データアナリストとはどんな仕事？
まず、データアナリストの具体的な仕事内容からみていきましょう。アナリスト（alalyst）とはデータの「分析者」のことであり、多くの場合、企業がビジネス活動によって蓄積してきたデータを分析し、経営課題の改善や商品・サービスの改良の提案を行う専門家を指します。
情報分析と提案のプロフェッショナル
データアナリストは情報分析のプロフェッショナルであり、膨大なデータを分析し、そこから法則性を見出してクライアントにさまざまな提案を行います。
通常、企業は多様な業務データを蓄積していますが、それを十分に活かせないまま、データだけが積み上がっている状況は決して珍しくありません。そこでデータアナリストにデータの分析と活用を依頼することで、経験や勘といった曖昧な基準ではなく、データに基づいた合理的な意思決定が可能になります。
データサイエンティストとの違いは
データアナリストと混同されがちな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アナリストと同様に、さまざまなデータの分析や提案を行うこともありますが、さらに企業の戦略の立案や市場の予測モデルの構築なども行うのが特徴です。また、アナリストが効率的にデータ分析を行える環境を構築する役割を担う場合もあります。
両者の業務は重なる部分も多く、実務においても同じような役割として扱われるケースもありますが、データサイエンティストの方がより広い業務領域を持っています。
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。
データアナリストは大きく分けて2分類
データアナリストの業務は、大きく分けて「コンサル型」と「エンジニア型」に分類されます。どちらの役割もこなしているアナリストも珍しくありませんが、基本的に所属する企業によって役割が変わってきます。
コンサル型のデータアナリスト
コンサル型のデータアナリストは蓄積された業務データを分析し、具体的な経営課題の解決策を提案するのが主な役割です。クライアントの抱えている問題を聞き出し、その領域に関するデータを収集・分析することで、課題を解決するための仮説を立てます。
その仮説を基に具体的な施策を提案し、実践と改善を繰り返すことで課題の解決に導きます。コンサル型のアナリストは、その仕事の性質上、マーケティング専門会社やコンサルティング会社に所属しているケースが多いです。
エンジニア型のデータアナリスト
エンジニア型のデータアナリストは、企業の業務データの分析を基に、商品やサービスの質の向上を目指して、業務システムの構築や再開発を行う役割を持っています。膨大なデータを分析して法則性や隠れた顧客ニーズなどを見つけ出し、実際の商品開発やシステム開発に活かしたり、自らシステムを実装したりします。
Webメディアを運営している企業でエンジニアとして働く人や、Webアプリケーションのエンジニアとして活躍する人が多く、フリーランスのエンジニアとして活動している人もいます。
データアナリストの将来性は高く年収も期待大
次に、データアナリストの将来性や年収の状況を確認してみましょう。結論を言えば、さまざまな企業が蓄積した業務データを十分に活かせる人材を求めているため需要が高く、他の職種に比べて平均的な年収も高めです。
今後も人材不足が予測されている
近年、さまざまな領域でビッグデータを活用する動きが活発になっており、高度なデータ分析技術を持ったアナリストの需要が高まっています。しかし、需要に対して人材の供給が追い付いていないため、全体としてデータアナリストの人材不足が続いている状況です。
さらにAI（人工知能）の発展に伴い、AIを活用して高度なデータ分析を行える人材の需要が高まると予想されるため、今後もさらに人材不足になることが懸念されています。
AIにポジションを奪われる可能性は低い
AIの発展によって、データアナリストのポジションが奪われることを懸念する人は少なくありません。確かにAIが得意とする領域と、データアナリストが担う役割の一部が重なっていることは事実です。しかし、AIは分析力が優れてはいるものの、まだビジネス上の課題を解決したり、戦略を導き出したりする役割を担うことはできません。
データアナリストは単にデータを分析するだけが役割ではなく、それを活かしてさまざまな提案を行ったり、実際に商品やサービスの開発に携わったりする役割も持っています。むしろ、高度な分析力を持つAIをうまく活用することで、より精度の高い提案ができるようになるでしょう。
単純なデータ分析だけがアナリストの仕事ではありません。新しい知識やスキルを身に付ける姿勢を持っているアナリストにとっては、AIの台頭はむしろ自らの業務を効率化できる便利なツールとなりえます。
スキルやキャリア次第で高年収も可能
データアナリストは、スキルやキャリア次第で高年収も十分可能です。リクルート系の求人情報検索サービス「Indeed」の情報によるとデータアナリストの平均年収は約520万円で、経験やスキルによっては年収1000万円を超える求人案件も珍しくありません。
求人によって年収の幅が大きく、アナリスト自身の能力や経験で年収が変わってきます。着実にキャリアを積むことで、より高い年収を得られるようになる職種です。
未経験からデータアナリストへの道について
上記のように、データアナリストは経験やスキルによって高い報酬を得られる仕事ですが、未経験からデータアナリストになることは可能でしょうか？
20代なら未経験でもチャンスはある
20代のうちならば、たとえ未経験でもデータアナリストへの転職は可能です。当然、アナリストとしての経験や実績がある人の方が転職には有利ですが、ポテンシャルを評価されれば転職のチャンスはあります。採用後にアナリストとして育てることを予定している企業もあるので、20代の場合は将来的な活躍を見越して採用される場合も珍しくありません。
決してハードルが低いわけではありませんが、データ分析に関する知識やスキルを習得したり、資格を取得したりしておくと、アナリストとして転職する武器になります。
30代以上なら技術や経験が問われる
30代以上になると、データアナリストとしての技術や経験が問われるようになるので、未経験からの転職はかなり難しくなってしまいます。基本的に即戦力が求められるため、ある程度の実績が応募条件として求められることが多く、採用試験での選考難度も高くなります。
それでも未経験から転職を目指すならば、データ分析の知識やスキル、統計などを学び、客観的に知識やスキルを証明できる資格の取得を目指すと良いでしょう。また、単発の案件でデータ分析の依頼を出している企業もあるので、案件のマッチングサイトなどを利用して、着実に実績を積むことが重要です。
データアナリストが身に付けるべきスキルは
それでは、データアナリストが身に付けるべきスキルには、どういうものがあるでしょうか？ 基本的なビジネススキルに加えて、アナリストに必要な以下の専門的な知識・スキルを身に付ける必要があります。
統計に関する知識
データ分析は統計学の知見に基づいて行われるので、統計に関する知識は必須です。さらに統計には確率や微分・積分、数列などの知識が必要となるため、基本的な数学の知識も身に付けておく必要があります。大学で統計学を学んでいた人は復習をしておきましょう。
最近では、社会人向けの統計学の講座なども開かれているので、利用してみるのも有効です。
データベースの知識も重要
データアナリストは企業の蓄積してきた膨大な業務データを取り扱うため、データベースの知識も身に付ける必要があります。
データベースの種類や制御方法、データベース管理システムに命令を出すためのSQLの習得や、安全なデータ管理に必要なレプリケーションの知識なども習得する必要があるでしょう。特にエンジニア型のデータアナリストを目指す人は、データベースに関する深い知識が要求されます。
プログラミング言語(Pythonなど)
PythonやR言語をはじめとしたプログラミング言語も習得しておくと大きな武器になります。特にPythonはAIを用いたシステム開発に必須の言語で、R言語も高度なデータ解析に頻繁に用いられます。
エンジニア型のデータアナリストはシステム開発に携わることも多いため、特にPythonとR言語を用いてデータ分析をができるようになれば、転職の際にも有利になるでしょう。
論理的な思考力
データアナリストは、単にデータ分析を行うだけでなく、そこから法則性や有意性を発見して、ビジネス上の課題を解決するための提案を行うのが仕事です。そのため、複雑なビジネス課題を理解し、合理的な解決策を提示するための論理的思考力が求められます。
状況を体系立てて整理し、課題解決のためにどのようなデータが必要か、分析結果からどのような提案をすべきかなど、論理的な判断が求められます。筋の通った提案ができるようになるためには、ロジカルに考えられる力が欠かせません。
社内外とのコミュニケーションスキル
データの分析と、それに基づいた提案がデータアナリストの業務の主軸となるので、分析の結果をクライアントや上司などに的確に伝えるためのコミュニケーション能力も求められます。
専門外の人にも分かりやすくプレゼンテーションを行う必要があるため、相手の理解度や立場に応じて言葉を選んだり、補足したりしなければいけません。専門家同士の会話のように、話の前提が共有できているとは限らないため、相手に合わせて会話を進めるコミュニケーション力が必要となるわけです。
データアナリストの年収を上げる方法
続いて、データアナリストの年収を上げるためのポイントを解説します。上述のように、データアナリストは十分な経験やスキルを有していれば、他の職種に比べて高い年収を得られますが、積極的にキャリアップを目指す姿勢が重要です。
企業内で役職に就く
データアナリストに限りませんが、企業内で重要な役職に就くことで、年収アップを目指す方法が挙げられます。例えば、アナリストを統括する立場やマーケティング部門で重要な立場に昇進すれば、それに見合った報酬が得られるようになるでしょう。
上司からの信頼を得られるように努力することはもちろん、データ分析に関する資格を取得することで評価が高まる可能性もあります。
副業を行う
データ分析のスキルを活かして副業を行うのも、年収アップに役立ちます。フリーランス向けの案件マッチングサイトやクラウドソーシングなどを利用すれば、データ分析の案件を副業として受けることができます。
ただし、副業を禁止している企業で正社員として働いている場合は、発覚するとペナルティーが課される可能性があるので注意しましょう。また、個人で案件を受けることになるので、一定額以上の報酬を得た場合は確定申告が必要になります。
転職をする
より報酬の高い企業にデータアナリストとして転職するのも年収アップの方法です。今現在、所属している企業の待遇に不満があるならば、思い切って転職を検討しても良いでしょう。
同じような業務内容でも企業によって待遇が変わってきます。転職エージェントなどを利用しながら、希望する年収を得られる求人案件がないか探してみましょう。
フリーランスとして独立する
フリーランスのデータアナリストとして独立する方法もあります。副業の案件獲得と同じように、マッチングサイトやクラウドソーシングなどを利用すれば、フリーランス向けのデータ分析案件を探すことができるので、まずはそこから始めると良いでしょう。クライアント企業から信頼を得られれば、長期契約につながって安定的に収入を得られる可能性があります。
個人の経験やスキルに収入が直結するので、経験が浅いうちは副業として実績を積み上げ、安定的に仕事がもらえるようになってから独立する方法もおすすめです。安定して仕事を請けられるようになれば、企業に所属していた時よりも、高い収入が得られる可能性は十分あります。
データアナリストの転職に役立つ資格
最後に、データアナリストにおすすめの資格を紹介しておきます。経験や実績が足りなくても、資格を取得することで転職に有利になるケースは珍しくありません。全くの未経験からデータアナリストを目指す人は、まずは資格取得を目標にするのも良いでしょう。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースのデータベースシステムの設計や開発、運用からコンサルティングに至るまで、データベースに関するさまざまな知識・スキルを証明できる資格です。
SilverとGoldの2ランクがあり、Silverはデータベースシステムの基本的な設計や運用に必要なスキルを問われるもので、Goldは大規模なデータベースの運用やコンサルティングのスキルを証明するものです。受験資格は特に定められていないため、誰でも受験できます。
統計検定
統計検定は、データ分析に必要な統計学の知識や応用力を評価する試験です。
4級から1級、準1級を含む5レベルに分かれており、さらに統計調査士や専門統計調査士、統計検定データサイエンス基礎といった試験もあります。2級以上は大学レベルの統計知識を証明できるので、これからデータアナリストを目指す人は2級を目標にすると良いでしょう。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は情報処理推進機構（IPA）が運営している資格で、IT人材として活躍するために求められる知識やスキルを認定するものです。
プログラマーやSEなどに人気の資格ですが、ITエンジニアの入門資格とされているので、データアナリストも取得しておいて損はありません。基本情報処理技術者試験と、その上位に当たる応用情報処理技術者試験があります。
まとめ
データアナリストの業務内容と平均年収、そしてデータアナリストの転職事情や年収アップのポイントを解説しました。データアナリストは将来性も高く魅力的な仕事で、経験やスキルに応じて高い年収を得られる仕事です。異業種からの転職は簡単ではなりませんが、これまで培った経験や資格次第では転職できる可能性はあります。
特に、未経験からアナリストを目指す人は、統計やデータ分析、プログラミングなどに関する知識を習得するとともに、スキルを証明できる資格の取得を目指すと良いでしょう。
