データアナリストとは?仕事内容・キャリアアップ・将来性を徹底解説

データアナリストとは

現代では、売上や顧客など、さまざまなデータを取り扱います。そして、そのようなデータの処理や分析を行う専門家のことを、「データアナリスト」と言います。データアナリストが扱うのは、売上や顧客など企業に蓄積されたものから、ウェブサイトへのアクセスデータ、SNSのデータなど、多岐にわたりますが、主に「ビッグデータ」と呼ばれるもの。ビッグデータとは莫大で複雑なデータを指し、それらを解析することで、ユーザーの行動パターンや将来のニーズを予測することに活用します。

データアナリストに求められるスキル

データアナリストは、膨大なデータを整理・分析するのが仕事です。そのため、データアナリストには、統計学やデータベースのスキルが求められます。統計解析、時系列解析など、各種の分析作業を行う知識も必要です。さらにその分析結果から、具体的な解決策を提示するまでが、データアナリストの仕事です。ですから、マーケティングの知識や論理的に物事を考える力も不可欠です。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの具体的な仕事内容について見てみると、主に「コンサル型」と「エンジニア型」の2つに分類できます。さまざまな分析法を用いて傾向やパターンを導きだし、例えば商品の購入率の予測や、商品と顧客の関連データなど、企業にとって必要な情報を抽出することを「データマイニング」と言います。2種類のデータアナリストは、このデータマイニングで得られた分析結果を活かす方法が異なります。

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、「コンサル」という言葉がついているように、データ分析で得られる結果から、企業が抱える問題解決に向けてコンサルティングを行う仕事です。企業の課題に対して、さまざまな仮説を立てて、それを裏付けたり解決したりするデータ解析を行い、課題解決のアドバイスを行います。コンサル型のデータアナリストは、主にコンサルティング企業やマーケティング企業に所属することが多いです。

エンジニア型のデータアナリスト

一方、エンジニア型のデータアナリストは、データ分析の結果から、システムの構築や改善を行う仕事です。分析したデータの結果から、ある傾向や規則性を見つけ出し、企業が抱える問題や品質向上を目的に、実際にシステムの改善を行います。当然プログラミングのスキルが必要で、テクノロジー企業などに所属するケースが多いでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは?

データの分析を行う職業に「データサイエンティスト」があります。データアナリストは、基本的に統計学を用いてデータの分析を行います。それに対して、データサイエンティストは統計学のほか、情報科学(コンピュータサイエンス)や機械学習など、高度な分析を行います。そのためデータサイエンティストは、統計学だけでなくITの知識やマーケティング、ビジネスなど他分野の知識やスキルが必要です。

データアナリストの将来性

企業のIT化がますます進み、IT関連の職種は人材不足が問題となっていますが、その傾向は今後も続くでしょう。その中でも、データアナリストの将来性はとても明るいと言えます。情報処理推進機構社会基盤センターが発表している「IT人材白書2020」を見てみると、IT人材の過不足感についての調査結果で、「不足している」と応える企業が年々増加。2019年度では、「大幅に不足している」が33.0%、「やや不足している」が56.0%で、「不足している」と応えた企業は全体の89.0%にも上っています。さらにIT業務で増加の見通しを立てた内容のうち、1位が「情報セキュリティリスク管理」、2位が「全社ITの企画」。これに次いで、「データ分析などの高度化による情報活用」が3位となっています。

つまりIT分野全体で人手不足となる中、データを分析するスペシャリストの存在はますます多くの企業で求められていくと言えるでしょう。

 

独立行政法人情報処理推進機構社会基盤センターが発表している「IT人材白書2020」

https://www.ipa.go.jp/files/000085255.pdf

未経験からデータアナリストになるには?

IT関連の仕事に未経験で就く人は少なくありません。では、未経験でデータアナリストになることは可能でしょうか?
データアナリストになるために、必須の資格はありません。しかしIT業界での経験がまったくない人がデータアナリストになることは、かなり難易度が高いと言わざるを得ません。
しかしデータアナリストの実務経験はなくても、データアナリストに求められるマーケティングやプログラミングなどのスキルを持っている人は、転職することができるでしょう。例えばマーケティング分野のスキルを持った人、コンサルタントとして活躍してきた人などは、ITの知識をつけることで、自身の強みであるマーケティングの能力を活かせる可能性があります。またプログラミングなどの知識を持っている人なら、統計学やマーケティングの知識をつけることで、データアナリストとしての道が開ける可能性があります。まずは、統計学、解析ツールの使い方など、データアナリストとして求められるスキルや知識をできるだけ早く身につけておくことが大切です。
ただ、覚えておきたいのは、未経験者採用は若い世代がメインだということ。企業が未経験者でも採用する場合は、基本的にその人のポテンシャルを期待して採用することが多いです。そのため、30代以上になって未経験者としてデータアナリストの職種に就くことは、難しいでしょう。

データアナリストに役立つ資格は?

データアナリストになるために取得するべき資格はありません。しかし知識を身につけて、自分のスキルを証明するためにも、次のような資格の取得を目指すといいのではないでしょうか。

統計検定

統計に関する知識と活用力を評価する資格です。統計検定は4級から準1級、1級まで5段階があり、そのほかに「統計調査士」「統計検定データサイエンス」などの種別があります。データアナリストは必ず統計の知識が必要になりますから、この資格を取得しておくと優位になることは間違いありません。統計検定の試験は年に2回行われています。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、情報システムの構築や保守管理・運用などを行う人のための資格試験で、多くのシステムエンジニアやプログラマーが取得しています。もっとも基本的な「基本情報技術者試験」、応用的な「応用情報技術者試験」などがあります。

オラクルマスター

オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェアで大きなシェアを占めています。そのオラクルのデータベースの管理スキルを証明できる試験です。入門レベルはブロンズで、その上にシルバー、ゴールド、プラチナムがあります。データアナリストはデータベースを扱うので、この資格を取得しておくと運用の知識があると証明できるでしょう。

将来はデータサイエンティストになるキャリアも

多くの分野で求められる、データアナリストの仕事。データを分析して多角的にそれを評価することで、企業の売上アップなどにつながっていきます。そしてデータアナリストを経て、さらに高度なデータサイエンティストになるキャリアパスも考えられます。統計学やマーケティング、プログラミングなど、さまざまなスキルを身につけることで、企業の将来を担う重要なデータアナリストを目指していきましょう。

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