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データアナリストの仕事内容

データマイニングを行うデータアナリストは、ビッグデータが活用される時代に重要視される注目の職種です。事業現場に近いところで課題設定や具体的な施策を示すコンサル型と、データマイニングや機械学習の結果を基にサービス品質の向上を目指すエンジニア型の2つに分けることができ、それぞれ得意分野をもつデータアナリストが多いです。求められるスキルも異なるため、自身の得意分野を想定した上で求人を探すことが大切と言えます。

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職種の概要について

データマイニングを行うエンジニア「データアナリスト」。ビッグデータに注目が集まる時代に重要な職種です

データアナリストは、分析領域で業務を行う職種で、主に分析を行います。そんなデータアナリストの働き方・タイプは大きく2つに分けることができます。まずは、【コンサル型データアナリスト】で、これは主にコンサルティングファーム、データアナリスト専門部隊を率いる企業、マーケティング会社などで活躍しているアナリストのことをさします。

企業が抱える課題に対し、解決に向けた仮説を立てて膨大な規模のデータを解析する作業です。これで、具体的な解決案を提案するのが主な役割となっています。経営層ではなく、より現場に近い場所から具体的な方針を示す、そんな仕事を行うのです。

一方、【エンジニア型データアナリスト】は、ソーシャルゲームプラットフォーマー、Webポータルサイト運営会社、自社メディア運営会社などに所属し、分析を行います。これは、コンサル型とは若干異なり、データマイニングや機械学習を行った結果をもとに、ユーザーの行動特性といった一定の規則性を見出すことで、提供サービスの品質向上に努めているのです。

今後、ビッグデータの活用範囲が広がれば広がるほど、データアナリストの役割が重要視されていくでしょう。 もし、データアナリストの人数が増加すれば、 その分自然言語処理や機械学習といった、より高い専門的なポストが生まれ、 データの有用性がさらに高まるかもしれません。

データアナリストの仕事内容にはコンサル型とエンジニア型があります

データアナリストの仕事はデータマイニング領域で発生する業務です。ここでよく間違えられる、似たものとして仕事内容の区別がつきづらいデータサイエンティストの仕事内容も一緒にご紹介していきます。

まず、データアナリストは、目的の明確化から始まり、分析方針の決定→データクレンジングデータ加工/整形→基本集計→多変量解析→モデル作成、と進行する中で、良いモデルが完成するまで分析方針の決定からまた繰り返します。

一方で、業務領域が曖昧とされやすいデータサイエンティストは、データサイエンス領域として、データの取得蓄積や、データ分析、モデル構築、検証、課題解決を行います。マーケティングに特化した人や、 より高度な統計モデル構築を得意分野とする人など、 データアナリストによって得意とするジャンルは多岐に渡ります。

そんな中でも、近年では技術的な基礎力の高い人が優位性をもっているとも言われています。 普段の業務において、データアナリストが手作業でやっていることを システムで実装することがあるため、エンジニア経験がある方は大いにスキルを活かすことが可能です。

求められるスキルについて

コンサル型、エンジニア型のように、所属する場所、役割が変わってくると求められるスキルが変わってきます。【コンサル型】は、分析力、ロジカルな思考、仮説力、統計に関する知見、マーケティング知見、SQL、Rといった知識やスキルが必要とされ、あらゆることに「何故だろう」とおもってしまうような高い好奇心を持つ方がマッチするといえます。

また、物事の因果関係を解くようなマインドセットが重要視されていることからも、業務に関連する大切なマインドです。

一方【エンジニア型】は、Hadoop、MapReduce、Mahout、Java、R、統計解析、時系列解析、データマイニング、機械学習、自然言語処理などコンサル型に比べて読解力を必要とするようなスキルが重要視されています。コンサル型と違い、一見不規則、バラバラ、整っていないように見える大量データから、規則性を探し出すような仕事です。

そのため、難解なパズルを解くような業務に夢中になれるタイプの方にマッチするでしょう。あまり表には出ない、影の立役者的存在として活躍することが可能です。

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