データアナリストとは？データアナリストの仕事やスキル・年収・資格を解説！

ビッグデータやAI、IoTなどのIT技術の発展に伴い、多くの企業で私たちの行動や欲求など様々な情報がデータとして蓄積されています。

集計されたデータは私たちの生活を今まで以上に豊かにしたり、企業の経営戦略に活用されたり多方面で使用されています。

データアナリストとは、企業のビッグデータなどを集計・分析そして、ユーザーの行動や将来のニーズを解析・予測し、企業が抱える課題解決をサポートする職種です。

つまり、データを分析したり多方面で活用するにはデータアナリストやデータサイエンティストなどの専門的なエンジニアが必要です。

この記事ではデータアナリストの説明やデータサイエンティストとの違いをはじめとし、データアナリストの仕事内容、年収、必要なスキル、おすすめの資格、将来性など様々な観点からデータアナリストを解説します。

データアナリストに少しでも興味/関心がある方はぜひご一読ください。

特にデータアナリストの記事をご一読していただきたい方

データアナリストとは？

この章ではデータアナリストについて解説します。

データアナリストをなんとなく理解している方は特に熟読ください。

データアナリストとは、企業のビッグデータなどを集計・分析そして、ユーザーの行動や将来のニーズを解析・予測し、企業が抱える課題解決をサポートする職種です。

データアナリストが主に取り扱うのはビッグデータであり、データ分析のみを専門にしているエンジニア以外にも、コンサルタントやマーケティングとしてデータ分析を行っている方も、データアナリストに含まれることがあります。

分析したデータ(情報)をもとに仮説を立て、企業の悩みや課題の解決策を提案するなども行うため、高度な分析技術や論理的思考力など様々なスキルが要求される仕事です。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

この章ではデータアナリストとデータサイエンティストの違いについて解説します。

どちらも混乱しやすいエンジニア職種であるため、しっかり違いを理解しましょう。

データアナリストは企業のビッグデータなどを集計・分析そして、ユーザーの行動や将来のニーズを解析・予測し、企業が抱える課題解決をサポートする職種です。

データサイエンティストはデータサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出す職種を指します。

データアナリストとデータサイエンティストはそれぞれ違いはありますが、厳密な線引は存在しないです。

そのため、企業や案件によって、データサイエンティストやデータアナリストと記載しています。違いとつけるとしたらデータアナリストの上位職がデータサイエンティストということです。

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データアナリストの仕事内容

この章ではデータアナリストの仕事内容について解説します。

具体的にデータアナリストには「コンサル型」と「エンジニア型」の2つタイプがあります。

データマイニングなどで得られた分析結果をどのように活かすのかによってタイプが分かれるため、しっかりと理解しておきましょう。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストとは、企業が抱える課題を解決することを目的とし、ビッグデータを分析して明確な解決案を提案することが主な仕事内容です。

コンサル型のデータアナリストは、コンサルティングやマーケティング業界を中心に活躍しています。コンサル型は統計学やSQLなどの知識を要求されます。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストとは、データマイニングや機械学習の結果に対してユーザーの行動特性など一定の規則性を見出し、分析と結果のレポーティングを行い、提供サービスを品質向上することが主な仕事内容です。

エンジニア型のデータアナリストは、自社メディアを持っている企業やソーシャルゲームを開発している企業を中心に活躍をしており、JavaやHadoop、Spark、SAS、機械学習などのスキル/知識が要求されます。

データアナリストの年収相場

この章ではデータアナリストの年収相場について解説します。

データアナリストの正社員の平均年収は約670万円です。

システムエンジニア(SE)の正社員の平均年収は568万円です。

上記2つの職種を比較するとデータアナリストの方が100万円程高いことがわかりました。

実務経験やマネジメント経験、データアナリストのスキル幅など様々な知識により年収は大きく変化するでしょう。

実務経験が豊富かつ幅広いスキルを持っている方は年収1,000万円も超え流可能性が高いです。

ではフリーランスの年収はどうなのか見てみましょう。

(参照：フリーランススタート データアナリスト)

データアナリストの年収を見ていくと、平均年収も中央値年収も1,000万円を超えていることがわかります。

これは正社員のデータアナリストの平均年収の約1.6倍であり、高年収を獲得できることがわかります。

現状正社員のデータアナリストとして活躍をしている方や将来的にデータアナリストを検討している方はフリーランスへの独立を検討してみても良いのではないでしょうか。

データアナリストの案件を少し覗いてみる方↓

データアナリストに必要なスキル

この章ではデータアナリストの必要なスキルについて解説します。

現状データアナリストの方は自分に足りないスキル/知識の再確認としてご一読いただき、また将来的にデータアナリストを検討している方はどのスキル/知識を身につけるべきか理解するためにご一読ください。

数学や統計スキル/知識

データアナリストに必要なスキルは数学や統計スキル/知識です。

微分積分学や線形代数学など学生時代の数学知識が基本になります。データに含まれる法則の予測・認識や、精度を評価するための方法、確率分布・モデルといった統計学の知識があることで、精度の高いシステムの開発や運用ができます。

数学や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。

データベーススキル/知識

データアナリストに必要なスキルはデータベーススキル/知識です。

機械学習やビッグデータ分析などの計算処理は、コンピューターに高負荷を与えます。

ビッグデータで学習を行いたい場合、分散処理など複数のデータベースで行うのが一般的です。

そのためデータアナリストにはデータベースを扱うスキルが求められます。

また、データ抽出には不可欠なSQLの知識、レプリケーションなどパフォーマンスに対するスキル/知識も習得しておきましょう。

プログラミングスキル/知識

データアナリストに必要なスキルはプログラミングスキル/知識です。

特にR、Python、SQLなどのプログラミングスキルが必要です。

また、AWSやAzure、GCP(Google Cloud Platform)などパブリッククラウドスキル/知識もあるとより、データアナリストとして活躍できる幅が広がります。

分析ツールのスキル/知識

データアナリストに必要なスキルは分析ツールのスキル/知識です。

SASやTableau、Qlik、SPSSなどの分析/統計ツールの知識があると役立ちます。

データアナリストとして第一線で活躍をしたい方は率先して分析ツールのスキル/知識を学習しておきましょう。

論理的思考力

データアナリストに必要なスキルは論理的思考力です。

データアナリストは企業経営の意思決定や開発しているシステム/サービスの方向性などをサポートする可能性のある重要な職種です。

多くの情報を集め、その中からどんな課題を解決するのかを明確にして、その課題解決にはどういったデータを集めるべきかを決定することです。

つまり、論理的思考力でいうところのイシュ―を決定するところから始まり、データアナリストは論理的思考能力が必要不可欠と言えるでしょう。

コミュニケーションスキル

データアナリストに必要なスキルはコミュニケーションスキルです。

データアナリストは現場で働く他エンジニアや研究者、経営層などと連携をとっていくことが多い仕事です。

データアナリストとして、年収アップを望むのであればコミュニケーションスキルを向上させると良いでしょう。

データアナリストにおすすめの資格

この章ではデータアナリストにおすすめの資格について解説します。

資格を保有しておくと、一定の知識が備わっているという証明に繋がるだけでなく、転職の際に有利になったりもします。

早速、見ていきましょう。

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。

統計検定を取得することにより、統計データ・統計学の知識に基づいた統計解析手法の活用方や問題解決のスキル/知識が身に付きます。

統計検定は10種類ありますが、データアナリストとして以下検定を取得しておくことおすすめします。

転職の際やフリーランス案件に参画する際、必須資格ではないですが、データアナリストとして興味/関心がある方は取得してみましょう。

ORACLE MASTER(オラクルマスター)

ORACLE MASTER(オラクルマスター)は、日本オラクル社が公式に運営する「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。

ORACLE製品は日本国内のリレーショナルデータベース管理ソフトウェア(RDBMS)市場において約半数となる49.9％のシェアを占めており、22年連続首位です。

ORACLE MASTER(オラクルマスター)を取得するとデータベース技術の証明やRDBとSQLスキルの知識全般が身に付くためデータベーススキルが必要なデータアナリストにはおすすめの資格です。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定資格は、特定非営利活動法人LPI-Japanが運営しているオープンソースデータベースの知識と技術を認定する資格です。

SilverとGoldの２つのレベルがあり、Silverはデータベースシステムの設計、開発、運用知識/スキルがあるエンジニアの方向け、Goldは大規模データベースシステムの改善や管理、コンサルティング知識/スキルがあるエンジニアの方向けの試験です。

OSS-DB技術者認定試験を取得することにより、オープンソースデータベースやPostgreSQLのスキル/知識を身につけられるため、データアナリストにはおすすめの資格です。

統計やデータベース関連の資格を取得することで、統計やデータベーススキルや知識を証明することは可能です。

しかし、データアナリストとして重要視すべきことは、データアナリストの実務経験やPython/R言語を使ったデータ分析/処理など関連業務経験などを有していることです。

そのためデータアナリストの資格は時間的に余裕がある方におすすめします。

データアナリストの将来性

この章ではデータアナリストの将来性について解説します。

データアナリストの将来性はあると言えるでしょう。

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、2030年には最大で約79万人のITエンジニア人材が不足し、加えてAI人材は2030年最大で12.4万人不足すると予測されています。

また、2021年3月31日にREPORTOCEANのレポートによると、世界のビッグデータおよびビジネス分析市場は、2019年に約1931.4億米ドルと評価され、2020年から2027年の予測期間にわたって10.90％を超える健全な成長率で成長すると予想されています。

つまりビッグデータを有効的に活用して経営戦略に役立て、ビジネスチャンスを作る考え方も多く浸透しつつあることがわかります。

そのため、データアナリストの需要は高いと予測できITエンジニア人材同様、将来的に不足状態に陥る可能性は高いと言えるでしょう。

しかし、データ収集や分析を行うのみのデータアナリストは、現状や将来的にみても需要は減っていくでしょう。

例えば、フリーランススタートで公開されているデータアナリスト求人・案件はデータサイエンティストのようなデータ収集・分析から分析結果の仮説立て・データ活用の戦略まで要求しています。

つまり戦略コンサルタントが持っている経営などのビジネススキルが備わっているデータアナリストが活躍の場を広げると予想出来ます。

データアナリストの将来性はありますが、スキル/知識によって企業に重宝されるデータアナリストになるかどうかは決まります。

まとめ

今回の記事はデータアナリストの説明やデータサイエンティストとの違いをはじめとし、データアナリストの仕事内容、年収、必要なスキル、おすすめの資格、将来性など様々な観点からデータアナリストを解説しました。

ビッグデータをビジネスに活用する流れが加速している現代では、データアナリストの需要は高まっています。

また、今後よりAIやビッグデータの精度が高まっていき、今まで以上に細かく分類されたデータの収集や分析が可能になるでしょう。

データアナリストとして、市場動向を常に追いかけ、企業の悩みや利益をもたらすデータアナリストへと成長をしていくことをおすすめします。

データアナリストへの道を将来検討している方はまず、コンサル型データアナリスト・エンジニア型データアナリストのどちらを目指すのか、明確化しましょう。

本記事が多くのフリーランスのデータサイエンティストやデータサイエンティストに興味のある方にとって、お役に立てましたら幸いです。

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