ITエンジニアのデータアナリストという職種についてご存知ですか？
アナリストというくらいだからデータを分析する仕事とふんわり理解している人も多いと思います。
データサイエンティストという職種もありますが、データアナリストとの違いを聞かれると答えられない人の方が多いでしょう。
データアナリストはデータを分析し、ビジネスにおいての意思決定をするための支援を仕事としています。
経産省がいうIT先端人材のAI人材にも該当するのがデータアナリストです。
近年ではBIGデータなどのデータを分析し、その後とのビジネスに役立てることに注目している企業も増加していて、データアナリストは昨今では注目されている仕事の１つです。
データアナリストに興味がある人に向けて、具体的な仕事内容や、向いている人の特徴、やめとけといわれる理由などを解説します。
未経験からデータアナリストへの転職は可能なんでしょうかという疑問にもお答えします。
Contents
データアナリストとは？
データアナリストとは、データの分析を行う人のことです。
収集した情報を分析するプロフェッショナルです。目的に応じたデータを収集し、分析した情報で仮説を立てて、クライアントの悩みや課題の解決策を提案し、コンサルやシステム構築などを行います。
高度な分析スキルに加えて、分析した結果をまとめるためのドキュメント能力や提案力も求められます。
データアナリストの仕事内容
データアナリストの仕事内容の分野は多岐にわたります。
取得した分析結果をどのような業務に活かすのかで、「コンサル型」と「エンジニア型」の二種類に分けられます。
コンサル型
コンサル型データアナリストは、データ分析で得た結果をもとに、クライアントの課題解決のためのコンサルティングを実施します。まずは課題に対して仮説を立てて、具体的な解決案の提案や検証を行います。コンサルティングファームやマーケティング会社などで活躍することになります。
エンジニア型
エンジニア型データアナリストは、データ分析結果をもとにサービスの品質向上を目的としたシステムを構築します。プログラミングスキルを活かして、システムの実装に携わることもあります。エンジニアだからこそわかる視点でデータ分析を行うのが特徴です。
Webメディアの運営企業やアドテクノロジー企業などで活躍します。
データサイエンティストとの違いとは
データアナリストとデータサイエンティストの目的は共通しています。その目的とは、データ分析結果によってビジネス上の課題を解決することです。しかし、目的は共通していますが、データサイエンティストはデータアナリストの上級の役割を持つと言われています。
今回は、職務領域と必要スキルの違いに注目して解説します。
職務領域の違い
まずは職務領域の違いについてです。
データアナリストは、基本的な統計学を用いてデータの分析を行います。データアナリストが扱うデータは大量かつ多様です。
一目見ただけでは、データが何を表しているかがわかりません。そこでデータアナリストは目的を達成するために、データを分析していきます。そして、データアナリストが扱うデータはリレーショナルデータベースに保存できるような構造化されたデータがメインです。
データサイエンティストは、データアナリストよりも高度な分析を行います。
統計学を使用して分析するデータアナリストに対し、データサイエンティストは、機械学習を用います。
機械学習を用いて、データから将来予測をしたり、音声や画像などの非構造化データを分析します。
必要スキルの違い
必要スキルの違いでは、データを分析するにあたって統計学を頻繁に使用するのか、機械学習を頻繁に使用するかの違いになります。
機械学習の知識が必要なのかどうかと使用するソフトウェアの違いです。
データアナリストの年収
求人ボックスの調査によると、データアナリストの平均年収は約696万円といわれています。
※参考：求人ボックス「データアナリストの仕事の年収・時給・給料」
地域別で見ると、最も平均年収が高い地方は関東で、その中でも東京が698万円と高い水準になっていることがわかります。
全体的なITエンジニアの平均年収が約497万円ですから、データアナリストの平均年収が高い水準であることがわかります。
データアナリストに必要なスキル
ITに関する全般的な知識はデータアナリストにとって基本中の基本です。加えて、統計学・データベース・プログラミング言語・分析ツールを扱える能力・資料作成やプレゼンスキルなどの知識が必要になります。
基本の統計学
データアナリストが、データの分析を行うために第一に必要なのが基本的な統計学の知識です。
ユーザーエクスペリエンスの改善や顧客の分類、ターゲティング、KPI設計、広告配信最適化などのあらゆる分野でデータの解析が行われます。それらに使用される分析モデルは、統計学のアソシエーション分析・クラスター分析・回帰分析といった手法です。
そのため、確率や統計、微分積分などの知識も必要になることでしょう。
データベース
データベースに関する知識も、データアナリストにとっては必須のスキルです。大量のデータを構造化データとして扱うデータアナリストは、データベースからデータを抽出して解析に使用します。リレーショナルデータベースで扱うデータの理解や複製データ作成の知識はもちろんですが、データベースを扱うための言語であるSQLも習得しておく必要があります。
プログラミング言語
データアナリストは、プログラマーやエンジニアのようにシステムを構築することがメインではありません。
しかし、データ分析に用いる統計解析や機械学習、ディープラーニングで使用されるプログラミング言語については、知っておいた方がいいかもしれません。
例えば、PythonやRです。
分析ツール
データの量によっては、分析に使用するツールがExcelのこともあります。IF関数やVLOOKUPなどの基礎的な関数や
ピボットテーブルを使いこなせておくといいでしょう。
また、ダッシュボードやレポートを作成するためにBIツールを駆使するスキルが求められます。BIツールは、ドラッグアンドドロップで直感的な操作でデータのビジュアル化やレポート作成、シミュレーションができるツールです。代表的なBIツールには、「Tableau」や「PowerBI」があります。
BIツールとデータソースを連携させて、分析を行う力や、ダッシュボードを作成するスキルが必要です。
資料作成やプレゼンスキル
データアナリストの目的は、分析結果をまとめてクライアントに提出し、課題を解決していくことです。
そのため、分析結果をわかりやすくまとめる能力とプレゼンスキルが必要です。これは、データサイエンティストにも求められるスキルですが、ビジネスサイドのコミュニケーションはデータアナリストが担当することも多いので、データアナリストにとっては重要なスキルです。
分析の結果は、PowerPointを使用して資料化することが多く、コンサルタントのように1スライド1メッセージを込め、構造化されたチャートで内容を説明するスキルが必要です。
データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストに向いている人の特徴について解説します。
数学やデータが好き
データアナリストとして活躍している人は、もともと数字やデータを眺めることや計算することが好きな人が多いです。
少なくとも、長時間数字やデータを扱うことが苦にならない人は向いているでしょう。
勉強が苦じゃない
データアナリストは、業務を遂行するために必要な知識やスキルが幅広い職種です。
基本的な統計学や、データベースに関する知識、RやPythonなどのプログラミング言語のスキルです。これらのスキルは、業務を遂行するだけで体系的に身につくわけではありません。自主的に専門書や論文を読むことや、必要に応じて資格試験を受ける姿勢が重要です。
その耐え、好奇心が高く、勉強が苦にならないと感じる人は向いているでしょう。
几帳面で細かい作業が得意
データを扱うデータアナリストは、数字やデータのミスが命取りとなります。分析結果に基づいて、ビジネスの大きな投資が行われたり大規模な施策の転換が行われたりします。その根拠となる数字が一つでも間違っていれば、大きな損失となってしまいます。
自分の実施する作業に対して常に細心の注意が必要です。そのため、大雑把な人よりも几帳面な人の方が適性があるといえるでしょう。
データアナリストはやめとけといわれる理由
データアナリストになるためには、幅広い知識やスキルが必要です。統計学では、理系大学レベルの深い知識も求められます。
これから独学で統計学について学ぶとなると、相当な努力が必要です。
また、統計学だけではなくITスキルも必要です。
数学やITに関する知識が必要でハードルが高いため、「データアナリストはやめとけ」といった声も見受けられます。
また、データアナリストという職種に過度に期待している企業もあります。データアナリストに仕事を任せればすぐに分析結果がでる、100%の精度で分析をしてくれると考えている企業も少なくはありません。
データ分析は、すぐに結果が出るものではありませんし、分析の結果が必ず正しいとも限りません。
そのため、提出した結果が企業の理想とかけ離れていると、企業から信用を失うこともあります。あまりにも過剰な期待を込められると、仕事がしづらいと感じたり、結果を出すのが怖いと感じることもあります。この点を含めて「データアナリストはやめとけ」という人もいます。
データアナリストになるには？
データアナリストは、統計学やITの専門的かつ高度な知識が必要ですが、特別な資格は必要ありません。
もしこれらのスキルをこれから勉強しようと思っている人は、データアナリストを養成する専門学校や大学に進学することをお勧めします。また、すでにある程度の知識を持っている人は、求められているスキルを磨きましょう。
特に資格が必要ないデータアナリストですが、ITの知識やマーケティング知識を身につけるためには、「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」の資格取得をお勧めします。データベース管理や構築のスキルを証明するためには、「オラクルマスター」、統計学の知識を証明するためには「統計検定」という資格もお勧めです。
未経験から転職は可能なのか？
未経験からデータアナリストを目指すことは可能です。
現在の職種がITエンジニアや、マーケティング経験者は、比較的転職しやすいでしょう。これまで培ったスキルやこれまでの経験をデータアナリストの業務に活かしやすいからです。
ITエンジニアの場合は、マーケティングの知識を身につけ、マーケティング経験者は、ITスキルを身につけていきましょう。
まとめ
データアナリストは将来性もあり、AIの進化ともに成長していく職種であることはご理解いただけたかと思います。
ビジネスを拡大させるためにも、データ分析をしビジネスの意思決定や、機能改善などにも貢献するのがデータアナリストです。
IT人材は人材不足が深刻化していますが、なんと2030年には最大79万人ものIT人材が不足するとのデータもあります。
中でも先端IT人材であるAI人材は今後も需要が増えていくことは決定的で、人材不足が顕著な領域なのです。
しかし、データアナリストとして活躍するためには高度なスキルを必要とするため、そうそうなれる職種でもありません。
そのような需要バランスからも、データアナリストの年収は高くなっているのだと思われます。
将来性も明るしデータアナリストになりたいという方は、転職するのに苦労する可能性が高いでしょう。
不安があれば、まずは転職エージェントに相談して見うるといいでしょう。
現在のスキルセットからデータアナリストになれる可能性についても相談することができます。
IT業界専門の転職エージェントならテクニカルな部分も含め理解してくれますので、貴方がどのような転職先が向いているのかも含め分析してくれます。
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