データアナリストは、さまざまなデータを活用して事業を成長させる「縁の下の力持ち」 のような存在です。データの適切な活用がビジネスの成長を支える時代においてデータアナリストの需要は、急速に高まっています。
この記事ではデータアナリストの役割や必要なスキルやおすすめの資格、将来のキャリアパスなどを詳しく解説します。これからのキャリア形成に役立つ情報を提供いたしますので、ぜひ参考にしてください。
データアナリストとは
データアナリストは、企業や組織が保有する膨大なデータを分析し、ビジネスの課題解決や事業を成長させるために必要な意思決定を支援する職種です。
具体的にはデータの収集や前処理、統計解析、結果の可視化などを行い、得られた知見を基に戦略的な提案を行います。このような仕事を遂行するためにデータアナリストには、論理的思考力や高度な分析スキルが求められます。
データアナリストはデータサイエンティストと混同されることがありますが、以下のような違いがあるのです。
データアナリストの仕事が主に既存データの分析とビジネスへの応用に焦点を当てるのに対し、データサイエンティストは新たなデータモデルの構築や高度なアルゴリズムの開発など、より技術的・研究的な役割を担います。
データアナリストは、データを活用してビジネスの成長や効率化に直接貢献する重要な役割を果たしているのです。
データサイエンティストとの違い
ここからは、データアナリストとデータサイエンティストの違いについて、さらに深く解説します。
データアナリストは主にデータの収集・整理・分析を担当し、ビジネス上の意思決定をサポートする役割を担います。
一方でデータサイエンティストは、統計学や機械学習の知識を活用して、データから新たな価値を創出するモデルの構築やアルゴリズムの開発を行う仕事です。
このようにデータアナリストが現状のデータを分析して問題解決を図るのに対し、データサイエンティストは高度な技術を駆使して新たなデータモデルを作り出す点で異なります。
ただし両者のスキルセットが重なる部分も多く、具体的な業務内容や求められるスキルは企業やプロジェクトによって異なる場合があります。
データアナリストに必要なスキル
ではデータアナリストになるには、どのようなスキルが必要なのでしょうか。ここでは、以下4つのデータアナリストに必要なスキルについて、詳しく解説します。ここで紹介するスキルの習得により、データアナリストとしての専門性を高められるでしょう。
- 数学や統計学の基礎知識
- データベースに関する知識
- データ分析ツールの操作スキル
- Pythonなどのプログラミングスキル
数学や統計学の基礎知識
データアナリストの仕事には、数学や統計学の基礎知識が不可欠です。特に統計学や確率論、微分積分、線形代数などの大学レベルの数学は、データ分析の基盤となります。
これらの知識はデータの集計や可視化、検定手法の理解と適用に直接寄与します。統計学の習得によりデータの傾向やパターンを正確に把握し、適切な意思決定を支援する能力が向上するでしょう。また微分積分や線形代数の理解は、機械学習や高度な分析手法を習得する際にも重要な役割を果たします。
これらの数学的基礎をしっかりと身につけることで、データアナリストとしての専門性と分析力を高められるでしょう。
データベースに関する知識
データベースに関する深い知識も、データアナリストの仕事に不可欠なスキルです。データベースは企業が蓄積する膨大な情報を管理・保存する基盤であり、データアナリストにはこれらの膨大なデータを適切に扱う能力が求められます。
特にSQL（Structured Query Language）は、データの抽出や加工において必須のスキルです。SQLの活用により必要な情報を迅速かつ正確に取得できれば、適切な分析が可能になるでしょう。 例えば売上データや顧客情報など複数のテーブルに分散されたデータを結合し、特定の条件に基づいて抽出する際に、SQLの知識が必要です。
さらにデータベースの設計や最適化、パフォーマンスチューニングといった高度なスキルも効率的なデータ分析を行うために重要です。 これらのスキルの習得によりデータアナリストとしての専門性を高められるだけでなく、より高度な分析業務に対応できるでしょう。
データ分析ツールの操作スキル
データアナリストは膨大なデータから有益な情報を抽出し、ビジネスの意思決定を支援する専門家です。その役割を果たすためには、データ分析ツールの操作スキルが不可欠となります。
特にTableauやQuickSightなどのデータ可視化ツールは、分析結果を視覚的に表現し、関係者に直感的に伝える際に重宝されます。
これらのツールの適切な活用により、データの傾向やパターンを効果的に示すことが可能となり、意思決定の質を高められるのです。
その結果データに基づく戦略的な意思決定が促進され、ビジネスの成功につながるでしょう。これからデータアナリストを目指す方は、これらのデータ分析ツールの操作スキルの習得が重要です。
Pythonなどのプログラミングスキル
PythonやRといった、データ分析や統計解析の分野で広く使用されているプログラミング言語のプログラミングスキルも、データアナリストに不可欠なスキルです。
昨今AIを活用してコードライティングをする例も見られますが、AIがアウトプットしたコードが仕様として適切かどうかを判断し自分の仕事の成果とするには、プログラミング言語の知識が欠かせません。
データ分析や解析に有用なこれらのプログラミングスキルの習得により、データから有益な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に貢献できるデータアナリストとしての価値を高められるでしょう。
さらにプログラミングの知識は、データベースとの連携や自動化されたデータ処理の実装など業務効率化にも直結します。つまりPythonやRの習得は、データアナリストを目指す方にとって重要なステップとなるでしょう。
データアナリストにおすすめの資格
データアナリストに必要なスキルがわかったところで、ここからは、データアナリストにおすすめの以下3つの資格を紹介します。これからデータアナリストになるために勉強を始めようとしている方は、ぜひ参考にしてください。
- 統計検定®
- 情報処理技術者試験
- ORACLE MASTER
統計検定®
統計検定®は、日本統計学会が主催する統計学の知識と技能を評価する試験です。統計学の理解度に応じて1級から4級までのレベルが設定されており、各級ごとに試験内容や難易度が異なります。特に1級は高度な統計知識と実践的な分析力が求められ、統計学の専門家を目指す方に適しています。
統計検定®の特徴は、学術的な理論から実務的な応用まで幅広くカバーしている点です。例えば準1級では大学での基礎的な統計学講義に続く応用的な手法の習得が求められ、実社会の問題に対して適切な統計手法を適用し、結果を正しく解釈する能力が試されます。
統計検定®には、特定の受験資格がないため、学生から社会人まで、統計学に関心のある方であれば誰でも受験可能です。ただし、各級の難易度に応じた十分な学習と準備が求められます。
統計検定®の取得により統計学の知識とスキルを客観的に証明でき、データ分析や調査業務に携わる際の信頼性が向上し、就職やキャリアアップにおいて有利に働くでしょう。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は情報処理推進機構（IPA）が主催する国家試験で、取得によりIT分野の知識や技能を証明できます。ITエンジニアとしての基礎から高度な専門知識まで、幅広いレベルに対応した試験区分が用意されており、受験者のスキルやキャリアに応じて選択可能です。
情報処理技術者試験はIT業界で必要とされる知識や技術を体系的に学習し、その習得度を客観的に証明する手段として活用されています。試験区分は多岐にわたり、例えば基本情報技術者試験（FE）はITエンジニアの登竜門とされ、応用情報技術者試験（AP）は技術から管理、経営まで幅広い知識と応用力を身につけられます。
情報処理技術者試験の多くの区分では、特定の受験資格は設けられておらず、年齢や学歴、職歴に関係なく誰でも受験可能です。
情報処理技術者試験の資格取得により、スキルが証明できるほか、専門分野でのキャリアアップや役職昇進の際の有利な評価材料となります。
ORACLE MASTER
ORACLE MASTERは、Oracle Databaseの管理スキルを証明するための資格で、データベース技術者としての体系的なスキル習得や新しいタスクへの挑戦、社内外でのスキル証明に役立ちます。
ORACLE MASTERは、データベース管理者向けの資格として、Bronze、Silver、Gold、Platinumの4つのレベルが設定されています。 各レベルはデータベースの基礎から高度な運用管理、設計・構築まで、段階的にスキルを証明する内容となっています。
ORACLE MASTERの取得によりデータベース技術者に必要なスキルを体系的に身につけることができるほか、Oracle Databaseを適切に操作できるスキルを保有していることを第三者に証明できるでしょう。
Oracle Databaseは世界的に広く利用されており、その公式資格であるORACLE MASTERを持つことで、国際的な信頼性と競争力も得られます。
データアナリストの平均年収
ここではデータアナリストの平均年収について、詳しく解説します。
データアナリストの平均年収は約700万円となっており、日本全体の平均年収461万円よりもかなり高い金額といえるでしょう。
なおデータアナリストの年収は経験年数のほか、勤務先の規模や業界、本人のスキルセットにより変動します。
最新のデータ分析手法やツールの使用法を習得することで専門性を高められ、市場価値を向上できます。また外資系企業や大手企業では、年収が高めに設定されることが多いため、より高い年収を希望する場合は、勤務先の業界や規模に注目する必要がありそうです。
データアナリストのキャリアパス
データアナリストとしてキャリアを積んだ後は、どのような選択肢があるのでしょうか。ここからは、データアナリストの以下3つのキャリアパスについて、詳しく解説します。
- マネジメント職
- 専門家
- フリーランス
マネジメント職
データアナリストのキャリアパスのひとつが、マネジメント職への道です。
マネジメントの役割は、データ分析チームの戦略立案やメンバーの指導です。具体的にはプロジェクトの予算管理や人員配置、他部門との連携など、チーム全体の統括が求められます。
そのためデータ分析の専門知識に加え、プロジェクトマネジメント能力やリーダーシップが重要となります。
データアナリストを経てマネジメント職を目指すには、シニアデータアナリストやチームリーダーとして経験を積み、管理職としてのスキルを磨くことが有効です。
これにより、データ分析チームを効果的に導くマネージャーとして活躍できるでしょう。
専門家
データアナリストのキャリアパスのひとつに、職種を変えずにシニアアナリストとしてより専門性を高める道があります。 さらに深いデータモデリングや機械学習のスキルを習得し、分析の深度を増すことができれば、特定の分野でより活躍できるでしょう。
このような専門家としてのキャリアを築くためには、継続的な学習と実務経験の積み重ねが重要です。高度な分析手法を駆使し、データから有益なインサイトを引き出す能力が求められます。
結果として、企業の意思決定を支援する重要な役割を担うことができるのです。
フリーランス
フリーランスとして独立する道も、データアナリストのキャリアパスのひとつです。柔軟な働き方が可能である一方で、自分のスキルや経験を武器に仕事を請け負うため、高度な分析スキルや提案力が求められます。
フリーランスのデータアナリストは、短期プロジェクトでのデータ分析やスタートアップ企業のデータ戦略立案、コンサルティングなど、多岐にわたる業務を担当できます。 さまざまな業界やプロジェクトで経験を積むことが可能ですが、より専門性を高めていくと特定分野で活躍できるでしょう。
フリーランスが案件を獲得するには自ら営業したり人脈を生かして情報収集するといったネットワーキングが欠かせないうえ、安定した収入を得るためには継続的なスキルアップと市場動向の把握が不可欠です。 自分の営業力や人脈に不安がある場合は、フリーランスエージェントを活用することで、案件獲得のサポートを受けられます。
つまりフリーランスのデータアナリストは、自由度の高い働き方と専門性の向上を両立できるキャリアパスといえるでしょう。
データアナリストの将来性
データアナリストという職種の先行きはどのように考えられているのでしょうか。ここからは、データアナリストの以下3つの将来性について、詳しく解説します。
- ビジネスシーンで進むデータ活用
- 幅広い業界で求められるデータアナリスト
- ビッグデータを扱える人材が不足
ビジネスシーンで進むデータ活用
昨今のビジネスシーンでは、得られたデータをどのように事業に生かし、成長につなげるかが課題となっています。そのなかでデータアナリストの存在とその重要性は日々、増しているといえるでしょう。
データアナリストは統計学やプログラミング、ビジネス知識を駆使して、データから有益な情報を抽出し、企業の意思決定をサポートするのが仕事です。このようなスキルセットを持つ人材は依然として不足しており、需要が高まる一方となっています。
ただしデータ分析業務の自動化やビジネス職のデータリテラシー向上により、単純なデータ集計や報告業務は自動化される傾向にあります。そのため、これからのデータアナリストには高度な分析スキルやビジネス課題を解決する能力が求められるでしょう。これらを備えた人材は今後も高い需要が期待されます。
幅広い業界で求められるデータアナリスト
データアナリストは金融や小売、製造業、医療など多岐にわたる業界で活躍できる仕事です。各業界でデータ活用が進む中、データアナリストの需要は今後も拡大すると予想されています。
例えば金融業界では取引データの分析を通じてリスク管理や投資判断の精度向上が期待され、小売業界では顧客データの解析によりマーケティング戦略の最適化が図られているのです。
製造業では生産ラインのデータ分析による効率化、医療分野では患者データの解析を通じた診療の質向上など、データアナリストの役割は多岐にわたります。
このようにデータアナリストの分析スキルは幅広い分野で応用可能であり、データ活用の重要性が増す現代において、その需要はますます高まると考えられます。
ビッグデータを扱える人材が不足
ビッグデータの活用が進む時代において、データアナリストの需要は急速に高まっています。企業が膨大なデータを活用して競争力を強化しようとする一方で、これらのデータを適切に分析・解釈できる人材が不足しているのです。特に、AI技術と組み合わせた高度な分析スキルを持つデータアナリストの需要は、今後も増加すると予想されます。
経済産業省の調査によれば、AI関連人材の需要が現状のまま推移した場合、2030年には最大で16.4万人の人材が不足するという試算もあるのです。
この中にはデータアナリストやデータサイエンティストも含まれており、企業のデータ活用ニーズに対して専門人材の供給が追いついていない現状が浮き彫りになっています。
AI技術の進歩に伴い、データ分析の手法も高度化・多様化しています。AIを活用したデータ分析では、従来の手法では見つけられなかったパターンや傾向を抽出することが可能となり、より精度の高い予測や意思決定が求められているのです。
そのため今後も、AI技術とデータ分析を組み合わせたスキルセットを持つデータアナリストの需要は高止まりするでしょう。
社内SEの求人なら社内SE転職ナビ
データアナリストとして安定した高収入を得る方法のひとつが、社内SEになることです。社内SEは企業内の情報システムやデータ分析を担当し、専門性を高めながら、社内の課題解決に貢献する役割を担います。
社内SEは自社内での業務が中心となるため、プロジェクトごとに勤務場所が変わる心配が少なく、長期的なキャリア形成が可能です。 多くの企業がデータ活用を推進しているため、データ分析のスキルを持つ社内SEの需要が増加している点も、転職を目指す方には朗報といえるでしょう。 社内SEとしての転職を目指す際は、『社内SE転職ナビ』のような社内SE専門の転職エージェントの利用がおすすめです。
『社内SE転職ナビ』は公開公開求人5,000件以上、働きながらの転職を実現した人が9割以上で、スピード感を持った転職活動が可能です。業界に精通したコンサルタントが、履歴書の添削や面接対策など、転職活動をトータルでサポートしてくれます。
社内SEへの転職を目指す方は、ぜひ『社内SE転職ナビ』に無料で会員登録して、自身の条件にあった求人を探してみてはいかがでしょうか。
まとめ
データアナリストは、データを活用して企業の意思決定を支える重要な仕事です。統計学やデータベースの知識、ビジネス理解など多岐にわたるスキルが求められますが、これらは学習と実践を通じて習得できます。
キャリアパスも豊富で、将来的にはデータサイエンティストやコンサルタントなどへの道も開かれています。データ活用が進む現代において、データアナリストとしてのスキルを磨くことは、キャリアアップや新たなチャンスをつかむための有力な手段となるでしょう。
この記事を読んでデータアナリストに興味を持った方は、ぜひ『社内SE転職ナビ』からどのような仕事があるのか探してみてはいかがでしょうか。
