データアナリストはどんな職業なんだろう？
データアナリストは将来性があるのかな？
どんなスキルが必要なのかイメージが湧かない…
ビッグデータの活用が広まる中、データ分析のエキスパートである「データアナリスト」は注目されている職業です。しかし具体的にどんな仕事なのか、将来性や年収はどのくらいなのか気になっている方もいるのではないでしょうか。
そこで、本記事ではデータアナリストとはどのような職業なのか、その仕事内容を平均年収や将来性も交えて解説します。データアナリストに必要なスキルや向いている人の特徴も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- さまざまなデータをビジネスに活用するのがデータアナリストの仕事
- コンサル型とエンジニア型のデータアナリストでは求められるスキルが異なる
- データアナリストの平均年収は約696万円で、全国平均を大きく上回る高い水準
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本記事の解説内容に関する補足事項
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また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
データアナリストとは
データアナリストとは、データアナリストはさまざまなデータの中から価値を引き出すことが主な仕事です。以下の流れで、詳細について詳しく解説します。
それぞれ詳しくみていきましょう。
「データから価値を引き出すこと」が主な仕事内容
データアナリストはさまざまなデータの中から価値を引き出すことが主な仕事となります。
具体的には、組織や企業が保有する大量のデータを収集し、分析します。例えば、顧客データから購買傾向を分析し、マーケティング戦略に活かすなどです。また、在庫データから需要予測を行い、適切な在庫管理につなげることも可能です。
このように、データアナリストによって収集・分析されたデータはビジネスの意思決定や戦略に利用されます。経営層がデータに基づいた判断を下せるよう、わかりやすく可視化して報告するのもデータアナリストの重要な役割です。
データアナリストの仕事にもなるデータ分析の基本については、下記の記事でも詳しく紹介しています。
データサイエンティストとの違い
データアナリストとよく似た職種に、データサイエンティストがあります。両者の主な違いは以下の表の通りです。
上記の表で示した通り、データアナリストはビジネス課題の解決に重点を置き、既存の分析手法を用いてデータの傾向や特徴を見つけ出すことを得意としています。一方、データサイエンティストは機械学習などの技術を活用して予測モデルを構築することに注力し、より技術的な側面を担っています。
ただし、近年ではデータアナリストとデータサイエンティストの区別が曖昧になりつつあり、求められるスキルも重なる部分が多くなっているのが実情です。
なお、データサイエンティストとの違いについては、下記の記事で詳しく紹介しているのであわせてご一読ください。
データアナリストの種類
データアナリストは大きく2種類のタイプに分けられます。
それぞれの特徴を詳しくみていきましょう。
コンサル型
コンサル型のデータアナリストは、企業やクライアントに対してデータ分析に関するコンサルティングを行います。ビジネスの目標に合わせたデータ戦略の立案、データ収集・前処理、分析・モデリング、レポート作成・プレゼンテーション、アクションプランの策定などが主な内容です。
例えば、マーケティング部門から「販売促進施策の効果を知りたい」という相談を受けた場合、コンサル型データアナリストは販売データと施策データを収集・分析し、施策の効果を定量的に評価します。その結果をわかりやすくまとめ、今後の施策立案に向けた提案を行います。
これらの業務を遂行するために、コンサル型データアナリストには分析力や論理的思考力、仮説力、統計学やマーケティングの知識が必要です。クライアントや自社の抱える課題に対する仮説を立て、データを読み解き、課題の発見や改善策の提案までを行わなければいけません。
エンジニア型
エンジニア型のデータアナリストは、データ基盤の構築やデータ処理の自動化に重点を置いた仕事を担当します。具体的には、データの収集、ストレージ、データパイプラインの設計と構築、データの抽出・変換・ロード（ETL）プロセスの自動化、データ品質管理、データセキュリティの確保などです。
例えば、複数のデータソースから大量のデータを収集し、分析用のデータベースに統合する必要がある場合、エンジニア型データアナリストはデータパイプラインを設計・構築します。また、定期的なデータ更新を自動化することで、分析業務を効率化します。
これらの業務を遂行するために、エンジニア型データアナリストには分析力、論理的思考力、仮説力、統計学やマーケティングの知識に加え、機械学習や自然言語処理などの知識がなければいけません。そのため、JavaやHadoopなどのプログラミング言語やWebアクセス解析ツールの使用が必要になることも多いです。
データアナリストは、コンサル型とエンジニア型のどちらの役割も果たすことがあり、仕事内容は企業やプロジェクトによって異なります。どちらのタイプも、ビジネスの意思決定をするためにデータから価値を引き出すことが求められる点は共通です。
データアナリストに必要なデータ分析の活用例や手法については、下記の記事で詳しく解説しています。
データアナリストの平均年収
求人ボックスから、データアナリストの年収は約696万円です。
国税庁の令和3年分の民間給与実態統計調査によると、給与所得者の平均給与は443万円でした。データアナリストの平均年収はこれを大きく上回っており、高収入を得られる可能性が高い職業だといえます。
ただし、年収のばらつきが大きいのも事実です。経験年数や専門性、企業規模などによって年収は大きく変動します。例えば、大手IT企業に勤務するベテランのデータアナリストは1,000万円以上の年収を得ているケースもあります。一方で、中小企業で働く若手のデータアナリストは400万円程度の年収にとどまる場合もあるようです。
スキルや経験を積み、専門性を高めていくことでより高い年収を目指せます。また、マネジメント職や専門職としてのキャリアを築くことで、さらなる年収アップが期待できます。
データアナリストを含めたデータ分析の職種と各平均年収などは、下記の記事で詳しく紹介しています。
データアナリストの将来性
データアナリストの将来性は今後も高いと考えられます。国を挙げてDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進している今、データ活用の重要性はますます高まっているからです。DXを実現するためには、データ分析は欠かせない要素のひとつです。
例えば、下記のようなケースでデータが活用できます。
- データをもとに経営判断できる
- データ分析で顧客を深く理解しニーズがわかる
- 在庫管理や需要予測にデータを活かし効率化できる
- 新たな商品開発にデータを活かす
さらに、データ分析はリスク管理の面でも重要な役割があります。事業環境の変化や潜在的なリスクをデータから読み取ることで、未然に対策を打てるからです。
ビジネスにおいてデータを活用する場面は多岐にわたります。DXの流れが加速するにつれ、データアナリストの需要はさらに高まると予想できます。
データアナリストは、専門性を高めてスペシャリストを目指したり、マネジメント職として活躍したりすることも可能です。データアナリストはやりがいのある仕事であり、将来性の高い職業だといえます。
データアナリストを含むデータサイエンスが注目されている理由や学ぶメリットについては、下記の記事で詳しく紹介しています。
データアナリストに向いている人の特徴3つ
ここからは、データアナリストに向いている人の特徴を、3つにまとめて紹介します。
- 1. 問題解決能力がある
- 2. 意欲と向上心がある
- 3. コミュニケーション能力がある
問題解決能力がある
データアナリストに向いている人は、問題解決能力が高い傾向にあります。データ分析の目的は、ビジネス上の課題を解決することにあるからです。
問題解決能力の高い人は、問題や課題の本質を見抜き、原因を特定して全体像を把握することができます。そして、柔軟な発想力で解決策を導き出し、リスクも考慮しながら緊急度に合わせて意思決定ができる能力も備えています。
例えば売上低迷の原因を分析するとき、単に数字の変化を追うだけでなく顧客ニーズの変化や競合他社の動向など、さまざまな角度から問題を捉えることが可能です。そして、データに基づいて効果的な打開策を立案し、実行に移すことができます。
意欲と向上心がある
データアナリストに向いている人は、常に学び続ける意欲と向上心を持っています。データ分析の手法は日進月歩で進化しており、新しい言語やツールが次々と登場しているからです。
また、データ収集・分析するだけでなく、常にどのデータを組み合わせるかなど、気付きやひらめきも必要です。そのため、自ら進んで新しい知識やスキルを吸収し、日々の業務に活かしていく姿勢が欠かせません。
意欲と向上心がある人は、機械学習の手法を学んでデータ分析の幅を広げたり、ビジネススキルを身につけてよりクライアントのニーズに応えられるようになったりと、常に自己研鑽を怠りません。
コミュニケーション能力がある
データアナリストに向いている人は、分析結果をわかりやすく伝えるコミュニケーション能力も備えています。いくら優れた分析結果でも、それを関係者に正しく理解してもらえなければ意味がありません。
コミュニケーション能力の高い人は、クライアントや社内の担当者に対して、データの意味をわかりやすく説明することができます。課題解決の方法を提案するときには、そのメリットをしっかりと伝えることができるのです。
例えば、マーケティング部門に向けて顧客データの分析結果を報告するとき、単に数字を羅列するだけでは伝わりません。「数字の意味」や「何を改善すれば売上を伸ばせるか」などを具体的に説明できる能力を持っているのが、データアナリストに向いている人の特徴です。
このように、データアナリストに向いている人は、問題解決能力、意欲と向上心、コミュニケーション能力を兼ね備えている必要があります。
データアナリストに求められるスキル
ここからは、前述した種類別でデータアナリストに求められるスキルをそれぞれ紹介します。
コンサル型データアナリスト
コンサル型のデータアナリストに必要なスキルは、下記のとおりです。
- 分析力
- 論理的思考力
- 仮説を立てる力
- 統計学
- マーケティング
分析力は、データから意味のある情報を引き出し、パターンや傾向を見つける能力です。論理的思考力は、データを構造的に捉え、因果関係を明らかにする力となります。仮説を立てる力は、ビジネス課題に対して適切な仮説を設定し、データ分析の方向性を定める能力です。
また、統計学の知識は、データの特性を理解し、適切な分析手法を選択するために必要となります。マーケティングの知識は、データ分析の結果をビジネスの意思決定に活かすために重要です。
例えば、売上データを分析する際、「新商品の発売が売上増加に貢献したのではないか」という仮説を立てます。発売前後のデータを比較し、統計的な有意差を確認します。結果をマーケティング戦略に反映することで、データに基づいた意思決定が可能です。
データアナリストの基礎となるデータ分析の勉強方法については、下記の記事でも詳しく紹介しています。
エンジニア型データアナリスト
エンジニア型のデータアナリストに必要なスキルは、コンサル型に求められるスキルに加えて以下のスキルが必要です。
- 機械学習
- 自然言語処理
機械学習の知識は、大量のデータから自動的にパターンを見つけ出し、予測モデルを構築するために必要です。自然言語処理の知識は、テキストデータを分析し、感情分析や意図分類などを行うために欠かせません。
プログラミング言語では、JavaやHadoopなどがよく使われます。プログラミング言語を使って、データの前処理、分析、可視化などを効率的に行うことが可能です。また、Webアクセス解析ツールを使いこなせると、分析結果をわかりやすく可視化できます。
データ分析におすすめのプログラミング言語については、下記の記事で詳しく紹介しています。
データアナリストになる方法
ここからは、データアナリストになる方法を、2つにまとめて紹介します。
独学だと挫折しないかと心配している人は、スクール経由で目指すのがおすすめです。それぞれ詳しくみていきましょう。
独学でスキル・資格を習得し就業する
独学でデータアナリストを目指す場合、資格取得を見据えて学習を進めるのがおすすめです。データアナリストに関連する主な資格には以下のようなものがあります。
| OSS-DB技術者認定試験 | オープンソースのデータベース管理システムに関する知識と技術を認定する試験データベースからのデータ抽出や加工に必要なスキルが身につく |
| 統計検定 | 統計学の基礎知識から応用まで幅広い内容を問う検定データの特性を理解し、適切な分析手法を選択するために必要な知識が身につく |
| オラクルマスター | オラクル社のデータベース管理システムの知識と技術を認定する資格大規模データベースの構築や運用に関するスキルが身につく |
| 情報処理技術者試験 | ITエンジニアとして必要な知識と技術を問う国家試験データベース、ネットワーク、セキュリティなど幅広い分野の知識が身につく |
これらの資格を取得するためには、体系的な学習が必要です。専門書や公式ガイドを活用し、基礎から応用まで着実に学んでいきましょう。また、オンラインの学習サイトを活用するのも効果的です。
ただし、独学では学習の進め方に悩むこともあります。モチベーションを維持し、効率的に学習を進めるためには、明確な目標設定と学習計画が大切です。また、学んだ知識を実践で活かす機会を積極的に見つけていくようにしましょう。
スクール経由で転身する
独学での学習が難しいと感じる人は、スクールを活用して転身するのも一つの方法です。データアナリストを目指せるスクールとしては、侍エンジニアがおすすめです。
侍エンジニアのデータサイエンスコースでは、データ分析の基礎から、機械学習や深層学習まで幅広く学べます。実務で使える実践的なスキルが身につくカリキュラムが特長です。
また、学習コーチによる手厚いサポートが受けられるのも大きな魅力です。学習の進め方や課題に詰まったときには、経験豊富な学習コーチに相談できます。
さらに、侍エンジニアではキャリアサポートも充実しているため、履歴書の添削や模擬面接など、就職・転職に必要なサポートを受けられます。スキルアップと同時に、キャリアアップも可能です。
スクールに通うには一定のコストはかかりますが、体系的なカリキュラムと手厚いサポートを受けられるメリットもあります。効率的にスキルを習得し、データアナリストへの転身を実現したい人におすすめの方法です。
データアナリストにまつわるFAQ
最後に、データアナリストによくある疑問へまとめて回答します。
それぞれ詳しく回答しています。
質問1：データアナリストには未経験からなれる？
データアナリストは、プログラミングや統計学などの専門的な知識やスキルが必要とされる職種です。そのため、未経験からいきなりデータアナリストになるのは難しいと考える人もいるのではないでしょうか。
しかし、実際には異なる職種からデータアナリストへの転職は可能です。必要なスキルを独学で身につけることもできますが、体系的に学びたい場合は、専門のスクールなどを活用するのがおすすめです。
例えば、侍エンジニアのデータサイエンスコースでは、データ分析の基礎から応用まで幅広く学べます。実務で使える実践的なスキルが身につくカリキュラムが特長で、学習コーチによる手厚いサポートも受けられます。
スクールで学んだ後は、データアナリストを募集している企業に就職・転職するのが一般的です。侍エンジニアでは、学習中のサポートだけでなく、卒業後の学習方法から転職のサポートまで行っています。効率よく学んで転職したい人は、ぜひ詳細をご確認ください。
質問2：データアナリストのキャリアパスは？
データアナリストのキャリアパスを考える上で、データサイエンティストと比較すると参考にできます。一般的に、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専門性が求められる職種です。
データサイエンティストに必要とされるAIや機械学習の知識は、多くの場合、修士号や博士号といった高度な学位が前提となります。ただし、データアナリストとして一定の経験を積んだ後、さらに専門性を高めてデータサイエンティストを目指すというキャリアパスも可能です。自分のスキルと目標に合わせて、ステップアップを図っていくことが大切です。
データアナリストとデータサイエンティスト、どちらの職種が自分に向いているのかわからない人も多いのではないでしょうか。また、他のIT職種に興味がある人もいるかもしれません。
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質問3：データアナリストやめとけと言われる理由は？
データアナリストを目指す上で、「データアナリストはやめとけ」と言われることがあります。その主な理由は、必要とされるスキルの習得難易度が高いためです。
データアナリストに求められる知識は、統計学やプログラミングスキルなど多岐にわたります。加えて、マーケティングなどのビジネス知識やコミュニケーション能力も必要です。これらのスキルを習得するには、相当の学習時間と努力が必要です。
ただし、データアナリストの需要は高まる一方であり、将来性のある職種であることに変わりはありません。学習の難易度の高さに臆することなく、自分の目標に向かって着実にスキルを身につけていくことが大切です。
データアナリストやめとけと言われる理由については、下記の記事でも詳しく紹介しています。
まとめ：データアナリストを目指すならスキルを学ぼう
データアナリストは、今後も高い需要が予想される、将来性のある職業です。平均年収も全国平均を上回る水準にあり、高い収入を得られる可能性があります。
ただし、データアナリストに求められるスキルは多岐にわたります。データの収集・分析スキルだけでなく、課題解決に向けた提案ができるようにマーケティングなどのビジネス知識も身につけなければいけません。
スキルは独学で学ぶことも可能ですが、学習の難易度が高いため、途中で挫折してしまうリスクもあります。挫折を避け、効率的にスキルを習得するには、質問できる環境で学ぶことが大切です。わからないことをそのままにせず、すぐに解決できる学習環境を作りましょう。
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データアナリストを目指すなら、単に知識を詰め込むだけでなく、実務で使えるスキルを効率的に学ぶことが何より大切です。侍エンジニアの学習環境を活用して、着実にスキルを磨いていきましょう。
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この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
