キカガクでエンジニア・デジタルマーケターをしている高橋です！
近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まる中、注目を集めている職種の 1 つがデータアナリストです。データアナリストは、企業が持つ大量のデータから有益な情報を引き出し、ビジネス課題の解決や意思決定の支援をする専門家です。
本記事では、データアナリストを目指す方や、データアナリストについてもっと知りたい方に向けて、その概要から仕事内容、必要なスキル、将来性まで網羅的に解説します。この記事を通じて、データアナリストというキャリアの全体像を理解し、自身のキャリア選択の判断材料としていただければ幸いです。
- データアナリストになることを検討している方
- データアナリストの仕事内容や必要なスキルを知りたい方
- データアナリストのキャリアの将来性について関心がある方
データアナリストとは？
データアナリストの定義と役割
データアナリストとは、企業や組織が持つ大量のデータから、ビジネスに役立つ情報を引き出し、課題解決や意思決定を支援する専門家のことです。データの収集、処理、分析、解釈、可視化など、一連のデータ分析プロセスを担当します。
具体的な役割としては、ビジネス課題を理解し、データを活用して解決策を導き出すことです。そのためには、課題の本質を見抜く洞察力と、データから有用な情報を引き出す分析力が必要です。さらに、分析結果をわかりやすく可視化し、ステークホルダーに伝えるコミュニケーション能力も重要となります。
データアナリストの職務範囲
データアナリストの職務範囲は、企業や組織の規模や業種によって異なりますが、一般的には次のような業務が含まれます。
- ビジネス課題の理解と分析の企画立案
- 社内外のデータソースからのデータ収集
- データのクリーニングや加工などの前処理
- 統計分析やデータマイニングなどの分析手法の適用
- 分析結果の解釈とビジネスへの示唆の導出
- 分析結果のビジュアル化とレポーティング
- 課題解決に向けた施策の提案
これらの業務を通じて、データアナリストは企業の意思決定を支援し、ビジネスの成長に貢献します。
データサイエンティストとの違い
データアナリストは、しばしばデータサイエンティストと混同されますが、両者には違いがあります。
データアナリストがビジネス課題の解決に主眼を置くのに対し、データサイエンティストはより高度な統計学や機械学習の手法を用いて、予測モデルの構築や新たな分析手法の研究開発に取り組みます。
また、データサイエンティストには高度なプログラミングスキルや数学的素養が求められるのに対し、データアナリストは SQL などを用いたデータハンドリングとビジネス理解に重きを置きます。
とはいえ、両者の職務は連続的であり、明確な線引きは難しいのが実情です。データアナリストとしてのキャリアを積んだ後、さらなるスキルアップを目指してデータサイエンティストへとキャリアチェンジするケースも少なくありません。
データサイエンティストとの違いについては次の記事でも解説しているので、ぜひご覧ください！
データアナリストの仕事内容
ビジネス課題の理解と分析の企画立案
データアナリストの仕事は、ビジネス課題の理解から始まります。課題の背景や目的を正しく理解し、どのようなデータを用いてどう分析すれば解決に繋がるのかを企画立案します。
例えば、売上向上のための施策を検討する際には、まず過去の販売データを分析して傾向を把握したり、顧客データを用いて購買行動を分析したりします。そこから得られた示唆をもとに、効果的な施策を立案します。
データの収集と前処理
分析に必要なデータを社内の基幹システムやデータベースから収集します。外部データを活用する場合もあります。
収集したデータは、そのままでは分析に適さない場合が多いため、前処理が必要です。欠損値の処理、異常値の除外、データ形式の統一などをして、分析に適した形に整えます。
大規模なデータを扱う場合は、Hadoop などの分散処理基盤を用いることもあります。
データ分析と分析結果の解釈
前処理の完了後、いよいよデータ分析のフェーズに入ります。分析の目的に応じて、統計分析、データマイニング、機械学習など、さまざまな分析手法を適用します。
分析により得られた結果は、そのままでは活用できません。ビジネス課題の文脈に照らして解釈し、示唆を導き出すことが求められます。
例えば、ある施策を実施したグループとそうでないグループを比較する際、単に平均値の差を見るだけでは不十分です。差がどの程度の確からしさで生じているのか、差が生じた要因は何かを多角的に考察する必要があります。
分析結果の可視化とレポーティング
分析で得られた示唆は、ビジネスの意思決定者に正しく伝わってはじめて価値を生みます。そのため、分析結果をわかりやすく可視化し、レポートにまとめることが重要です。
グラフや図表を効果的に用いたり、ポイントを明確に記述したりすることで、専門知識のない人にも分析結果の意味が伝わるようにします。
場合によっては、ダッシュボードなどのツールを用いて、継続的にデータを可視化・モニタリングできる仕組みを構築することもあります。
データアナリストの将来性
ビジネスにおけるデータ活用の拡大
データアナリストの将来性を考える上で、ビジネスにおけるデータ活用の動向は重要な指標となります。
近年、ビッグデータや人工知能への注目の高まりを背景に、あらゆる業界・業種でデータ活用が進んでいます。データに基づく意思決定が競争力の源泉となる中、データアナリストのニーズは高まる一方です。
実際、調査会社 IDC Japan の予測によると、国内のビッグデータ・アナリティクス市場の年間平均成長率は 14.3％ の成長が見込まれています。
業種を越えて広がるデータアナリストの活躍の場
従来、データアナリストの需要は金融や通信など IT 関連の業界が中心でしたが、現在ではあらゆる業種に拡がっています。
小売業界では、POS データや顧客データの分析により、マーケティング施策の最適化や需要予測が行なわれています。
製造業界では、IoT センサーから取得した稼働データを分析し、設備の予知保全に役立てるといった取り組みが進んでいます。
医療の分野でも、レセプトデータや検査データなどを分析し、治療の最適化や創薬の効率化を目指す動きが活発化しています。
このように、データアナリストの活躍の場は業種の垣根を越えて拡がっており、今後さらなる拡大が見込まれます。
多様化するキャリアパス
データアナリストのキャリアパスも、近年多様化が進んでいます。
従来は、分析業務に特化したスペシャリストとしてのキャリアが主流でしたが、最近ではよりビジネス寄りの役割も増えてきました。
例えば、事業部門に所属し、事業戦略の立案にデータ分析の知見を活かす「ビジネスアナリスト」や、複数の部門を横断しデータ活用を推進する「データエバンジェリスト」といった役割です。
一方で、より専門性を高めてデータサイエンティストを目指すキャリアパスもあります。スキルと経験を積んだデータアナリストの中には、機械学習エンジニアなど、より高度な分析領域に進む人も少なくありません。
データアナリストの将来性について、次の記事でも解説しています。ぜひご覧ください。
データアナリストの年収
職種としての市場価値の高さ
専門性の高さから、データアナリストは総じて高い報酬を得ています。
日本のデータアナリストの平均年収は 603 万円〜 697 万円程度です。さらにスキルアップして高度な分析スキルを持つデータサイエンティストともなれば、1000 万円を超える報酬を得ることも珍しくありません。
経験・スキルによる年収の違い
もちろん、これらの数字はあくまで平均値であり、個人の年収は経験やスキルによって大きく異なります。
キャリアの初期段階では、年収 400 万円〜 600 万円程度が相場ですが、実務経験を積みスキルを高めるにつれ、年収は上昇していきます。
特に、ビッグデータ処理や機械学習などの高度な分析スキルを身につけたデータアナリストは、高い市場価値を持ちます。経験 10 年以上のベテランともなれば、年収 1,000 万円以上の高給といった場合もあります。
ただし、年収は企業規模や業種によっても差があります。一般に、大手企業や IT 関連企業では給与水準が高い傾向にあります。
データアナリストに必要なスキル
データアナリストとして活躍するためには、さまざまなスキルが必要とされます。ここでは、データアナリストに必要な 5 つの重要なスキルを解説します。
データ分析の基礎知識
データアナリストには、データ分析の基礎知識が不可欠です。統計学の基本概念や、データの種類、分析手法などを理解しておく必要があります。
具体的には、次のような知識が必要とされます。
- 記述統計と推測統計の理解
- 仮説検定や回帰分析などの分析手法の理解
- データの種類（定量データ、定性データなど）の理解
- サンプリングや確率分布の理解
これらの知識は、データ分析をするための基礎となります。
SQL によるデータ抽出と加工
データアナリストにとって、SQL は必須のスキルの 1 つです。SQL を使って、データベースからデータを抽出し、必要なデータを加工することが求められます。
具体的には、次のような SQL のスキルが必要とされます。
- SELECT 文を用いたデータの抽出
- WHERE 句や GROUP BY 句を用いたデータの絞り込みと集計
- JOIN 句を用いた複数のテーブルの結合
- サブクエリや窓関数などの応用的な技術
SQL は、データ分析の効率を大きく左右するスキルです。
Excel や BI ツールを用いたデータ可視化
データアナリストは、分析結果をわかりやすく可視化するスキルが求められます。Excel や、Tableau などの BI ツールを用いて、データを効果的に可視化する必要があります。
具体的には、次のようなスキルが必要とされます。
- ピボットテーブルや VLOOKUP 関数などの Excel の応用スキル
- グラフやチャートを用いたデータの可視化
- ダッシュボードの作成と効果的な情報の配置
- Tableau などの BI ツールの操作スキル
データの可視化は、分析結果を伝える上で非常に重要なスキルです。
SQL について詳しくは次の記事もご覧ください。
ビジネス理解力とコミュニケーション能力
データアナリストには、ビジネスの課題を理解し、データ分析の結果をわかりやすく伝えるコミュニケーション能力が求められます。
具体的には、次のようなスキルが必要とされます。
- ビジネスの課題や目標の理解
- 分析結果をビジネスの文脈で解釈する能力
- 分析結果を非技術者にもわかりやすく説明する能力
- ステークホルダーとの効果的なコミュニケーション
データ分析の結果を業務に活かすためには、これらのスキルが不可欠です。
論理的思考力と問題解決能力
データアナリストには、論理的に物事を考え、問題を解決する能力が求められます。データから課題を発見し、解決策を導き出すことが重要です。
具体的には、次のようなスキルが必要とされます。
- データから課題を特定する能力
- 仮説を立てて検証する能力
- 複雑な問題を分解し、解決策を導き出す能力
- データに基づいて論理的に結論を導く能力
まとめ：データアナリストについて
本記事では、データアナリストという職種について、その概要から仕事内容、必要なスキル、将来性まで幅広く解説してきました。
データアナリストは、ビジネスにおけるデータ活用の高まりを背景に、今後ますます重要な役割を担うことが期待される職種です。高い専門性とビジネス理解力を兼ね備えたデータアナリストは、さまざまな業界で活躍しています。
データアナリストを目指す方は、自身の強みと適性を見極めた上で、必要なスキルを着実に習得していくことが重要です。オンラインでの学習や実務経験の積み重ねを通じて、着実にスキルを高めていきましょう！
データアナリストという職種に魅力を感じた方は、ぜひこの記事を参考に、データアナリストとしてのキャリアについて考えてみてください。
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
キャリアの作り方をアドバイス
キカガク Career では、業界専門のキャリアアドバイザーが、あなたのこれまでの経験や希望をヒアリングし、これからのキャリアの作り方をアドバイスします。転職の進め方から、スキルアップの方法まで、あなたに合ったキャリアプランを提案します。
あなたの強みを発見
自分の強みを知ることは、転職を有利に進める上で非常に重要です。キカガク Career では、専門のキャリアアドバイザーがあなたの経験やスキルを分析し、あなた自身が気づいていない強みを発見します。その強みを活かすことで、転職面接を有利に進められます。
非公開求人が多数
キカガク Career では、一般に公開されていない非公開求人を多数取り扱っています。キャリア面談では、これらの非公開求人をあなたにあわせて提案します。
