営やサービス改善の傾向を見出す業務です。
例えば、Webサイトのアクセスログや購買データなどを収集することはデータアナリストの業務の一つに挙げられます。このデータによって、企業がユーザーにとって最適な商品の紹介・広告を表示することを実現しているのもデータアナリストの分析によるものです。
Yahoo!や楽天をはじめ、LINE、メルカリなど、さまざまな企業でデータアナリストが活躍し、その他の企業でもデータ分析は広がりを見せています。
データサイエンティストとの違い
データアナリストは分析した情報で仮説を立て、クライアントの悩みや課題への解決策を提案するなども行うため、高度な分析技術やスキルが求められる仕事です。
データアナリストと似た職種に、データサイエンティストがあります。データサイエンティストは、より大規模なデータを分析し、機械学習やシステムの実装まで行うことがあります。
キャリアとしては、エンジニアとしてのバックグラウンドを持つ分析者がデータアナリストとして実績を積み、ビッグデータから必要な情報を抽出し分析するデータサイエンティストになる場合や、営業やマーケティング担当者で業務領域のデータを分析する分析者がアナリストと呼称される場合もあります。
データアナリストの仕事内容
データアナリストのタイプによって仕事の内容は変化します。コンサルティングの技術面を支援するタイプと、エンジニアの技術を生かして、企業に価値提供を行うタイプです。2タイプの詳細について確認していきましょう。
コンサルティング型
コンサルティング型の目的は、企業の抱える課題の解決にあります。課題を解決するために、どのようなデータ分析が必要なのか仮説を立て、収集したデータを分析することから始まります。
収集したデータによって、抱えている問題の解決策を提示し、実施後の検証作業までを行うことが、コンサルティング型のデータアナリストの役割です。
データを分析することによって、解決のコンサルティングを行うことを業務にしています。そのため、コンサルティングファームや、マーケティング会社などで活躍するのがコンサルティング型の特徴です。
エンジニア型
エンジニア型はデータの結果から、システムの構築・改善を目的としたデータアナリストです。存在しているデータから、規則性や要求されている指針を見つけ出し、構築・改善に役立てています。
データから見つけ出した規則性や要求は、サービスの品質向上および機能改善などに役立てられています。
エンジニア型はプログラミングスキルを生かして、分析だけで終わることなく自らシステム改善や改修に携わることも特徴です。
データアナリストの年収と将来性
データアナリストはビッグデータの取り扱いや、処理能力の向上したPCの登場によって近年非常に注目される存在となっています。平均的な年収と、今後どのような将来性があるのか確認していきましょう。
平均年収は650万～700万円
データアナリストはデータ解析の専門性とスキルから高収入の職業とされています。主な求人サイトにおけるデータアナリストの平均的な年収は650万～700万円で、一般職業と比べると高いといえるでしょう。また、より高度なスキルを持った技術者であれば、この平均年収以上の収入を得ることが可能です。
出典：データアナリストの仕事の年収・時給・給料情報｜求人ボックス 給料ナビ
独立することも可能
データアナリストはその専門性とスキル、市場での希少性から独立することが可能です。データアナリストのフリーランスとして活動した場合、実務経験にもよりますが、1年の実務経験者で月額単価は40万〜60万円とされています。
より実績や経験を積んだデータアナリストになってくる場合は、月額単価が倍以上になるケースも存在しています。
データアナリストとして活動していく上で、収入を高めていきたい、積極的にコンサルティングに関わっていきたいなどの考えがある場合は、独立することも視野に入れて行動しましょう。
データアナリストは将来性が高い
データアナリストは市場の需要が高い職種です。これは企業におけるデータ活用の重要性が増中でデータAIを駆使した分析ができる人材の不足によって、需要と供給のバランスが崩れていることが理由といえます。
将来的にもデータを利用できる人材の需要は高く、データアナリストからデータサイエンティスト、そしてデータを利用する人材として高い将来性が期待されているのです。
今後もビッグデータの取り扱いの機会が増えていく一方で、人材不足とされるデータアナリストの将来性は非常に高いといえるでしょう。
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データアナリストに求められる知識・スキル
データアナリストになるためには、数学的知識などはもちろん、分析のためのスキルなどが必要です。これからデータアナリストを目指す人は、どのように学習するか決めるための参考にしてください。
論理的思考力
データアナリストに必要なことは数学の知識やプログラミング、機械学習の技術的な内容だけではなく、論理的な思考力が必要です。コンサルティング型の場合は仮説を立ててから、データ収集や分析が必要となってきます。
論理的に順序立てて説明できることが求められているのです。直感や表面的な情報だけで答えを出すのではなく、データの動きや多角的に物事を見る思考力によって、本質を見て分析することができます。
知的好奇心が高いことがより一層、向いている職業といえるでしょう。分析や知ることが楽しいと感じる場合は適性があるといえます。
統計に関する知識
統計学の知識はデータアナリストにとって必要不可欠です。この知識がなければ、詳細にデータ解析することは難しくなります。
データから予測を立てる、仮説を考えることのために必要な統計学には数学がつきものです。データというのは規則性があることや数字の性質などが関わってくるため、数学的知識があることが大前提といえます。
統計学や数学、プログラミングとたくさんの知識を吸収し応用することができる、また、専門として学習してきた場合は役立ててみるのも良いでしょう。
資格は必要か？
データアナリストになるためには資格は必須ではありません。どちらかといえば実績や経験、知識などが必要な職種であるためです。ですが転職などを考えている場合などに下記の資格を持っていることで有利になる可能性があるため、参考にしてください。
- 統計検定
- 情報処理技術者試験
- Oracle Master
- OSS-DB技術者認定試験
上記の検定や資格を取得することで、より専門性を持っているデータアナリストであることを証明することができます。年収を上げたい、客観的に実力を証明したいと考えている場合は取得することをおすすめします。
出典：情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験｜IPA 情報処理推進機構
出典：オラクル認定試験｜ORACLE MASTER Portal
出典：OSS-DB/Gold OSS-DB/Silver試験概要｜OSS-DB
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まとめ
データアナリストの仕事や種類、年収から必要な知識まで解説してきました。データアナリストは企業からの需要も高く、コンサルティング型やエンジニア型などによって仕事の内容も変化してきます。
また、将来性も高く、今後も需要が高まっていくことが予想されることから、重宝される存在となるでしょう。独立を考えている方もデータサイエンティストを目指している方も、先進的な存在として活躍の場が用意されている職種です。