データアナリストとは？仕事内容・平均年収・必要スキルや資格も解説！
公開日：2019.11.26
ITエンジニア職種
この記事ではデータアナリストへの就職、転職を検討している方に向け、データアナリストの仕事内容やデータサイエンティストとの違い、平均年収や将来性について解説します。未経験で就職・転職活動をする場合に必要なスキルや、持っておくとよい資格も紹介しますので、データアナリストに興味を持っている方はぜひ参考にしてください。
データアナリストとは？
データアナリストとは、収集した情報を分析するプロフェッショナルのことを指します。分析した情報で仮説を立て、クライアントの悩みや課題への解決策を提案するなども行うため、高度な分析技術やスキルが求められる仕事です。
データアナリストが扱う情報の分野は多岐にわたります。データアナリスト自身の専門分野や得意分野によって分析手法が異なる場合もあります。
データアナリストの歴史
データ分析の根幹をなすのは統計学です。統計学が発展した時期にコンピュータが誕生し、統計学に基づいた処理がコンピュータに実装されました。しかし、データの規模が大きくなるにつれ統計学だけでは対応できなくなってきました。そこで、ビッグデータを分析するためにデータマイニングという技術が生み出され、データアナリストという職業が誕生したのです。
データサイエンティストとはどう違うか
データアナリストと混同されがちな職業として、「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、データの分析結果から課題の解決方法を導き出して提案する職業です。一方のデータサイエンティストは、ビッグデータから必要な情報を抽出し、分析する職業です。
両者は、担当するフェーズによって線引きされていますが、業務領域の線引きが曖昧なことが多くなっています。そのため、データアナリストは主にデータの活用を、データサイエンティストはデータの抽出を行うと考えておくとよいでしょう。
データアナリストの2つのタイプ
データアナリストの組織を作り、事業を推進している企業もあります。ここでは、「コンサル型」と「エンジニア型」、2タイプのデータアナリストについて解説します。
コンサル型
クライアントや自社企業が抱えている課題を解決するために、必要となるデータは何かという仮説を立て、ビッグデータを分析して明確な解決案を提案することが主な仕事内容です。どのデータを分析すればよいのかといったことが、コンサル型データアナリストにおける業務の出発点となります。
コンサル型データアナリストは、コンサルティングやマーケティング業界を中心に、専任者として受け入れ体制のある企業で活躍しています。統計学やSQLなどの知識も求められます。
エンジニア型
分析したデータや機械学習などの結果が何を表しているのか、消費者の動向に規則性はないかなど、大量のデータの中から規則性と要求を探し出し、具体的なプロダクトの機能改善や提案を行います。
エンジニア型アナリストには、Javaや機械学習、統計解析などの幅広いスキルが求められます。自社メディアやWebポータルサイトを運営している企業、ソーシャルゲームプラットフォーマーなどで活躍しているケースが多いです。
データアナリストの年収の目安は？
データアナリストの年収は、企業や対応する業務範囲、スキルなどによって変動します。しかし、一般的には高収入で、正社員では年収500万円以上、派遣社員でも時給2,000円以上の求人が多数あります。
新入社員であっても年収が500万円以上になることは珍しくありません。実務経験者であれば即戦力を求める企業から歓迎され、新入社員の3倍以上、具体的には1,500万円以上の年収が支払われるケースもあります。
データアナリストにはどんな人が向いている？
データアナリストに興味のある方にとっては、どのような人がこの職業に向いているのか気になるところでしょう。ここでは、どのような人がデータアナリストに向いているのか解説していきます。
論理的に物事を考えられる人
データ分析は、客観的な視点で行う必要があります。主観的にデータを見てしまうと、正確な分析ができません。データアナリストは客観的な視点でデータを活用し、クライアントや自社の利益に貢献する職種です。客観的かつ論理的に物事を考えられる人は向いているといえるでしょう。
知的好奇心が強く、勉強熱心な人
常に最新の知識で業務に取り組む必要があります。業務で使うプログラミング言語は多岐にわたります。そのため、知的好奇心が強く、勉強熱心な人でなければ最新の動向や言語を学び続けることは難しいでしょう。常に学習することに喜びを感じられる人が向いているといえます。
コミュニケーション能力が長けている人
クライアントや担当者のニーズを的確に素早くとらえたり、分析結果を分かりやすく言葉をかみ砕いて提案したりするためには、コミュニケーション能力に長けていることが重要です。さらに、新たな提案を採用するメリットを伝えるためには、プレゼンテーション能力も必要であるといえます。
データアナリストに必要なスキル・資格とは
ここでは、データアナリストになるにあたり、必要なスキルや資格について解説します。
求められるスキル
まずは求められるスキルについて解説します。
コンサル型データアナリスト
コンサル型データアナリストは、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などが求められます。クライアントや自社が抱える課題に対する仮説を立てて、課題の発見や改善策の提案まで行うため、分析力や論理的思考力が必要とされるからです。データを読み解くため、統計に関する知識は必要不可欠です。
エンジニア型データアナリスト
エンジニア型データアナリストは、分析力、論理的思考力、仮説を立てる力、統計に関する知識、マーケティング知識などが求められます。さらに、機械学習、自然言語処理などについての知識もあるとよいでしょう。そのほかにも、JavaやHadoopなどのプログラミング言語を要されるケースがあります。
Webメディアなどのアクセス解析は、専用のツールを使用するケースも多いため、それらのツール使用に長けていることも必要になります。
持っているとおすすめな資格
データアナリストになるために必須となる資格はありませんが、資格を持っていれば未経験者でも就業できる可能性が高まります。おすすめの資格について説明します。
OSS-DB技術者認定試験
オープンソースデータベースに関わる技術・知識の両方を中立的な立場から評価するIT技術者認定試験です。特定非営利活動法人LPI-Japanが実施しています。
統計検定
日本統計学会が主催する検定です。その名のとおり、統計についての知識、分析力を評価・認定します。データから正確かつ客観的に課題を把握する力があることを証明できます。統計に関する知識がなければデータアナリストとしては仕事になりません。そのため、就職活動や転職活動に先だって取得しておくことをおすすめします。
オラクルマスター
複数あるOracle Databaseを、一通り使いこなせる技術力を客観的に証明できる資格です。日本オラクル社が運営しています。データを分析する職業なので、取得しておくとよいでしょう。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験とは、情報処理技術者としての知識・技術があることを経済産業省が評価・認定する国家試験です。特定の製品やソフトウェアに関する知識だけではなく、情報技術全般に関する知識が幅広く問われます。
データアナリストの需要・将来性
近年、ビッグデータを有効活用して経営戦略に役立て、ビジネスチャンスを逃さないようにするという考えが一般にも浸透しつつあります。そのため、情報分析を行うデータアナリストは不足状態にあるといえます。
AIの進化によってデータアナリストの将来性を不安視する人もいますが、むしろAIを活用することでさらに需要は高まることが予想されています。データアナリストは現在だけではなく、今後も重宝される存在となるでしょう。
データアナリストを目指すならAKKODiSへ
データアナリストは今後も需要が高まっていくと予想される職種です。幅広い経験とスキルが求められますが、資格を取得することで未経験でもデータアナリストを目指すことができます。
データアナリストを目指すなら、資格だけでなく総合人材サービスの利用を検討することもおすすめです。AKKODiSは豊富な案件も保有しています。
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（2019年11月現在）
