データ分析ソリューションとは？職種や求められるスキルなどを解説

データ分析ソリューションの仕事は、比較的新しい仕事です。「名前は聞いたことがあるが、具体的な仕事内容は知らない」という方も多いのではないでしょうか。

この記事ではデータ分析ソリューションの概要や職種、求められるスキルなどを詳しく紹介します。スキルチェンジを検討している方はぜひ参考にしてください。

データ分析ソリューションとは

データ分析ソリューションとは企業が保有している膨大なデータを活用し、ビジネス戦略の意思決定をサポートする仕事です。データの収集から解析、結果をレポートとしてまとめて、クライアントに課題解決につながる提案をします。

たとえば消費者行動のパターンを分析して、効果的なマーケティング戦略を提案することもあります。プログラミングといった技術的なスキルも必須ですが、統計学やその業界に関する知識も求められる仕事です。

データ分析の作業工程

データ分析の作業工程は、大きく分けると4つに区分されます。それぞれの工程について詳しくみてみましょう。

• 課題に対して仮説を立てる
• データの収集と処理
• データの解析
• 結果の可視化

データ分析ソリューションのはじめの工程は「課題の確認と仮説を立てること」です。まずはクライアントの目的に合わせて課題を明確にします。この目的がはっきりしていないと、分析する対象や方向性が変わってくるため、非常に重要な工程です。また仮説を立てる段階では、考えられる要因が複数あることも考えられます。この場合は優先順位の高いものから調査を開始します。

次にデータの収集と処理です。データの収集時には、企業の保有データをそのまま利用するよりは、データ分析の担当者が分析しやすいように加工を行うことも多いです。データの加工時には分析方法を検討したうえで、加工の処理を行います。

ここまでの準備ができたら、実際に加工をします。膨大なデータを手作業で処理することは現実的ではありませんので、ツールなどを活用してデータを解析することが一般的でしょう。また、ツールを利用すると結果も自動で可視化してくれるものもあります。

データ分析の仕事の種類と役割

データ分析の仕事には数多くの種類があり、役割も分担されていることが多いです。それぞれ職種の業務内容や役割を解説するので、ご自身に向いている職種や、現在の職種と業務内容が近くキャリアチェンジが可能な職種について、詳しく調べてみましょう。

• データアナリスト
• データサイエンティスト
• 研究者
• 開発者
• AI・IT技術者
• プロジェクトマネージャー
• リサーチャー
• マーケター

データアナリスト

データアナリストは、企業内で生成される膨大なデータを扱い、そのデータから具体的な洞察を得ることを専門としています。主な役割は、データを整理・分析し、それをビジネスの意思決定に役立てる形で報告書やダッシュボードとして提供することです。

例えば売上データの分析では、月ごとのトレンドや、特定のキャンペーンが売上に与えた影響などを明らかにします。また、顧客の行動パターンや市場の変化をデータから読み解き、マーケティングや営業戦略の改善に役立つ具体的な提案を行うこともあります。

ExcelやSQL、BIツールなどを駆使し、データを整然とまとめることが求められます。また、複雑なデータ分析の結果を、誰にでも理解できるような形で伝えるコミュニケーション能力も重要です。

データサイエンティスト

データサイエンティストの仕事は、企業が抱えるデータを使ってビジネス展開をサポートすることにあります。日常的に使っているツールには、PythonやRといったプログラミング言語の他、日本の現場ではExcelやSQLも多く使用されます。全体としてデータを整理して、現場で求められる分析を行うのが基本的な流れです。

最近では、機械学習の手法を取り入れることも増えてきましたが、実際にはそこまで高度な技術が必要とされることは少ないかもしれません。多くの場合、基本的な統計分析や回帰分析といった、シンプルな手法で十分な成果が得られることが多いです。こうした分析を通じて得られたデータの結果を、経営陣や他部門にわかりやすく伝えることが、データサイエンティストの重要な役割です。

また、彼らは単に数字を分析するだけでなく、ビジネスの現場で何が起こっているのか、どのような問題があるのかを深く理解し、それに基づいて分析を進めることが求められます。新しい施策を提案する際も、ただデータの裏付けを示すのではなく、現場で実行可能かどうかを考慮しつつ、説得力のある提案をすることが重要です。

データコンサルタント

データ分析ソリューションのコンサルタントは、分析結果からビジネスの課題解決に役立つ戦略を提案します。

コンサルタントの仕事は、クライアントの企業の情報はもちろん、競合他社や業界全体のトレンドについても深く理解したうえで戦略を立てなくてはなりません。戦略を実現可能なものにするためには、企業の現場を確認したうえで業務プロセスの改善の提案を行うこともあるでしょう。コンサルタントはクライアントのビジネスが成功するために必要な施策を、広い視点で検討します。

研究者

研究者はデータ分析の専門家として、大学や研究機関などでデータの解析やアルゴリズムの開発に取り組みます。公的機関はもちろんですが、研究部門がある企業でも働ける可能性があるでしょう。たとえば医療分野では患者データを分析して新薬の効果を予測する場合、研究者がデータ分析などを用いてその予測を導き出します。

開発者

開発者はデータ分析に役立つソフトウェアやツールを設計開発する職種です。近年では機械学習モデルを実装した分析システムもあるため、機械学習などの専門的なスキルを活かして仕事がしてみたい人にとってもおすすめです。

AI・IT技術者

AI・IT技術者はデータ分析に必要なツールやインフラ環境の構築を行う仕事です。企業が保有しているシステムがある場合は、既存のシステムにカスタマイズを行うこともありえます。

またAIを活用したシステムも近年増えており、求人情報も数多く公開されているため、このような仕事に関わりたい方にとっては非常におすすめです。具体的な例をあげると、自動運転システムではカメラやセンサーから取得したデータを即座に処理し、適切な運転指示をリアルタイムで出しています。

このようなシステムでは蓄積したデータを活用して予測を出したり、解析精度を高めるための調整などを行います。このように、成果物を作るために分析を行いたい場合は、AI・IT技術者を目指すのもおすすめです。化学分析員

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは、データ分析のプロジェクト全体を指揮する役割を担当します。プロジェクトの目標や各メンバーのスケジュール管理・リソースの割り当てを行うため、全体を俯瞰しつつプロジェクトを支援する能力が必要です。

また、プロジェクトが順調に進行しているかを常に監視し、必要に応じて調整を行います。プロジェクトが順調に進行しているときも、そうでないときもクライアントに進捗報告などを欠かさず、信頼関係を構築できる人はプロジェクトマネージャーとして成功しやすいでしょう。

リサーチャー

リサーチャーは、市場調査やユーザー調査をとおして、分析対象のデータを収集する役割を担います。場合によっては顧客にアンケート調査を依頼したり、自社製品についてインタビューをすることもあるでしょう。リサーチャーの意見をもとに、新商品の開発や戦略が検討されるため責任のある仕事と言えます。

マーケター

マーケターの仕事は、企業の商品やサービスを消費者に効果的に届けるための戦略を立て、その実行を通じて売上やブランド価値を高めることです。具体的には、広告の企画からプロモーションの実施、消費者調査、さらに市場分析など、多岐にわたる業務を担当します。

日々の業務の中で、マーケターは消費者のニーズや市場の動向を把握するために、データ分析や市場調査を行います。ExcelやBIツール、Google AnalyticsなどのWeb解析ツールを使って、顧客の購買行動や市場のトレンドを分析し、どのようなキャンペーンが効果的かを見極めます。

マーケターの仕事は施策の実施だけでなく、効果測定や改善活動も含まれます。例えばプロモーションで思うように成果が上がらなかった場合、原因を分析し、次にどうすれば改善できるかを考えるのもマーケターの重要な仕事です。また、ターゲット層にどのようにリーチするか、どのようなメッセージが響くのかといったクリエイティブな側面も含めて戦略を立案します。

データ分析の仕事に求められるスキル

データ分析の仕事は、統計学や数学などの知識からプログラミングスキルまで幅広い知識とスキルが求められます。自分のスキルと必要なスキルを比較してみましょう。

• 統計学など分析の専門知識
• 論理的思考力
• コミュニケーションスキル
• プログラミングに関する知識・スキル
• データベースに関する知識・スキル
• データ分析ツールに関する知識

統計学など分析の専門知識

データ分析の仕事では、統計学の知識が必須となります。分析手法には様々なものがありますが、一般的なものでは次のような手法があります。

分析手法	説明
記述統計	データの基本的な特性を把握するために、平均値、中央値、標準偏差などを計算する手法。
回帰分析	変数間の関係をモデル化する手法で、予測や因果関係の分析に用いられる。
クロス集計分析	異なる変数間の関係を理解するために、カテゴリーごとにデータを整理する手法。
仮説検定	データに基づいて仮説を検証し、統計的な有意性を確認する手法。
クラスタリング	データをグループ分けし、似たような特徴を持つデータをまとめる手法。
機械学習	予測や分類を目的とした高度な分析手法で、教師あり学習や教師なし学習を含む。

これらは分析手法のほんの一部ですが、頻繁に利用されるものですのでしっかり学習しましょう。

論理的思考力

データ分析の仕事をする場合、仮説を立てる場面や分析結果から順序立てて物事を検討する必要があるため論理的思考力も必要です。

論理的思考力は普段から物事を順序立てて考えるなど、意識的に訓練することで身に付くスキルです。今の仕事や私生活でも、ロジカルに考える癖をつけることでこのスキルを磨くことができるでしょう。

コミュニケーションスキル

データ分析は工程ごとに担当者が分かれていることも多く、それぞれの担当者と協力しながら仕事を進めます。そのため、コミュニケーションスキルは必要不可欠です。

また、クライアントに提案する業務を担う場合、エンジニア以外の人に結果を説明する場面もあります。専門知識を持たない人にも根拠を伝えつつ、わかりやすい説明を求められますので、このようなことにも配慮するスキルが求められます。

プログラミングに関する知識・スキル

データ分析で利用されるプログラミング言語の習得も必要です。データ分析の現場では、PythonとRがよく利用されるため、まずはこれらの言語のスキルを習得しましょう。

Pythonは、データの操作や機械学習でも広く利用されており、機械学習のスキルも身につけたい方はこちらの言語を選択してみても良いでしょう。R言語は、もともと研究者向けに開発された言語です。ggplot2やdplyrをはじめとするパッケージを用いると、より高度な分析を行うことができます。

社内SE転職ナビの求人情報には、スキルとして使用言語やフレームワーク等が詳細に記載されているため、どのような知識が求められているのか参考としてみてください。

データベースに関する知識・スキル

データ分析ではSQLの操作方法を学習しましょう。SQLの種類にはMySQL・PostgreSQL・Oracleなどのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）などがあり、これらのデータベースはさまざまな現場で利用されています。

とくにPostgreSQLは無料で利用できるため、個人で学習を始める場合はPostgreSQLで基本的なデータベースの考え方を学習してみるのもおすすめです。

データ分析ツールに関する知識

データ分析ツールで代表的なものでは、TableauやPower BIという製品があります。これらのツールを活用すると、分析結果を可視化してわかりやすく資料をまとめることが可能です。

このデータ分析ツールも多くの企業で利用されているため、このようなツールを操作できると良いでしょう。

データ分析に向いている人の特徴

データ分析に必要なスキルから、データ分析に向いている人の特徴もまとめました。スキルチェンジや転職を検討している方は参考にしてくださいね。

• 数字やデータが好き
• 細かい作業をするのが得意
• 論理的な思考ができる
• 知的好奇心が強い

数字やデータが好き

データ分析の仕事は、やはり数字やデータを取り扱う仕事のため、数字やデータなどが好きな人の方が向いているでしょう。とくに、分析の業務を担当する人は数学や統計解析の知識が必要不可欠です。まずは統計学などの学習に触れることで、自分の向き・不向きを客観的に確認できるでしょう。

細かい作業をするのが得意

データ分析の仕事では、それぞれのデータをチェックする作業や、システムのエラーが発生した場合にそれらを解消する作業も発生します。

このような作業は地味な作業ですが、正確に行わなくては正しい結果を得ることができません。とくにデータの前処理や整形の工程は、分析結果に直結するため、細かい作業が得意な人の方が向いていると言えます。

論理的な思考ができる

データ分析では膨大なデータから取捨選択し、必要なデータを収集・分析する能力が求められます。直感で作業することはなかなか難しく、論理的に考えながらデータの処理や結果の検討を行える人が向いていると言えるでしょう。

知的好奇心が強い

データ分析のツールや手法は日々更新されていくため、知的好奇心が強い人もデータ分析の仕事は向いています。新しい手法や情報をキャッチアップするのが得意な人や、継続して学習することが苦にならない人はデータ分析の仕事でも成果を残せる可能性が高いです。

データ分析に向いていない人の特徴

データ分析に向いていない人の特徴は、直感で作業をしてしまう人や新しい技術に興味を持って学習するのが難しい人です。

データ分析のツールは日々新しいものが公開され、必要に応じて新しいツールや技術を学ぶ必要があります。また、データの結果を得るまでの工程でも、論理的に物事を考えてデータ処理を行うことが多いです。

このような仕事が苦手だと感じる人は、データ分析の仕事は向いていないかもしれません。

データ分析の仕事をするには？

データ分析の仕事をするためには、いくつかの方法を並行して実践してみることをおすすめします。「試してみたけれど、失敗した」と意気消沈してしまうのはもったいないことです。複数の方法を試しながら転職を目指しましょう。

• 転職する
• 近しい職種で経験を積む
• スクールで学んでから転職する

転職する

データ分析の分野で理想的な転職をするには、基礎的なスキルを磨き、より実践的な能力を磨くことが重要です。まずは自己分析とスキルの棚卸しを行い、強みや補強すべき点を明確にしましょう。

データ分析の分野は統計分析、データビジュアライゼーション、機械学習、データベース管理など、さまざまなスキルセットが求められます。自身の得意分野をさらに深堀りするか、あるいは新たな分野に挑戦するかを検討し、次のステップを明確にしておくことが重要です。

また、実務経験は他に代えがたい武器となります。経験を発展させる形で、より大規模なデータや高度な分析手法に挑戦してみてください。これまで単純な回帰分析やクロス集計に留まっていた場合には、機械学習モデルの構築や、クラウドベースのデータ分析プラットフォームを活用するプロジェクトに挑戦してみるとよいでしょう。

「一人でスキルの棚卸しが難しい」「社内でチャレンジできる環境がない」と言った場合には、転職エージェントに相談し、サポートを受けることをおすすめします。

近しい職種で経験を積む

「データ分析に必要なスキルを1から全部学ぶのは大変」という方は、データ分析と近しい職種で経験を積むことも選択肢に入れてみてはいかがでしょうか。たとえば、まずはプログラマーとしてiTの基本的な知識やプログラミングスキルを高めてから作業をすることもおすすめです。

スクールで学んでから転職する

データ分析では、専門的な知識が求められるため、スクールで学んでから転職するのも良いでしょう。プログラミングの経験がある人でも、機械学習や統計学といったほかのエンジニア職種では利用しない知識が求められるため、1から独学で学習することは骨が折れるでしょう。

スクールを活用すると、どの順番で何を学ぶべきかわかります。また、わからない箇所を質問できるスクールも多いため、途中で挫折せず学習を続けやすいでしょう。

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まとめ

データ分析と一言でいえど、さまざまな種類の仕事があることがわかりました。また、業務内容も幅広く、ITの知識以外にも学習すべきことが多くある仕事だと言えます。

一見すると大変そうな仕事ですが、ほかのエンジニア職にはない専門性を身につけることができるのがデータ分析ソリューションです。まずは統計学などの基礎知識を学習し、転職に興味が湧いた方はぜひ挑戦してみてくださいね。