データサイエンティストとの違い、求められるスキルと資格のほか、職業としての将来性も紹介データアナリストとは?仕事内容や未経験からの目指し方を解説

最終更新日:2020年6月16日

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データアナリストとは、データ分析を通して企業のビジネスにおける意思決定を支援する職種です。ビッグデータの活用が期待される今の時代において、重宝される職種の一つと言えるでしょう。この記事では、データアナリストの仕事内容や、混同されやすいデータサイエンティストとの違いを紹介した上で、年収や職業としての将来性、目指すために必要なスキルと資格について解説します。

1. データアナリストとは

データアナリストとは、データ分析の専門家です。企業のデータベースに蓄積される大量のユーザーデータなどを集計・分析することで、ユーザーの行動や将来のニーズを解析・予測し、自社やクライアントが抱える課題の解決を支援します。まずは、データアナリストの具体的な仕事内容と、混同されやすいデータサイエンティストとの違いについて紹介します。

データアナリストの仕事内容

一言でデータアナリストといっても、その仕事内容は多岐にわたります。データマイニング(構築されたデータベースから情報を抽出し、パターンや相関を見出す技術体系のこと)などで得られた分析結果を、どのように業務で活かすかで「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分類できます。

コンサル型

コンサル型データアナリストは言葉のとおり、データ分析で得られた結果をもとに、課題解決のための現場施策のコンサルティングを行います。クライアントが抱える課題に対して仮説を立て、具体的な解決案の提案や、施策実施後の検証などを行います。主な活躍の場は、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。

エンジニア型

一方、エンジニア型データアナリストはデータ分析結果をもとに、サービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を行うことが主な業務です。プログラミングスキルを活かして、自らシステムの実装に携わることもあります。主な活躍の場は、Webメディアの運営企業やアドテクノロジー企業などが挙げられます。

「コンサル型」と「エンジニア型」には上述したような違いがありますが、これら2種類の業務領域に明確な線引があるわけではなく、求められる役割は企業によって異なります。一人のデータアナリストが両方の業務を務める場合もあるでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとよく混同されてしまう職種に、データサイエンティストがあります。結論から言うと、両者はともにデータ分析の専門家であり、厳密な線引は存在しません。しかし、具体的な仕事内容を見てみると、次のような違いがあります。

データサイエンティストは「データ分析モデルの構築」から携わる

データサイエンティストは、ビッグデータからビジネス上の課題を解決する上で必要な情報を切り出し、解決に向けてデータの加工・分析を行う職種です。企業課題を解決するための戦略を立案し、実行に必要なデータ分析と、その分析モデルの構築が主な仕事となっています。

例えば、機械学習モデルにおけるハイパーパラメータや特徴量の選び方を工夫したり、過学習しないように工夫したりするなど、ユーザーの行動に向き合うというより、最適化を行うための業務というイメージを持たれるといいでしょう。これに対して、データアナリストは主に既存の分析モデルの中で、消費者の行動や規則性といったデータの分析をしています。すなわち、分析モデル(あるいはアルゴリズム)の開発者か利用者で、両者に違いが生じています。
 

例えば、ある事業の売上に課題があった場合、データアナリストはデータ分析の知見を活かし、売上改善のための施策提案や施策実施後の効果分析を行い、マーケターやプロジェクトマネージャーなど他職種のメンバーの意思決定を支援します。これに対して、データサイエンティストは売上を伸ばすための戦略を立案した上で、これに必要な技術を開発し、データ分析や課題解決のための提言などを行います。
 

関連記事:データサイエンティストとデータアナリストの違い

2. データアナリストになるには

データアナリストを目指す上で特別な資格は必要ありません。しかし、データの収集スキルや分析能力や幅広いIT知識、論理的思考力などが求められます。ここでは、未経験からの転職可能性、求められるスキル及び役立つ資格を紹介します。

未経験からデータアナリストへの転職は可能なのか

未経験から目指す場合、ITエンジニアやコンサルタントなどの関係職種からの転職と、全く異なる分野からの転職では状況が異なります。

ITエンジニアやマーケター経験者は比較的転職しやすい

現職がITエンジニアやコンサルタント、マーケターの場合、自身が保有しているスキルやこれまでの経験を業務に活かしやすいため、転職成功の確率も高まるでしょう。その場合、ITエンジニア経験者はマーケティングの知識を、コンサルタントやマーケター経験者はプログラミングなどのITスキルを身につけたほうがいいでしょう。

一定以上のスキルを習得できれば、他分野からの転職も可能

一方、全く異なる分野からデータアナリストを目指したいと考えている方もいるでしょう。基本的に、どのような職種からでもデータアナリストになることは可能です。

ただし、中途採用では即戦力としての活躍が期待されるため、実務未経験であっても一定以上の知識・スキルが求められるでしょう。就職活動に備え、プログラミングスキルや統計学の知識、データ解析ツールの使い方などを身につけたほうが、転職活動をスムーズに進められます。

また、まずはマーケター、リーサーチャーへの転職を目指し、データの収集や分析、施策提案の経験を積んでからデータアナリストへとキャリアチェンジする方法もあります。

30代未経験の転職難易度は非常に高い

一般的に、未経験者採用は今後の成長に期待したポテンシャル採用であることがほとんどなので、30代未経験からデータアナリストを目指すのは非常に難易度が高いです。それでも挑戦したい場合は、実務経験者と同レベルのデータ解析スキルやプログラミングスキルを習得した上で、スキルを証明するための成果物を作成しましょう。

最近ではデータ分析のコンペティションであるKaggleなどで実力を示すことも可能です。ただし、20代と比較して採用基準が高く、これらのスキルを習得するには比較的長い時間がかかるため、目指すのであれば1日でも早く学習を始めたほうがいいでしょう。

新卒でデータアナリストを目指すには

ポテンシャルを重視する新卒採用では、専門スキルがない状態でもデータアナリストとして就職することは可能です。大学時代に数学や情報科学など理系分野を専攻したほうが有利ではありますが、文系分野でも計量経済学や心理統計学などがあるため、データアナリストを目指すことも可能です。

若手の育成体制が整っている大手企業の場合、採用側は実務に直接活かせるスキルよりも、物事の考え方に適性があるか、学習意欲があるかなど、今後活躍できる素質を持っているかどうかで判断する傾向にあります。

また、データアナリストとして就職することにこだわらず、他職種での選考も視野に入れるとよいでしょう。マーケティング職は一般的にユーザーのデータを扱うことが多いため、業務内で分析を行うこともあります。関係職種の経験を積んでからキャリアチェンジすることも十分に可能です。

データアナリストに求められるスキル・知識

続いて、未経験者がデータアナリストを目指す上で身につけるべき知識とスキルを紹介します。

・数学、統計学の基礎知識

データアナリストとして活躍するには、大学基礎レベルの数学知識が必要とされています。特に統計、確率、微分積分、線形代数はそのまま業務で活かせるため、知識を深めるといいでしょう。中でも、データ分析の基礎となる統計学の知識を重点的に身につける必要があります。統計学を学ぶことで、データ集計や可視化の技術、検定手法、サンプルの抽出方法などのスキルも習得できます。

・データベースの知識

データアナリストは、データベースの中にある膨大な量のデータと向き合います。分析基盤環境の構築や適切なデータ活用のためには、データベースに関する知識が必要不可欠です。データ抽出には不可欠なSQLの知識はもちろん、レプリケーションなどのパフォーマンスに対する知識も習得しておきましょう。

・ロジカルシンキング

データ分析のみならず、課題解決のための施策考案もデータアナリストの重要な仕事です。そのため、物事を体系的に整理し、論理的に考えるロジカルシンキングも意識的に身につけましょう。ロジカルシンキングができれば、複雑な課題を適切に分解し、結論にたどりつく筋道を矛盾なく設計することができます。

・分析ツールを扱うスキル

統計的手法を用いて効率よくビッグデータを分析するには、複数のツールを使いこなす必要があります。Webサイト上のデータを手軽に抽出できるOctoparseやParseなどのWebスクレイピングツールを使いこなせるとよいでしょう。さらに、ビッグデータの分析を手助けするTableauやQuickSightなどのデータ可視化ツールなどの使い方もマスターしておきましょう。

・プログラミングスキル

データ分析をもとにした施策の提案にとどまらず、自ら手を動かして開発に携わるデータアナリストもいます。PythonやR、SQLなどの言語スキルを習得したり、GCPやAWSなどのパブリッククラウドに慣れ親しんでおくと、活躍の幅が広がるでしょう。

データアナリストに役立つ資格

データアナリストに必須の資格はありませんが、資格の取得は知識やスキルを身につける上でも役に立ちます。まずは以下に紹介する資格の中から、取得を目指してみましょう。

統計検定®

「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。4級~1級まで5つのレベル(準1級含む)が設けられており、データ分析における基礎的な知識から、データ解析を遂行するために必要な統計専門力まで幅広く評価されます。統計学で得られる知識はデータ分析に欠かせないものなので、取得しておいて損はないでしょう。

・情報処理技術者試験

プログラマーやシステムエンジニアの多くが取得している、情報処理技術者としての知識や技能を認定する国家試験です。基礎的なスキルを認定する「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」では、情報技術の背景として知るべき原理や基礎となる知識・技能について幅広く出題されます。

・ORACLE MASTER

情報処理系の資格では知名度の高い資格の一つで、Oracle Database の管理スキルを証明する資格です。入門レベルのBronzeをはじめ、Silver、Gold、Platinumまで4段階の積上げ式の資格となっています。さらに、SQLスキルに特化した「Silver SQL」の資格も設けられています。2020年1月以降にリリースされた試験では、今の時代のデータベース技術者に必要なスキルが再検討され、スキルアップの指針として活用されやすい新資格体系が導入されています。

・OSS-DB技術者認定試験®

特定非営利活動法人エルピーアイジャパンが主催する、オープンソースデータベースに関する技術と知識を認定する資格です。認定は2つのレベルに分かれており、データベースシステムの設計・開発・導入・運用スキルを認定するSilverと、大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングができることを認定するGoldの2つに分かれています。Goldを受験するには、認定日から5年以内に「OSS-DB Silver」を保有している必要があります。
 

関連記事:データアナリストにおすすめの資格

3. データアナリストの年収

データアナリストの年収は、所属する企業や担当する業務領域によって大きく異なります。レバテックキャリアが公開しているデータアナリスト求人データを見てみると、年収レンジは300~1000万円と幅が広い傾向にあります(2020年5月現在)。

 

データアナリストやデータサイエンティストとしての実務経験、または深層学習の実装経験や機械学習を用いた機能のリリース経験があると、比較的高年収を提示されやすいでしょう。

データアナリストの求人例

続いて、レバテックキャリアに掲載されている求人情報をもとに、データアナリストの求人例を2つ紹介します。

・コンサル型データアナリスト(コンサルティングファーム)

【想定年収】
400~800万円
【業務内容】
ビッグデータの解析およびビジネス課題に対する施策立案、ユーザーニーズのリサーチ、新サービスの検討及びサービス運用フローの整備
【求められるスキル・経験】
解析ソフト(R、SPSS、SASなど)の使用経験、マーケティング知識、論理的思考

・エンジニア型データアナリスト(メディア運営企業)

【想定年収】
400~750万円
【業務内容】
データマート開発業務、ダッシュボード開発業務、分析基盤環境開発業務、コンテンツ分析のための指標考察
【求められるスキル・経験】
開発経験3年以上(⾔語等問わず)、分析手法に関する知見、SQLを用いたデータ分析の実務経験

4. データアナリストの将来性

データアナリストの仕事は、これからのIT業界において重要な役割を担っています。その一方で、業務を担当できる人材は少なく、需要に対して供給が足りていない状態が続いています。

経済産業省が2019年に発表した「IT人材需給に関する調査」の結果によると、日本におけるIT人材の需給ギャップは、2020年時点で最大約40万人、2030年には最大で約79万人まで拡大すると予測されており、今後ますます人材不足が深刻化すると見込まれています。(図1)(※)

図1

※出典:経済産業省情報技術利用促進課2019年4月発行「IT人材需給に関する調査」P.20より。(2020年5月26日アクセス)

また、同調査では、ITの活用は様々な産業の生産性向上や、人口減少時代の社会課題を解決する鍵になるとも報告しています。なかでもAIやビッグデータを使いこなし、第四次産業革命に対応した新しいビジネスを創出・拡大できるような高度 IT人材の需要は、ますます高まると予想されています。データアナリストもその一員として、今後の日本社会にとって必要不可欠な存在となるでしょう。

 

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