膨大な情報があふれる世界で有効性が高いデータを効率よく解析し用途に応じた形でアウトプットする、それがデータアナリストの仕事です。

データアナリストにはデータを分析・数値化しクライアントが必要とする情報を提案・提供することが求められます。

専門的な知識が必要なため需要に比べて人材が不足していますが、未経験者にはハードルが高めです。

それではデータアナリストに必要なスキル・求められる人材・同様の職種であるデータサイエンティストとの違いなどについて説明していきます。

データアナリストの仕事内容


AIやIoTの発達によりデータ分析の必要性が高まる中、データアナリストの需要は拡大しており、活躍の場も様々な分野に広がっています。

日常的に使用しているデータベースの活用や業務改善にはデータ解析・システム構築・運用が不可欠です。

データアナリストの仕事はデータ分析です。企業が保有するビッグデータを解析し、課題や予測を数値化することで事業方針の策定をサポートします。

データアナリストは「コンサル型」と「エンジニア型」の2つのタイプに分けられます。

データで得られる情報の中から課題を見つけ出し解決に導いたり、企業が抱える問題をデータで見える化し対策を提案したりするのが「コンサル型」です。

目的や目標に向けて企業の方針に寄り添いながら仕事を進めていくイメージです。

コンサルティング会社などに所属する場合などが該当し、高いビジネススキルが必要になります。

「エンジニア型」はシステムの内容に精通しており、データ収集や加工によりデータを見える化して現場における実用性が高い分析結果を提供します。

データから読み取れる行動分析や指向からカスタマーエクスペリエンス(CX）に繋がるような品質向上をサポートするタイプです。

データサイエンティストとの違い


データアナリストとよく似た職種としてデータサイエンティストがあります。

データアナリストが収集可能なデータを分析するのに対し、データサイエンティス

トは抽出したいデータの構築を担います。

したがってデータアナリストはよりマーケティングに近い視点を持ち、データサイエンティストはエンジニア系のスキルが必要です。

ただし両者に明確な区分はなく、実際は企業が求める能力によるところが大きいと考えた方が良いでしょう。

データアナリストに必要なスキル


どのような仕事にも共通していえることですが、専門的な知識を身につけるには資格を取得することが効果的です。

ただし、実際の業務で要求されるスキルと取得した資格が必ずしもマッチしているとは限りません。

データアナリストになるために必要な資格はありませんが、ここでは業務範囲で役立つスキルをいくつかご紹介します。

バランスがとれた知識・スキル習得を目指さしてみると良いでしょう。

ロジカルシンキング

データアナリストはデータから様々な情報を引き出しますが、数字やシステムだけを扱う仕事ではありません。

どんなに素晴らしい分析力を持っていても、クライアントが求めている成果物を提供できなければ評価に結びつけることは難しくなります。

物事を体系的にとらえ矛盾のない結論を導くために、論理的に考え問題を整理するスキルが求められます。

ロジカルシンキングはビジネスパーソンとしても有用なスキルです。

書籍も多く出版されていますので、自分にあった思考法を模索中の人はいくつかの本を参考にして実践してみると良いでしょう。

プログラミング言語の知識・スキル

データ分析を行う上でPythonやSQLなどの言語スキルや情報処理技術といったIT系の知識が必要になります。

指標を設計・集計し可視化するためには、SQLやTableauなど2つ位の言語を操れると他の言語へも比較的柔軟に対応できるようになります。

メインの役割はデータ分析ですが、将来的に開発にも携わりたいと考えている人は情報処理技術者の資格を取得すると良いでしょう。

ORACLE MASTERもデータアナリストには人気がある資格です。

数多く存在するデータベースの中でもOracleは市場シェアも大きく、資格を持っていることは転職時にもアピールポイントになります。

統計学・数学の基礎


データを分析し課題を解決に導くにはデータを読み解く力が必要です。抱えている問題によって適切に分析モデルを選択しなければなりません。

そのためデータアナリストには統計学の知識は必須といえるでしょう。大学教養レベルあるいは統計検定の取得をおすすめします。

分析は数字と向き合うことになるため、数学的素養がないとデータアナリストとして活躍することは難しいといえるでしょう。

データベースの知識・スキル

データアナリストの仕事はビッグデータの処理・分析が多くを占めるため、データベースに関する知識がないと務まりません。

データベースの作成・運用保守・削除操作などのDBAおよびSQLといったデータ操作を行うための専用言語の基礎知識が必要になります。

分析ツールのスキル

分析や意思決定のためにデータを加工し可視化するには、ダッシュボードを構築し運用しなければなりません。

クライアントの要望に沿った指標を選ぶために使用したデータの内容をビジネスツールに翻訳するスキルです。

複雑になりがちな分析方法をいかにシンプルにまとめることができるかは、分析ツールの使い方に寄るところが大きいのです。

データアナリストは未経験でも可能？


データアナリストはITや統計学の基礎が必要な職種のため、全くの未経験からデータアナリストへの転職はかなりハードルが高くなります。

しかしデータアナリスト自信が常にブラッシュアップを求められる職種であることから若年層、つまり20代であれば挑戦することは可能です。

またエンジニアやマーケティング経験はデータアナリストにも共通する部分があるため実務未経験でも十分アピールできます。

未経験者は将来性やのびしろが期待されるため、データアナリストを目指す場合はご紹介したスキルの習得を含め早めに準備した方が良いでしょう。

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データアナリストに向いている人


データアナリストには複数のコアなスキルが必要とされており、どれか1つでも欠けると成り立ちません。

また常に新しいものを取り入れていく職種でもあるので、学習意欲が高くないと続けていくことは難しいでしょう。

高度なスキルを要求される職業ですが、経験値に応じて経営層との関係構築や高収入を目指すことが可能です。

それではどのような人がデータアナリストに向いているのか考えてみましょう。

数学・統計学分野への興味・理解がある

数学・統計学はデータ分析の基本です。どんなにAIやIoTが発達してもこの分野の知識がないとデータアナリストになるのは難しいでしょう。

また常に数字と向き合い掘り下げる仕事でもあるため、数字に対する興味を持ち続けなければなりません。

IT系の知識が豊富であっても数字が苦手な人は残念ながら不向きといえるでしょう。

細かい作業を正確に出来る

ビッグデータから成果物を生み出すまでには、気が遠くなるほど多くの検証が必要です。

何度もシュミレーションを重ねながら効果検証を実施します。

緻密な作業の積み重ねが苦にならない人でないと務まらず、さらにスピード感も要求されます。

ビジネス課題を解決に導くためには、様々な角度から検証したデータであることが重要なポイントであり、メインの仕事は集計・分析の繰り返しです。

資料作成・プレゼンが得意


クライアントのニーズを的確に把握し、提案内容を明確かつシンプルに説明できるプレゼンテーション能力も求められます。

ITや分析で使用される用語と業務やビジネスに則した単語を相互に変換できる能力もアナリストとして成功するためには必要不可欠なのです。

技術的な側面以外にコミュニケーション能力を磨くことは、仕事の質を向上させ期待以上のサービスを提供するために必要なスキルになります。

データアナリストへ転職する際のポイント


データ分析の重要性が高まるにつれ需要も増えており、多くの企業がデータアナリストのサポートを必要としています。

しかしデータアナリストに求められるスキルは、企業が直面している課題により異なるため転職する際は注意が必要です。

企業の口コミ・採用情報などを確認する

求人情報は企業のホームページなどにも掲載されています。すぐに応募を考えていなくても応募要件などをこまめに確認し参考にすると良いです。

データベースや分析ツールは常に進化しています。特定の業界や企業に絞らず幅広く業務内容を確認することで、ニーズにあったスキルが把握できます。

気になる企業の口コミ情報も忘れずにチェックしましょう。

口コミは仕事内容だけでなく、公式ホームページでは分からない生の声が聞けるチャンスです。

エンジニアスキルを身に付けておく

データアナリストに必要な要素が2つあります。1つはマーケティングそしてもう1つがエンジニアスキルです。

マーケティングは統計や数学に繋がる基礎知識として必要ですが、エンジニアスキルは転職後の活躍の場を広げるためにも身につけておくと有利です。

システムのベースを理解しているといないでは、データ分析の構築・運用面で大きな差があります。

データアナリストを目指す人もステップアップしたい人も、エンジニア経験は転職・実務両面で大きなアピールポイントになるでしょう。

データアナリストの適性を知りたいなら経験者の声を参考に


抱えている課題が企業ごとに異なるように、データアナリストのミッションも課題ごとに変化します。

プロジェクト系の仕事やインハウスのアナリストでは同じアナリストでも働き方が異なります。

データアナリストの仕事に興味がある人は経験者の口コミを参考にすると良いでしょう。

「GeeklyReview」で実際にデータアナリストとして活躍している人のリアルな日常をチェックしてマッチ率を確認してみましょう。

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データアナリスト需要は拡大し続けている


需要の多様化が進むにつれ、様々な側面からあらゆるデータを抽出・分析することはマーケティング戦略や経営方針の決定に不可欠な要素になりました。

そのため、現状の分析や分析結果に基づく新たな提案をアウトプットしていくデータアナリストの存在が重要視されています。

またデータアナリストが持つITスキルと統計学の知識は、業界の枠を超えて活用できるため多くの企業で活躍の場が広がっています。

マーケティングやエンジニア経験者はデータアナリストとしては未経験であっても転職に有利です。

しかしながら日々著しく変化するIT・DXの世界の求人は、未経験の場合は若年層をメインターゲットとしています。

データアナリストに興味がある人はできるだけ早く不足しているスキルの勉強を始めることをおすすめします。

また転職の採用条件や入社後の業務内容については経験者の口コミを参考にすると良いでしょう。

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