案件評判
ビッグデータの活用が期待される現代において、データアナリストはなくてはならない職種です。そもそもデータアナリストとは、データを分析し、そのデータを用いて具体的な解決策を提案したり、ビジネスの意思決定を支援する職種です。その際にデータアナリストが扱うデータを総称してビッグデータと言います。一概にデータアナリストといっても扱う分野は幅広く、分析手法も数多く存在しています。この記事ではデータアナリストの仕事内容から必要とされる能力やスキル、これからデータアナリストを目指したいという人に向けて市場価値などについて詳しく解説していきます。
データアナリストは一言でいうとデータを扱う専門家です。この情報社会において、ビッグデータを活かすことはとても重要です。データを解析したり、調査を行うのがデータアナリストの仕事になります。具体的にいうと企業が持っているビッグデータを解析し消費者や利用者の動向を分析経営戦略に役立てたり、企業が抱えている問題をデータという観点から解決していきます。
企業課題を仮説を用いて検証しそれを裏付けるための客観的なデータを用いて提案するといったイメージです。いわばデータを用いたコンサルタントのような役割になります。
次にデータアナリストの具体的な業務内容について解説していきます。データアナリストと一言にいってもその業務内容は多岐に渡ります。一般的には【コンサル型】と【エンジニア型】の二種類に分類されるケースが多いです。この2つの職種は得られたデータをどのように活用するかといった観点で分けられます。
コンサル型データアナリストの役割は、分析したデータを用いて企業の経営課題の解決のための提案を行ったり、データを用いて消費者や利用者の動向を分析しサービスをより良くするための提案から検証を行うのが仕事です。活躍の場としてはコンサルティングファームやマーケティング会社などが挙げられます。分析的な思考力や論理的思考力、統計学の知識やマーケティング知識などが必要とされるスキルです。あらゆる事象に対して「なぜ？」と考えることが出来、ロジカルシンキングが得意な人が向いているといえます。
一方、エンジニア型データアナリストの役割は、機械学習やデータマイニング(データベースから情報を抽出し、自動的にパターンを発見する分析手法のこと)を行い、その分析結果を元にサービスの質を更に良いものにするためにシステム構築や改修を行う仕事です。Webポータルサイトの運営会社やアドテクノロジー企業、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ます。プログラミングスキルを活かしながら、大量のデータの中から規則性を見出していくというデータ分析業務のため、機械学習の知識や高度な統計学の知識を必要とします。
機械学習や統計学を用いた分析を行うデータアナリストにとってプログラミングスキルは必須のスキルといえます。データアナリストに必要と言われている言語は一般的に「R言語」と「Python」の2つと言われています。それぞれ具体的な活用例について解説していきます。
まず「R言語」は、学術、研究向けの統計解析に特化した言語です。機械学習向けの機能も豊富でPythonを上回る性能と言われることもありますが、使いこなすのに一定の英語力が必要であったりと習得するまでに難しい言語と言われています。一方「Python」は、機械学習やAI開発で多用されている代表的な言語です。シンプルで可読性の高い言語であるため初心者でも比較的習得しやすい言語です。
Pythonとはグイド・ヴァンロッサム氏によって1991年に開発された汎用的に使用されるプログラミング言語です。サーバサイド言語としてWebアプリケーションやデスクトップアプリケーションの開発に使われるだけでなく、組み込み開発、自動処理、統計・解析、機械学習など幅広い領域に対応出来るプログラミング言語として親しまれております。
Pythonの特徴などの基礎知識について解説された記事はこちら＞＞
R言語とはニュージーランドにあるオークランド大学のロス・イハカ氏とロバートクリフォード氏によって1995年に開発された統計解析向けのプログラミング言語です。R言語の大きな特徴はJavaやC言語などの代表的なオープン系開発言語とは違い『データ解析・統計解析』の専門言語ということが挙げられます。そのためデータ解析・統計解析においてはその他のプログラミング言語と比べても非常にパフォーマンスが高いと評価されております。
R言語の特徴などの基礎知識について解説された記事はこちら＞＞
世界的にビックデータの活用が注目を集めてから、その言葉とともに流行したのが「BI(Business Intelligence)」という言葉です。BIとはビジネス運営におけるデータを収集し、分析するプロセスや方法の総称のことを指します。例えば売上に関するデータや顧客に関するデータをBIツールを使用し解析しレポーティングまでを行いビジネスにおける意思決定に役立てるものといったイメージです。代表的なツールとして、Tableau(タブロー)やDOMO(ドーモ)などが挙げられます。
BIの歴史、メリットなどの基礎知識について解説された記事はこちら＞＞
次にデータアナリストに必要な能力を見ていきましょう。
データアナリストの仕事はデータを分析するだけでなく、そこから課題を発見し解決に至るまでの施策立案までを行うのが仕事になります。したがって複雑な課題を適切に分解し、正しく解決への筋道を立てることができるロジカルシンキングという考え方は必須のスキルといえます。何事も体系立てて整理し論理的に考える癖を付けておく必要があります。
データアナリストはデータベースの中にある大量のデータを取り扱うのが仕事になります。適切にデータを抽出して活用するためにはデータベースの知識を付けておく必要があります。SQLというデータ管理システムにおいて用いる言語の習得やデータレプリケーションの知識も習得しておくと良いでしょう。
データベースの役割や機能について解説された記事はこちら＞＞
SQLの歴史や種類について解説された記事はこちら＞＞
データアナリストとして活躍するためには数学の知識も必要になります。確率や微分積分学、数列など高校卒業レベルのものは実務で必要になるため復習しておく必要があります。データ分析の基本となるのは統計学に基づいた考え方になります。データ集計から仮説の立証、そしてサンプルの抽出方法といった具体的に必要になるスキルを統計学から学びましょう。
また機械学習のスキルも必須です。とくにエンジニア型データアナリストの場合は、機械学習を用いたデータ分析が何を示しているのか、データの規則性を見出していく必要があります。
上記にも記載したとおり、データアナリストはプログラマーやエンジニアほどのプログラミングの深い知識は必要ありませんが、「R言語」や「Python」といったデータ解析に必要な言語を最低限習得しておく必要があります。とくにエンジニア型のデータアナリストの場合は、データ分析を元にした施策立案だけでなく、分析したデータを元に自ら手を動かしサービスの品質向上のために開発に携わるケースもあります。いずれにせよプログラミング言語の知識があればあるほど活躍の幅が広がる仕事です。
データアナリストの仕事はただ、データを解析するだけではなく、そのデータを用いてサービス向上のための施策立案を行うまでが仕事になります。したがって分析結果を経営戦略に役立てるために分かりやすくレポーティングする力も必要になります。したがって上記にも記載した多くの企業で用いられるBIツールの構築スキルを習得し正しい解決策を伝えるためのレポーティング能力を高めておく必要があります。
データアナリストと同じデータ分析を取り扱う仕事としてよく混在されるのがデータサイエンティストという仕事です。この2つの職種に明確な線引はありませんが、一般的にデータサイエンティストはデータアナリストの上位職という位置づけで認識されています。
データアナリストの仕事は主に「データの収集と分析」に限定されているといったイメージですが、データサイエンティストの場合は「データの収集と分析」だけでなく、業務システムからデータを抽出してBIデータを構築するといったデータ分析に必要な環境構築の業務を担当したり、課題解決にむけて分析するだけでなく、仮説の立案までも担当したりします。データサイエンティストと一言に言っても担当する領域が非常に広い仕事です。
データサイエンティストの仕事内容や必要な能力について解説された記事はこちら＞＞
次にデータアナリストの平均年収や今後の将来性など、市場価値について詳しく解説していきます。
日本におけるデータアナリストの平均年収は、約550～600万円程度となっています。日本全体の平均年収から考えると比較的高い職種と言っていいでしょう。一般的なエンジニアと比べるとさほど差はありませんが、領域が広い仕事なので持っているスキルが高ければ高いほど給与も高くなり年収1000万円を超える人も存在しています。
データアナリストとして高い年収を目指すのであれば、現場で経験を積みながら上位職と呼ばれるデータサイエンティストを目指して自身の担当出来る職域を広げていくのもいいでしょう。またデータアナリストは人手不足の職種でもあるため、高いスキルを持っていれば副業や独立をして所得を上げるというのも手でしょう。
データアナリストは「コンサル型」と「エンジニア型」で活躍する業界が変わります。「コンサル型」の場合、データ分析を行いその結果をまとめ、仮説立てをしてクライエントや経営層に解決策を提案し経営戦略やサービス品質向上の一躍を担うのが仕事です。そのため、コンサルティングファームやマーケティング会社、事業会社のマーケティング部門に属するのが一般的です。
一方で「エンジニア型」の場合は、解析したデータを元にサービスの改修を行ったり、開発現場で自身が手を動かしサービス品質の向上のために働くため、Webポータルサイトの運営会社や事業会社の開発部門に所属したりします。
平均年収も比較的高く、ビックデータの活用が注目されている現代においてデータ解析のスキルを持ったデータアナリストの需要は今のところ高いと言っていいでしょう。一方で急速な機械学習やAI知能の発達によりデータアナリストの仕事は長い目で見たときになくなるという声も上がっています。実際にAI知能を搭載したプラットフォームはすでに存在しており、ユーザーは特に難しいシステム構築は不要で、必要なデータを解析や予測しアップロード出来るようなサービスもあります。
したがってデータ処理やモデル構築の自動化がもっと進んだ場合、データアナリストはデータ分析+アルファのスキルを持っておくと良いでしょう。例えば、プロジェクトのマネジメントであったり、分析～システム開発や改修までを一気通貫でできるスキルであったり、解析データから課題立案をしサービスの品質向上させた経験の数であったり、データアナリストとして付加価値を付けておくことが必要です。
データアナリストを目指すためにはどんなスキルが必要なのか、未経験でもなれるのか、など具体的に解説していきます。
データアナリストは新卒でも目指すことが可能な仕事になります。しかし統計学や数学的な知識、機械学習の知識や解析プログラミングの知識など、多くの専門的な知識が必要となるため、向き不向きはある仕事ですし、日々進化をするAI技術を取り扱うため学術や技術を常にインプット出来る学習意欲が高い人が向いています。
理系の大学で、データ解析に必要な統計解析の知識や数学的な授業を専攻しておくのがいいでしょう。文系の学生の場合は、コンサルティング寄りの企業やマーケティング会社などを視野に入れて就職活動を行うと理系・文系問わず採用してもらえる会社がみつかるでしょう。また学生でもオンライン学習などでデータアナリストになるために必要なPythonや機械学習の知識を独学で学んでおくのもおすすめです。
中途の場合は、やはり専門職のため経験を求められるケースが多いですが、未経験からチャレンジすることも可能です。1つ目の方法としてはまずはエンジニアやマーケター・リサーチャーとして経験を積み、そこからデータアナリストにジョブチェンジするという方法です。上記のような職種で経験があれば未経験の場合でも経験を活かすことが出来るため中途の場合でも比較的受け入れられやすい傾向にあります。2つ目の方法としては、未経験可と記載のある求人に応募するというケースです。
大手企業の求人は経験が求められるケースがほとんどなため、ベンチャー企業や発展途上のWeb系企業に絞って探してみるといいでしょう。しかし全く知識がない場合は採用される可能性も低くなってしまうのでデータアナリストを目指すと決めたら自分でまずプログラミング言語を学んだり機械学習や人工知能の知識を学んでおくと良いでしょう。
データアナリスト を理解するために初心者でも分かる仕事内容、必要な能力、市場価値について簡単に解説させていただきました。ビックデータやAI知能の活用が注目される現代において、サービスや企業活動が発展する上でデータの活用は非常に重要とされています。したがってそれらを活用できるデータアナリストという仕事は需要が高いといっていいでしょう。データ分析だけではなく+アルファのスキルを身に着けてデータアナリストとして付加価値をつけておくことが重要です。データアナリストについてこの記事に記載されている最低限の内容は理解をしておくようにしましょう。
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