データアナリストの仕事内容とは？必要な資格やスキル、未経験でなるにはどうしたらよいか解説

データアナリストとはデータを分析する専門家のことで、現在世界的に需要が高まっている職種です。その背景には、ビッグデータの台頭があります。膨大なデータの活用が企業の売上を左右するようになり、ビジネスチャンスを発掘するデータアナリストに期待が寄せられているのです。

まずはデータアナリストの仕事内容と、データサイエンティストやデータエンジニアとの違いについてチェックしてみましょう。

データアナリストの仕事内容は、データの分析から得られる情報を元にクライアントや自社の経営課題の解決を支援することです。データアナリストが扱う情報分野は、小売りなどの販売系から医療・金融、研究など多岐に渡ります。

データアナリストの仕事内容をさらに細かく見ていくと、コンサル型とエンジニア型に分類されます。それぞれの役割にはどのような違いがあるのかを、以下で解説します。

コンサル型のデータアナリスト

コンサル型のデータアナリストは仮説を立ててデータを分析し、経営課題を解決するための施策を提案する役割を持っています。ヒアリング力や提案力を含めたコンサルティングスキルに加え、マーケティングに関する知識や業界知識が必要となる場合もあります。

エンジニア型のデータアナリスト

エンジニア型のデータアナリストは機械学習や統計解析といった高度な技術を用いてデータを分析し、システムやビジネスモデルの改善を提案します。統計やデータ解析に携わることが多いため、Javaや機械学習などの専門知識やスキルが求められます。

データアナリストに似た職種として、データサイエンティストとデータエンジニアが挙げられます。それぞれの違いを比較してみましょう。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストとは、データから情報を抽出して分析する専門家です。データアナリストと大まかな仕事内容は共通していますが、データサイエンティストはデータアナリストよりも業務範囲が広く、高度なスキルが必要です。

具体的には、データアナリストはビジネススキル寄りの職種で、分析で得た知見から経営課題の解決策を提案することが役割として求められます。一方、データサイエンティストはシステム寄りの職種で、機械学習技術を駆使した将来の予測など仕事内容がより高度で広範囲に及びます。

ただし会社によっては明確に区別されていない場合もあります。

データエンジニアとの違い

データエンジニアとは、データ分析のための基盤を用意したり、データを整理したりする職種です。データアナリストやデータサイエンティストの主な役割はデータを活用することですが、データエンジニアの役割はデータ活用のための環境整備であるという違いがあります。

データアナリストの仕事内容を押さえた上で、データアナリストに求められるスキルや資格もあわせてチェックしていきましょう。

データアナリストになるには、分析やビジネスに関する幅広いスキルが必要です。具体的には次のような能力が求められます。

統計学の知識

データアナリストになるには、データを分析するために統計学の基礎知識が必須です。例えば、データの傾向を理解する「記述統計」や分析モデルの解釈方法を学ぶ「推測統計」は、分析業務の基礎となります。

データアナリストに必要な統計学の知識レベルの目安は、統計検定2級程度です。

データベースに関する知識

データアナリストは大量のデータを蓄積して活用するため、データベースの知識が求められます。プログラミング言語であるSQLの知識やパフォーマンス管理、データの最適化などを学び、データベースを適切に操作できるようにしましょう。

論理的思考力

データを適切に分析できるようになるには、論理的思考力が欠かせません。これは、憶測ではなくデータに基づいて理論立てて考えることで、経営課題の合理的解決の糸口が見つかるためです。ロジカルシンキングが苦手な方は、論理的思考を鍛えるためのトレーニングなどを実施してみるとよいでしょう。

プログラミングスキル

エンジニア型のデータアナリストは「Python」や「R言語」などを利用してデータ分析を行うため、プログラミングスキルも必要です。プログラミングスキルを育成する学校に通って勉強する方法もありますが、書籍やWebを使って独学でも学べます。

コミュニケーション能力

データアナリストは、クライアントや自社に対して分析結果や経営課題の解決策を詳しく説明するコミュニケーション能力が必要です。プレゼンを聞く相手は分析の専門家ではないことがほとんどですので、専門用語を使わずに分かりやすく伝える力が求められます。

コミュニケーション能力は、特にコンサル型のデータアナリストにとって重要なスキルだといわれています。しかし、エンジニア型のデータアナリストには不要というわけでもありません。チームや他部署と協力して円滑に業務を進めるために、どのデータアナリストにもコミュニケーション能力は必要です。

BIツールの活用スキル

BIツールとは、企業のデータを可視化・分析して経営や課題解決に活用するソフトウェアのことです。BIツールとデータを連携して課題解決に必要な知見を得たり、BIツール上でレポートを作成したりします。BIツールを使いこなすスキルもデータアナリストに必要です。

データアナリストは経験やスキルを求められることが多いため、未経験からの採用は簡単ではありません。しかし、条件次第では不可能ではなく、実際に未経験者が応募できる求人もあります。

ここからは、未経験からデータアナリストを目指す場合の具体的な方法を紹介します。

現職がITエンジニアやマーケターであれば、既に保有しているスキルや資格、経験を活かせるため、データアナリストへ転職しやすいです。エンジニアはマーケティングの知識、マーケターはプログラミングに関するスキルを身につけておくと、より有利になります。

データアナリストの分析業務では即戦力を求められることが多いため、全く異なる業界・職種から目指すのは簡単ではありません。分析スキルを客観的に証明できる資格を取得し、データアナリストの業務で活かせる経験をポートフォリオにまとめてアピールできるようにしましょう。

難しい場合は一度エンジニアとして働き、数年間実務経験を積んでからデータアナリストに転職するキャリアパスもあります。

データアナリストの求人では専門スキルが求められますが、新卒や第二新卒の場合はポテンシャル重視で採用される場合が大半です。大学で数学や情報科学などを専攻していると有利ですが、学ぶ意欲やコミュニケーションスキルがあれば採用されることもあります。

新卒や第二新卒でデータアナリストを目指すなら、必要なスキルや役立つ資格を学生のうちにできるだけ取得できるように励みましょう。また、分析業務を扱うマーケターとして一度就職し、関連職種での経験を積んでからデータアナリストへ転職するキャリアパスもおすすめです。

ここからは、データアナリストの仕事に向いている人の特徴を紹介しますので、ぜひ目を通してみてください。

データ分析では、個人的な感情や主観を排してデータに基づいた客観的で合理的な判断が求められるため、論理的に物事を考えられる人はデータアナリストに向いています。例えば、普段から直感よりも根拠に基づく思考を優先し、冷静に判断できるような人です。

データアナリストはデータと向き合う作業が多いため、普段から数字やデータを扱うのが得意な人はこの職種に向いています。例えば、学校で算数や数学が得意だった人や、ニュースを見ていて自然と数値に目が行く人などは適正があるといえるでしょう。

データ分析の些細な数字のミスは企業の大きな損失につながることがあるため、データアナリストは膨大で細かいデータを正確に分析しなくてはなりません。普段から何事にも丁寧に取り組む几帳面な人や、細かい作業を長時間行っても苦でない人はこの職種に向いているといえます。

最後に、データアナリストに向いていない人の特徴を紹介します。向いている人の特徴と照らし合わせて、自分がこの仕事に向いているかどうかチェックしてみましょう。

データアナリストに向いていない人の共通点

●　直感に頼って行動する人

●　大雑把な人

●　学習意欲がない人

世界には直感重視でビジネスを成功させる人が大勢いますが、論理的思考に基づいて判断するデータアナリストには不向きです。また、大雑把な人がデータアナリストになると毎日の業務が苦になるでしょう。

さらに、データ分析の分野では日々技術が進化しているため、データアナリストのキャリアパスには常に学び続けて新しい知識や技術を獲得する姿勢が欠かせません。データリストになって満足してしまう人や、勉強が嫌いな人は継続が難しいでしょう。

Photo by https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000679.000004376.html

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