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2019/06/03

データアナリストとは?仕事内容から必要スキル、就職・転職の方法まで徹底解説

データアナリストとは?仕事内容から必要スキル、就職・転職の方法まで徹底解説

情報化社会においては、さまざまな分野でビッグデータの解析が重要視されるようになりました。そして、専門職である「データアナリスト」にも注目が集まっています。データアナリストの仕事内容は業種や業態によって変わるため、興味のある人は正しい知識を身につけておきましょう。この記事では、データアナリストについて詳しく説明していきます。

データアナリストとは?

そもそもデータアナリストの意味を正確に知らない人もいるでしょう。また、よく似た仕事とも混同されがちです。まずは、データアナリストの定義を説明します。

データアナリストの役割

企業において分析業務を担当するのがデータアナリストです。企業が管理しているビッグデータを用いてデータアナリストは消費者動向を解析し、今後の経営戦略に役立てます。また、企業が潜在的に抱えている問題を客観的に洗い出し、解決のきっかけを作るのもデータアナリストの仕事です。データアナリストはコンサルタントに似ているものの、より現場に近い目線から経営陣に働きかけるポジションです。

データアナリストが活躍する場所

「コンサル型」と「エンジニア型」によって、データアナリストが活躍する場所は異なります。コンサル型データアナリストはマーケティング部門を主戦場としています。データ分析の結果を解決策までまとめ、提示するのがコンサル型の特徴です。一方、エンジニア型はインターネット企業や事業会社などで活躍します。データ分析をしているのはコンサル型と変わらないものの、解決策の立案ではなくサービスの質を高めるために活動しているのが特徴です。

データサイエンティストとの違い

よくデータアナリストと混同される仕事に「データサイエンティスト」があります。実際、2つの業務はよく似ています。データサイエンティストは企業が集めたビッグデータを分析し、利益に貢献する仕事です。データアナリストとの線引きは、担当するフェーズによってなされるといえるでしょう。データアナリストはデータサイエンティスト以上に現状分析へと重きを置いています。そして、企業が現状抱える課題を明確にし、解決のためのアウトプットを作成する役割を担っています。

データアナリストの年収

どれくらいデータアナリストが稼げるかは、就職する企業、業種によって異なるでしょう。ただし、専門性が高いうえに企業利益と直接的な関係がある仕事だけに、新卒でも年収600万円以上が用意されていることは珍しくありません。そして、実務経験のあるデータアナリストともなれば年収1000万円以上も十分に可能です。なお、データアナリストの年収はスキルと大きな関係があります。海外留学経験があるなどの経歴次第で、新卒でも好待遇で迎え入れられます。

データアナリストの仕事内容

業務の内容

コンサル型データアナリストの業務は「仮説を実証するためのデータ分析」です。とりあえず企業の課題を仮説にして、ビッグデータから客観的な裏付けを行います。裏付けがとれたら具体的な解決案までまとめ、経営陣へと提出します。一方、エンジニア型データアナリストは、Webメディアやソーシャルゲームなどのアクセスを、機械学習を経たうえで解析するのが仕事です。アクセスの傾向からコンテンツやサービスの反響を可視化し、要因分析や予測、品質向上の方向性を示します。

分析に使用するプログラミング言語

データ分析ではかつて、SASやSPSSといったツールが主流になっていました。しかし、徐々にオープンソース系言語への切り替えが加速しています。こうした背景には、SASやSPSSはコストがかかりすぎるとのデメリットがあります。現在多くの職場において、データアナリストは、RやPythonなどのプログラミング言語を使用して分析業務を行っています。

分析に使用するツール

SASやSPSSなど統計ソフトのほかデータアナリストが使用するツールとして、「Power BI」や「Tableau」などのBIツールがあります。BIツールは、解析結果をレポートまでまとめるために便利なツールです。Tableauは分析結果が出るまでのスピードに定評があります。 社内での簡易な共有のため、より手軽なツールを使っているデータアナリストもたくさんおり、「Google データポータル(旧:データスタジオ)」などの無料ツールも人気です。

スキルアップの方法

データアナリストのスキルアップは、統計分析の実務を通して行うのが効率的です。また業務外の勉強の場としてKaggleに取り組むデータアナリストも多いです。

Kaggleへは誰でも参加できるため、これから分析職を目指す方の勉強としてもおすすめです。業務に必要な知識を深められるだけでなく、一定以上の成績を残せば転職・就職にも役立つので一石二鳥です。

キャリアアップのための資格としては、「オラクルマスター」や「情報処理技術者試験」があります。「オラクルマスター」は日本オラクル社によるデータベース認定試験です。IT系の仕事に就いている人の中では有名だといえます。また、「情報処理技術者試験」も高度IT人材としての基礎的な知識を学ぶきっかけとしておすすめです。そのほか、外資系企業で働くためには語学力も必須です。

データアナリストに向いている人

論理的であることはデータアナリストに向いている資質でしょう。データ分析では主観が入ると正確な結果を導き出せません。あくまでも客観的なデータだけを駆使して、企業の利益につなげるのがデータアナリストの仕事だからです。また、知的好奇心の強さも重要です。情報処理の世界では、日々、技術が更新されています。新しい知識に興味があり、世の中とどう関わっていくのかを自然に考えられる人はデータアナリスト向きです。

データアナリストに必要な知識・スキル

実際にデータアナリストとして活躍するためには、特別な能力を磨かなくてはなりません。以下、必要とされる知識やスキルを紹介します。

数理統計やデータマイニング、機械学習に関する知識

データを用いて現象の一部から全体像を算出したり、未来の予測を立てたりする技術が数理統計です。また、統計学やAIなどを利用してデータ分析を行い、まだ発見されていなかった事実を明らかにすることをデータマイニングと呼びます。これらのスキルはデータアナリストになるためには欠かせません。そして、数理統計やデータマイニングの精度を高めるためにも機械学習の知識は必要です。コンピュータに一定のパターンやルールを入力し、アルゴリズム解析を行わせる技術が機械学習です。データアナリストは機械学習と向き合う毎日なので、本格的に目指すなら取り入れておきたい分野だといえます。

Python、R、SQLなどのプログラミングスキル

データアナリストに求められているのはデータ整形処理のスキルであり、SQLは必須のスキルです。エンジニアのようにシステム開発のプログラミングを行う機会はそれほどありませんが、場合によってはPythonやRでのプログラミングを行います。そのため、データアナリストとしては、分析に使用するオープンソース系のプログラミング言語さえ覚えておけば仕事が成立するようになってきました。未経験の場合には、SQL、Python、Rを中心に勉強するのが得策です。

BIツールでの見える化やレポーティングのスキル

データアナリストが単なる分析班と違うのは、分析結果を経営の参考になる資料、レポートにまで昇華させなくてはいけないからです。そのため、経営管理やシミュレーションに多く用いられるBIツールは修得しておいて損がありません。BIツールはデータを図表に置き換え、企業内での「見える化」をサポートします。また、経営陣に向けて課題や解決策を伝えるためのレポーティング技術も高めておきましょう。

データアナリストになるには

データアナリストとは?仕事内容から必要スキル、就職・転職の方法まで徹底解説

経験値がないと、データアナリストを名乗ることは難しいといえるでしょう。ここからは、データアナリストを目指すうえでのキャリアの積み重ね方を解説します。

企業に就職してデータ分析の実務経験を積む

まず、データアナリストになるためには実務経験が肝心です。海外の有名大学で専門的な勉強をしてきた人など、いきなりデータアナリストとして迎えられるケースがないわけではありません。しかし、企業の経営戦略を左右するポジションだけに、採用においては経験が非常に重要視されています。ひとまず、データ分析の仕事をある程度行いながら、統計学や機械学習の知識を独学で身につけていくのが得策でしょう。

データ分析の仕事として、代表的なのは「企画」や「マーケティング」です。これらの職種では、サイトのアクセス数や商品売上のデータを分析し、法則性を導き出していきます。ふだんから膨大なデータに触れられるうえ、解析ツールを実践で学べるのもスキルアップに役立ちます。さらに、資料作成やレポーティングの制度を高めることも可能でしょう。何より、ビジネスの仕組みを肌で覚えられるので、コンサル型のデータアナリストを目指す場合は特に貴重な経験となります。

分析職で採用されない場合はエンジニアを目指す

いきなり分析職に就くのが難しいときもあります。そんなときは、エンジニアとして就職してみましょう。エンジニアにはさまざまな種類があり、たとえば、機械学習の仕組みを考え、プログラマーに指示を出すのもエンジニアの役割です。また、ビッグデータを分析するシステムを管理し、メンテナンスを行うのもエンジニアです。エンジニアは人材不足が続いているので、分析職よりも競争率が低い傾向があります。エンジニアとして情報処理業界に入り、データアナリストを目指すのもひとつの方法でしょう。

求人要件から考える最低限必要なスキルセット

資格や免許こそ必須ではないものの、データアナリストになるためには理数系の思考力が大切です。そのうえで、求人要件に合わせて機械学習や統計学の勉強をするようにしましょう。また、コンサル型の現場では経済やマーケティングの知識も求められます。

データアナリストの将来性

AIがデータアナリストの仕事と密接に関係しているのは事実です。そして、AIがこれ以上進化を遂げるなら、データアナリストの役割を奪ってしまうという不安も囁かれています。こうした言説により、「データアナリストの将来性は暗い」と思っている人もいるでしょう。しかし、実際にはAIの進化でデータアナリストの仕事が楽になることはあっても、完全にポジションを奪われる可能性は低いといえます。なぜなら、AIは分析力に優れていても、解決策や戦略を導き出す作業は苦手としているからです。

さらに、データアナリストは経営陣と対峙して解決策を説明し、採用されるまでが業務です。そのプロセスでは単純な分析力だけでなく、ビジネススキルやコミュニケーション能力も不可欠です。また、自分の提案を魅力的に見せるためのプレゼンテーション能力も求められるでしょう。こうした要素はAIにないため、情報処理業界では、データアナリストにこれからも大きな期待が寄せられています。結論をいえば、データアナリストの将来性は明るく、やりがいと高収入を両立できる仕事になりえるでしょう。データ分析の重要性が高まるにつれて、多くの大学が専門学部を設けるなど、ますますデータアナリストの注目度は上がっています。

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