データ分析に関わる仕事とは？
データ分析とは、膨大なデータの中から必要な情報を抽出する作業です。ビジネスでは顧客の属性や行動データ、POSデータなど、さまざまなデータを活用することで合理的な意思決定が可能になるため、データ分析のプロフェッショナルの存在は欠かせません。
データ分析の仕事内容
ビジネスにおけるデータ分析の仕事は、単に顧客情報に関するデータを分析するだけではありません。分析した結果を企業の課題解決や新しい商品・サービスの提供などに結び付ける提案まで行う必要のある職種が多いです。膨大なデータを整理し、高度な分析を加えて、企業にとって有益な提案を行うのがデータ分析の重要な業務です。
さらに近年は、データの分析環境を構築したりAI（人工知能）のデータ分析の仕組みを作ったりする仕事も注目されています。効率的にデータの収集・分析ができる環境を整えることでデータ処理のスピードが増し、より正確な情報を経営施策に反映できるようになります。
データ分析に関わる職種
データ分析を主な仕事とする職種から、業務上の目的を達成するためにデータ分析を行う職種など、データ分析にはさまざまな仕事があります。そういったデータ分析に関わる職種の中でも需要が高いものを紹介していきます。
データアナリスト
データアナリストは企業がビジネスを通じて収集した膨大なデータを集計・整理して、専門家の見地から分析を加えることで、課題の解決や、顧客にとってより価値のある商品やサービスの開発のための提案をするのが仕事です。
大きく分けて「コンサル型」と「エンジニア型」に分類でき、前者は企業のビジネス上の課題を解決することを目的にデータ分析を行います。一方、後者のエンジニア型は、膨大なデータから規則性や法則を抽出し、企業のシステムの構築や改善をするのが仕事です。
データサイエンティスト
データサイエンティストはデータを分析して企業が合理的な判断がしやすいように支援するのに加えて、より効率的かつスピーディーに必要なデータを分析できる環境を構築する役割を持っています。
データアナリストと混同されがちであり、アナリストと同様にデータ分析も生業としてはいるものの、分析環境そのものを構築する点に特徴があります。要は、データ分析のアルゴリズムを開発するのがデータサイエンティストで、それを使って実際にデータ運用を行うのがデータアナリストという位置付けになるでしょう。
マーケティング担当者
企業のマーケティング担当者も業務データの分析を行う職種です。自社の商品・サービスをできるだけ多くの顧客に売るための仕組みづくりをするのが役割ですが、そのためには顧客データを詳細に分析して、市場のニーズやトレンド、メインターゲットとなる人々の収入や嗜好などを把握しなければいけません。
特に、近年はインターネットを活用したマーケティングが主流となっているので、自社のWebサイトやオウンドメディアのアクセス解析や、Webアンケート調査などのデータを整理・分析して、マーケティング戦略に生かす必要があります。
研究者・分析員
大学や国の研究機関、シンクタンクなどで、さまなデータ分析や調査・研修を行う仕事です。学術的な研究から、民間企業に提供する情報を収集・分析するなど、さまざまな研究所があり、データ分析・加工の専門家が働いています。民間のリサーチ会社や研究所で活躍しているデータ分析家も多く、企業のマーケティングに役立つ情報や人事領域、企業の危機管理や安全保障に関する情報の提供などを行っています。
金融・証券会社の分析家（クオンツ）
金融機関や証券会社などで、市場分析や企業の業績評価、株価の予測を行い、金融商品の選択や投資戦略の提言などを行うのが「クオンツ」と呼ばれる分析家です。
大量の時系列データを解析し、市場全体の動向や金融商品のリスクの分析が主な仕事ですが、データ分析をもとにクライアントにコンサルティングを行っている人も少なくありません。基礎となる数学理論や金融工学などの知識が求められる職種です。
コンサルタント
一言で「コンサルタント」と言っても、さまざまな業界でコンサルタントと呼ばれる人が活躍していますが、業務としてデータ分析を行っているのは、特にデータ分析コンサルタントと呼ばれる人々です。
企業がビジネス活動で収集したデータをどう分析するべきか、その結果をどうやってビジネス活動に生かすのかを提案するのが仕事で、データの分析結果から業務改善の施策を提案したり、マネジメントに関するコンサルティングを行ったりします。
AIエンジニア
近年、注目されているAIの開発を行うエンジニアも、膨大なデータ分析が必要な仕事です。特にAIの機械学習やディープラーニングなどの領域は、AIに高度な計算や分析を行わせるための仕組みを作るエンジニアが活躍しています。
アルゴリズムの研究や、AIを活用した製品やサービスの開発など、さまざまな業務領域を持っているのが特徴です。
データ分析に関わる仕事の将来性
このように、データ分析に関わる仕事はたくさんありますが、特に将来性のある職種は何でしょうか？ 特に注目されている職種をみてみましょう。
いずれも高収入で安定した職種
上記で紹介したデータ分析に携わる職種のいずれも、安定した収入を得られる傾向にあります。特に、近年はビジネスでビッグデータの活用が進んでおり、高度なデータ分析ができる人材は、さまざまな業界で重宝される存在です。
データアナリストや、高度なデータ分析ができるコンサルタントやエンジニアも、今後さらに活躍の場が増えるでしょう。
特に注目されている職種
上記のうち、特に注目されているのがデータサイエンティストやAIエンジニアです。いずれも市場ニーズに対して人材が不足している状況で、AIの機械学習モデルの構築やデータベースの設計、データ抽出の仕組みなどを構築できる技術者を求める企業が増えています。専門性が高いため他の職種よりも平均年収は高めで、さまざまな業界で活躍できる可能性が広がっています。
データ分析に携わるために必要な知識・スキル
次に、仕事としてデータ分析に携わるために必要な知識やスキルを紹介します。未経験からでもデータ分析に関わることは可能ですが、ほとんどの企業は即戦力となる人材を求めているため、すぐに現場で活用できる技能を身に付けておく必要があります。
数学・統計学の知識
データ分析には基礎数学や統計学の知識が必須です。具体的には、確率や微分・積分、あるいは行列などの数学知識や、推計やベイズ統計などの知識が求められます。
高校レベルの知識でカバーできる業務範囲もありますが、高度な解析には大学レベルの知識も必要になってきます。独学でも学習可能なので、数学や統計学の素養が足りないと感じている人は、書籍やオンライン講座などで学習しておくと良いでしょう。
プログラミングのスキル
プログラミングは職種によっては必要ではない場合もありますが、エンジニア型のアナリストやデータサイエンティスト、AIエンジニアなどにとっては必須のスキルです。
特に、ビッグデータを解析する場合、データの収集・整理のためにプログラミング技術を使って自動処理を行ったり、AIに機械学習をさせたりする必要が出てきます。R言語やPython、SQLなどのプログラミング言語を習得しておくと、活躍の場が広がるでしょう。
データ分析に関わる仕事へのキャリアパス
続いて、データ分析の仕事に就くための方法を解説します。
大学・大学院からの就職
データ分析の仕事をするには、リサーチ会社やコンサルティングファーム、シンクタンクなど、データ分析をサービスとして提供している企業に就職・転職するのが早道です。大学や大学院から新卒で就職する人は、仕事をしながら実践的なスキルを学ぶことができます。
実務経験を活かした転職
既にコンサルタントや企業のマーケターとして実務経験のある人は、それを活かしてアナリストやデータサイエンティストとして転職する道もあるでしょう。エンジニアとしての経験がなくても、データ分析に関する実務経験があれば、転職に成功する可能性はあります。
未経験からの転職は可能か？
全くの未経験からデータ分析を業務とする職種に転職する場合、実務経験のある人に比べればハードルは高くなるものの、相応の知識やスキルがあれば転職は可能です。
特に、エンジニアとして経験を積み、統計や分析を生業とする仕事に転職する人は多くいます。独学や専門スクールで学んでいた人でも、応募できる案件は少なくありません。
フリーランスの道
フリーランスとしてデータ分析の案件を請けている人も多くいます。高度なデータ分析スキルを持っている人材は多くないので、例えば学生でも専門知識を生かして起業し、データ分析の案件を請けている人もいます。本人の知識やスキル次第で、自由な働き方を実現することも可能です。
まとめ
データ分析に関わる仕事を紹介しました。データ分析は企業のマーケティングに欠かせない要素ですが、実は他の職種に比べて分析を専門とする人材は少なく、多くの企業で重宝されます。
データ分析のみを外注している企業も多いので、相応のスキルがあれば、未経験から案件を受注することも不可能ではありません。
また、AIに関する仕事やデータサイエンティストは特に注目されている職業であり、さまざまな業界で活躍できる可能性が高いです。これらは他の職種に比べて転職のハードルは高いものの、今後さらにニーズが高まると予想される職種です。
既にエンジニアとして活躍している人や、大学や大学院でAI関連分野の研究をしていた人は、専門知識を生かして転職できる可能性があります。まずは、転職エージェントなどを利用しながら、積極的に情報収集してみましょう。
