データアナリストって何？仕事内容や必要スキル、市場価値の将来性を解説
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。
データアナリストに向いている人の特徴
統計学やデータベースのスキルや各種の分析能力をはじめ、マーケティングの知識も求められるデータアナリスト。では、どのような人がデータアナリストに向いているのでしょうか。データアナリストに向いている人の特徴を見てみましょう。
論理的思考が得意
データアナリストに向いている人の特徴として、まず一番にあげられるのは論理的思考が得意なことです。ロジカルシンキングとも呼ばれます。データアナリストの仕事は、大量のさまざまなデータの中から、課題解決のために必要な手がかりやヒントを探し出していく仕事です。不要なデータを取り除き、重要なデータを選び出し、絞り込んでいく作業は、一つひとつのデータが示している意味を精査し、関連づけていく作業です。
論理的・客観的に考え、思い込みや前例などにとらわれずに考えをまとめあげていく力はデータアナリストにとって大前提となるものです。
勉強熱心
企業を取り巻く経済環境、顧客の購買行動などによって分析対象のデータは日々変化します。またデータ分析の手法や使用するプログラミング言語なども常に進化しています。データアナリストは時代の最先端を探る仕事です。世の中の最新動向、そしてデータ分析に関する最新手法や最新知識などを積極的に追いかけることができる人。知的好奇心が強く、勉強熱心な人はデータアナリストに欠かせない特徴を備えています。
コミュニケーションスキルに優れる
データアナリストは、日々データと格闘し、1日中コンピューターのモニターを向き合っている…。そのようなイメージはデータアナリストの一面に過ぎません。データアナリストはデータを分析する以前に、自社や企業が置かれている課題、あるいはクライアントのニーズを的確に捉えることが最初の出発点となります。さらに分析結果やそこから導き出した結論をわかりやすく伝えることも重要な仕事。そのためにはコミュニケーション能力が不可欠。決して、データやモニターと向き合っているだけの仕事ではありません。
データアナリストの市場価値
データサイエンティストの市場価値、具体的には年収は、データの重要性に対する認識が強まり、「データドリブン」という表現が広がるなかで、ますます高まってきています。
データサイエンティストはITエンジニアのなかでも新しい職種なので、年収についてまだ公的なデータはありません。しかし、ニュースなどで「年収1000万円」という数字がしばしば伝えられています。
似たようなIT関連職種の年収データとしては、少し古いデータになりますが、経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」（2017年）では、コンサルタントの年収は928.5万円、高度SE・ITエンジニアは778.2万円となっています。これを踏まえると、データサイエンティストの「年収1000万円」は決して大げさとはいえません。
実際、さまざまな転職サイトなどを見てみると、データサイエンティストの年収は700〜800万円となっているようです。経験、スキルによっては、さらなる高収入が期待できる職種となっています。
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。
企業の意思決定をサポートするデータアナリスト
販売データ、Webのアクセス解析、IoTによるデータ収集、さらには機械学習やAI（人工知能）を使ったデータ活用まで、企業にとってデータは競争力を左右する重要な要素になっています。「データドリブン」という言葉が登場しているように、企業の意思決定におけるデータの役割はますます大きくなっています。
つまり、データアナリストはデータを収集・分析することを通して、企業の意思決定をサポートする仕事。今後、その活躍場面はますます広がっていきます。
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