キカガクの高橋です！エンジニア・デジタルマーケターをしています。
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う職種ということはわかるものの、それぞれどういった部分がわからないという方も多いでしょう。
本記事では、データサイエンティストとデータアナリストの違いを詳しく解説していきます。データを活用する仕事に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください！
社内の各部門からの要請に応じて、データ分析の結果をレポートやプレゼンテーションの形で提供します。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
役割
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う専門家ですが、その役割には違いがあります。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータから有用な情報を引き出し、ビジネスの意思決定に役立てる専門家です。
データの収集、加工、可視化をして、データから有意義な情報を引き出します。データアナリストは、社内の各部門からの要請に応じて、データ分析の結果をレポートやプレゼンテーションの形で提供します。
- 予測モデルの構築や機械学習アルゴリズムの開発など、高度な分析技術を用いてデータから新たな価値を創出する
- ビジネス課題を解決するために、データの活用方法を提案し、意思決定をサポートする
- 未来予測や最適化などの高度な分析をして、ビジネスの成長に貢献する
データアナリスト
データアナリストは、データを分析し、ビジネス上の問題解決や意思決定のサポートをする専門家です。
データの収集、加工、可視化をして、データから有意義な情報を引き出します。データアナリストは、社内の各部門からの要請に応じて、データ分析の結果をレポートやプレゼンテーションの形で提供します。
- 既存のデータを分析し、ビジネス上の問題解決や意思決定のサポートをする
- 事業部門からの要請に応じて、データの傾向や課題を明らかにし、レポートを作成する
- 過去のデータを活用し、現状分析や業績評価などを行なう
仕事内容
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データの前処理から機械学習モデルの開発まで、幅広い業務を担当します。高度な分析技術を用いて、ビジネス課題の解決に取り組みます。
- データの前処理：欠損値の処理、異常値の検出、データの正規化など
- 統計分析：仮説検定、回帰分析、多変量解析など
- 機械学習モデルの開発：教師あり学習、教師なし学習、深層学習など
- 結果の解釈と活用方法の提案：分析結果の解釈、ビジネス課題解決のための提案など
データアナリスト
データアナリストは、データの収集から可視化、レポート作成まで、一連のデータ分析業務を担当します。事業部門と連携し、データを活用した意思決定をサポートします。
- データの収集：社内外のデータソースからデータを収集
- データの加工：データのクリーニング、変換、統合など
- データの可視化：グラフやチャートを用いたデータの可視化
- レポート作成：分析結果をまとめたレポートの作成
- プレゼンテーション：分析結果を社内の関係者に説明
必要なスキル
データサイエンティスト
データサイエンティストには、統計学や機械学習の深い知識に加え、プログラミングスキルとビッグデータ処理の技術が求められます。また、分析対象領域に関する知識も重要です。
- 統計学：推測統計、ベイズ統計、時系列分析など
- 機械学習：教師あり学習、教師なし学習、深層学習など
- プログラミング：Python, R, SQL など
- ビッグデータ処理：NoSQL, データストリーム処理など
- ドメイン知識：ビジネス、医療、金融など、分析対象の領域に関する知識
データアナリスト
データアナリストには、統計学の基礎知識とデータ可視化のスキルが必要です。また、ビジネス知識を持ち、課題解決に向けた分析ができることが求められます。
- 統計学：記述統計、推測統計、多変量解析など
- データ可視化：Tableau, PowerBI, Excel など
- プログラミング：SQL, VBA, R など
- ビジネス知識：マーケティング、ファイナンス、オペレーションなど
仕事内容の違いを具体的な事例で解説
データサイエンティストとデータアナリストの違いについて、具体的な事例を交えて説明します。
事例1: EC サイトにおける商品レコメンデーション
データサイエンティストの仕事
購買データだけでなく、閲覧履歴や検索履歴なども含めた大規模データを用いて、機械学習モデルを構築します。このモデルを用いて、個々の顧客に最適な商品レコメンデーションを行うシステムを開発します。
購買データ、閲覧履歴、検索履歴に加え、ユーザーの属性情報や外部データも取り入れて、協調フィルタリングや内容ベースフィルタリングなどの複数の手法を組み合わせた機械学習モデルを構築した。
このモデルを用いて、リアルタイムで個々の顧客の興味・関心に合わせた商品レコメンデーションを行なうシステムを開発し、販売件数とユーザー満足度の向上を実現できた。
データアナリストの仕事
過去の購買データを分析し、商品の購買傾向や顧客セグメントごとの嗜好を明らかにします。その結果をもとに、マーケティング施策の改善案を提案します。
過去の購買データを分析した結果、20 代女性には化粧品や服飾雑貨の購入率が高く、40 代男性にはスポーツ用品や家電製品の購入率が高いことがわかった。
この結果を踏まえ、年齢や性別に応じた商品の訴求や、関連商品の提案を行なうことでマーケティング施策の改善を提案した。
事例2: 製造業における品質管理
データサイエンティストの仕事
品質データに加え、設備のセンサーデータや環境データなども分析に取り入れます。機械学習を用いて、不良品の発生を事前に予測するモデルを構築し、リアルタイムで品質管理を行うシステムを開発します。
品質データ、設備センサーデータ、原材料ロットデータ、作業員の行動データなど、様々なデータソースを統合し、ディープラーニングを用いた不良品予測モデルを開発した。
このモデルをリアルタイム監視システムに組み込むことで、不良品の発生をリアルタイムで検知・予測し、製造条件の自動調整や作業員への早期アラートを実現できた。
その結果、不良品率を 50% 削減し、大幅なコスト削減と品質向上を達成した。
データアナリストの仕事
製造ラインから収集された品質データを分析し、不良品の発生率や原因を特定します。分析結果をもとに、品質管理プロセスの改善点を提案します。
製造ラインのセンサーデータを分析し、特定の温度・湿度条件下で不良品の発生率が高くなることを発見した。
この知見を品質管理部門に共有し、温度・湿度管理の徹底によって不良品率を 10% 削減することに貢献した。
事例3: 金融機関における与信管理
データサイエンティストの仕事
顧客データに加え、外部の経済指標や社会情勢なども考慮に入れた機械学習モデルを構築します。このモデルを用いて、個々の顧客の与信リスクをスコアリングし、リスクに応じた与信管理を自動化します。
顧客データ、外部信用情報、マクロ経済指標、SNS データなど、約 1,000 の特徴量を用いて、ランダムフォレストと勾配ブースティングを組み合わせた与信スコアリングモデルを開発した。
このモデルを与信審査システムに統合し、申込データをリアルタイムでスコアリングすることで、高リスク顧客の自動判別とダイナミックプライシングを可能にした。
その結果、与信関連コストを 30% 削減しつつ、優良顧客の獲得率を 2 倍に高めることに成功した。
データアナリストの仕事
顧客の属性データや取引履歴を分析し、与信リスクの高い顧客セグメントを特定します。その情報をもとに、与信基準の見直しを提案します。
既存顧客の属性データと取引履歴を分析し、年収 400 万円以下かつ借入金額 500 万円以上の顧客セグメントでは延滞率が高くなる傾向を発見した。
与信基準の見直しを提言し、このセグメントへの貸出金利の引き上げと審査の厳格化を実施したことで、延滞率を 5% 改善した。
自分に合った役割を知って次のアクションにつなげよう
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う職種ですが、求められるスキルセットや仕事内容には違いがあります。自分の強みや興味、将来のキャリアビジョンから、どちらの職種が自分に合っているかを考えましょう。
データサイエンティストを目指す方は、統計学や機械学習の深い知識を身につけ、プログラミングスキルを磨くことが求められます。一方、データアナリストを目指す方は、ビジネス知識を深め、データ可視化や問題解決能力を高めることが重要です。
データサイエンティストとデータアナリストは、これからますます重要性が高まる職種です！自分の強みを活かせる道を見つけ、データの力でビジネスに貢献できる人材を目指しましょう！
- データサイエンティストは大量のデータから有用な情報を引き出し、ビジネスの意思決定に役立てる専門家
- データアナリストは、データを分析し、ビジネス上の問題解決や意思決定のサポートをする専門家
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