データアナリストとは、どういった職業かご存知でしょうか。ビジネスを優位に進めるためにはデータに基づく戦略が不可欠です。

しかしデータの分析方法は様々であり、正しい結果を導き出すには専門的なスキル・経験が求められます。

データアナリストはまさに「データの専門家」であり、その成否が企業経営に大きく影響を及ぼしていることに相違ありません。

この記事ではデータアナリストへの転職を目指す人に向け、その仕事内容や種類・必要とされるスキルなどを紹介します。

データアナリストの仕事内容を解説

データアナリストは文字どおり「データ」を取り扱う仕事です。市場には様々なデータが溢れかえっています。

データを正しく分析するには、仮説を立てて検証する作業が必要不可欠であり、読み方を間違えると事実とは異なる結果を導きかねません。

とりわけデータの種類・量が増えれば分析方法は複雑になることから、豊富な経験と高い専門知識が必要不可欠です。

データアナリストの仕事は「データの専門家」として、適切な分析方法を用いて正しい結果・解決策を導くことだといえるでしょう。

 

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データアナリストとはどのような職業か

データアナリストの概要は前項で紹介したとおりですが、なぜデータの分析に特化した職業が必要となったのでしょうか。

ここではデータアナリストが登場した背景に加え、混同されがちな「データサイエンティスト」との違いについて解説します。

データアナリストが必要になった背景

データを分析する学問として思い浮かぶのは統計学であり、データアナリストの仕事も統計学が基本となっています。

しかし、市場に複雑かつ大量な情報が溢れるようになると、統計学だけでは正確な分析ができなくなりました。

そこで生まれたのが、複雑かつ大量なデータを取り扱う手法を体系化した「データマイニング」の概念です。

併せてデータマイニングの手法を用いる専門家が必要となり、職業としてデータアナリストが必要になったといえるでしょう。

データサイエンティストとは違う

データアナリストと混同しやすい職業に「データサイエンティスト」があります。同じデータを扱う仕事ですがその違いは明確です。

データサイエンティストはビッグデータから必要な情報を抽出・分析して、その結果をビジネスへと活かす仕事となります。

これに対してデータアナリストは、ビッグデータの分析結果から正しい結果・課題の解決方法を提案する仕事です。

したがって、データサイエンティストは「データの抽出」、データアナリストは「データの活用」と位置付けておくと良いでしょう。

 

データアナリストの主な種類

データアナリストはその仕事内容から「コンサル型」「エンジニア型」に大別することができます。

なお両者の境界線は曖昧で、企業によっては両方の役割を担うデータアナリストも存在しているのが実態です。

ここでは、データアナリストを目指す人が知っておきたい、「コンサル型」「エンジニア型」の特徴を紹介します。

コンサル型

コンサル型はデータの分析結果から、クライアントが抱える課題・問題点を解決するためのコンサルティングを行うのが特徴です。

企業の抱える課題・問題点を解決に導くには単にデータを収集・分析するだけでは不十分であり、より高いスキルが求められます。

具体的には収集したデータから仮説を立て、検証する作業を繰り返すことで課題・問題点の真因を追求することが不可欠です。

その上で、クライアントとのコンサルティングを通じて、具体的な改善策を提示するのがクライアント型の主な役割となります。

エンジニア型

エンジニア型はデータの分析結果から、商品・サービスの品質向上を目的としたシステム構築・改善を行うのが特徴です。

システム構築・改善を行うには、データ収集・分析に加えてエンジニアとしての働きが求められます。

具体的には必要なデータの選択・分析を行い、その結果をもってシステム構築・改善を行うことがエンジニア型の役割です。

したがって、エンジニア型はデータ解析に加え、エンジニアとしての高いスキルを保持することが大切だといえるでしょう。

 

データアナリストに向いている人材

データアナリストへの転職を成功に導くには、どういった人材が向いているのかを把握することが不可欠です。

いくらデータアナリストになりたくとも、向いていなければ転職後に後悔することにもなりかねません。

まずは自身がデータアナリストに向いている人材であるか否かを冷静に分析することから始めましょう。

ここでは、どういった人材がデータアナリストに向いているのかを紹介します。

論理的思考力がある

データアナリストに転職するには理論的思考力が不可欠です。データアナリストの仕事は単にデータを分析することではありません。

データ分析の結果をもってクライアントの要望に応える提案を行い、確実に実績に繋げる役割を担っています。

役割を果たすには仮説を立てて検証する作業が必要ですが、物事を理論的に考える力がなければ仮説を立てることはできません。

したがってデータアナリストを目指すなら、物事を理論的に考える習慣を身に付けることを意識しましょう。

向上心が強い

向上心が強いこともデータアナリストに求められる資質です。データ分析の方法は日進月歩の速度で進化しています。

常に新しい手法を学んでいかなければ、たちまち周囲に取り残されてしまうでしょう。

さらにコンサル型であればマーケティング、エンジニア型であればエンジニアとしてのスキルアップも図らなければなりません。

したがって、データアナリストを目指すなら、強い向上心を持ち続けることが重要であるといえます。

コミュニケーション能力が高い

コミュニケーション能力を磨くことも、データアナリストには必要不可欠です。

ここまで紹介してきたとおり、データアナリストの仕事はデータ収集のみならず分析結果を活用することにあります。

とりわけクライアントの抱える課題・問題点を解決に導くことは、データアナリストにとって重要な役割です。

しっかりと役割を果たすにはクライアントの要望を的確に把握することが必須であり、高いコミュニケーション力が必要となります。

 

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データアナリストに求められるスキル

データアナリストには「コンサル型」「エンジニア型」があり、以下のスキルが共通して求められます。

• データベースに関する基礎知識
• データ分析ツールを活用するスキル
• 数学・統計学に関するスキル
• データマイニングに関する基礎知識

とりわけ統計学・データマイニングについては、データアナリストの基礎となるスキルであり、しっかりとマスターすることが重要です。

ここでは、「コンサル型」「エンジニア型」のそれぞれに求められるスキルについて考えてみましょう。

コンサル型の場合

コンサル型の特徴はデータを分析した結果を基に、クライアントが抱える問題・課題解決に向けたコンサルティングを行うことです。

つまりコンサル型のデータアナリストはデータ分析力に加え、問題・課題解決のためのスキルを身に付けることが不可欠だといえるでしょう。

具体的にはデータアナリストとして求められる分析力・思考力・仮説力・統計学に加えマーケティングの知識が求められます。

とりわけ高いマーケティング力を養うことは、クライアントのニーズに的確に応えるためにも重要です。

なおマーケティング力を養うには、新しい手法を取り入れられる柔軟性や向上心が必要であることはいうまでもありません。

エンジニア型の場合

エンジニア型の特徴はデータ分析の結果を基に、自らシステム開発・改善に携わることです。

したがって、エンジニア型のデータアナリストには、エンジニアとしての実績・知識が求められます。

なお、エンジニアには様々な種類があることから、JavaやHadoopなど多くのプログラミング言語をマスターしておくことが不可欠です。

さらに自然言語処理・機械学習などの分野に精通していると、幅広い業種・業界に対応できるでしょう。

また、適切なシステム開発・改善を実現するには、マーケティングに関する基礎知識が必要であることも忘れてはなりません。

 

データアナリストのやりがい

データアナリストのやりがいは、自ら分析したデータによってクライアントの抱える課題・問題を解決できる達成感にあります。

コンサル型であれば、マーケティングの手法をもって解決が困難とされていた難題を解決することは、何事にも代え難いやりがいです。

エンジニア型は、データ分析に加え自らシステム開発・改善に携わることで、一般のエンジニア以上のやりがいが感じられるでしょう。

また、企業に属するデータアナリストはキャリアパスにも有効であるといったメリットもあります。

いずれにしても重要なポジションで仕事を行うことは、ビジネスマンにとって大きなやりがいであることに相違はありません。

データアナリストの需要

データアナリストの需要は年々高まっており、この傾向はしばらく続くことが想定されます。

ビッグデータから必要なデータを抽出・分析し、マーケティング戦略につなげる手法は現代のビジネスにおける基本です。

以前はマーケターがビッグデータを取り扱うのが一般的でしたが、より専門的なスキル・知識が必要となってきました。

しかし、データアナリストの絶対数は需要に対して、まだまだ少ないのが現状です。

したがって、未経験の人でもマーケターやエンジニアの経験があれば、努力次第でデータアナリストとして大成できるでしょう。

データアナリストに役立つ資格

データアナリストへの転職にあたり必ず必要な資格はありませんが、非常に専門性の高い職種であり経験者が優遇される傾向にあります。

とりわけ、未経験の人がデータアナリストになるには、専門性の高い資格を取得していると大きなアドバンテージになるでしょう。

ここでは、データアナリストへの転職を希望する人が、アドバンテージとするために取得しておきたい資格について解説します。

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管理する「OSS-DB技術者認定試験」はオープンソースデータベースに関する資格です。

「Silver」と呼ばれるレベルでは、データベースシステムの設計・開発・導入・運用スキルの有無を認定します。

上位の「Gold」は大規模データベースシステムの改善や運用管理に加え、コンサルティングの可否を認定するのが特徴です。

したがって、ビッグデータを取り扱う機会が多いデータアナリストには、非常に役立つ資格だといえるでしょう。

統計検定

統計学の知識・スキルを問う資格が「統計検定」であり、4級から1級までの5段階が設けられています。

統計検定ではデータ分析にかかる基礎知識に加え、データ解析に必要な統計専門力まで幅広い分野から出題されるのが特徴です。

とりわけ未経験の人は転職後に苦労しないためにも、統計検定を学ぶことは非常に大切だといえるでしょう。

したがって、統計学の基礎知識を問う統計検定を学ぶことは、データアナリストにとって不可欠だといえます。

オラクルマスター

オラクルデータベースの管理スキルを問う「オラクルマスター」は、Bronze・Silver・Gold・Platinumの4段階に分かれてます。

情報処理の仕事に携わるなら必ずマスターしておきたいのがオラクルデータベースであり、データアナリストも例外ではありません。

なお、オラクルマスターは比較的古くから実施されてきた資格試験ですが、2010年に大幅なリニューアルが成されました。

その際、データ技術者に必要不可欠なスキルが大幅に追加されたことから、スキルアップの指針としても活用されています。

情報処理技術者試験

エンジニアやプログラマーに必須の資格が「情報処理技術試験」であり、特にエンジニア型を目指す人は取得しておきたい資格です。

なお試験は、基礎的なスキルを問う「基本情報技術者試験」と応用力を問う「応用情報技術者試験」の２段階に分かれています。

どちらもデータアナリストには必要な基礎知識が問われるものであり、転職活動を行う前に取得しておくことが得策です。

 

 

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データアナリストへの転職に困った時は

データアナリストへの転職に困った時は、迷わずデジマクラスの転職エージェントに相談しましょう。

同じデータアナリストの求人であっても企業が求めるレベルやスキルが異なります。労働条件も然りです。

万が一、企業が求める人物像と転職の求める職場環境が異なれば、せっかく転職して早期離職につながることも少なくありません。

デジマクラスの転職エージェントであれば、転職を成功させてきた実績から双方の求める条件にマッチした職場を紹介してくれるでしょう。

なお、転職エージェントに相談する際には、優先すべき労働条件・現時点でのスキルを整理しておくとスムーズです。

まとめ

データアナリストの仕事は単にデータを分析するだけでなく、その結果を課題解決や商品開発に活かすことが重要になります。

これまでデータ分析は主にマーケターが担ってきましたが、ビッグデータを取り扱うには専門的な知識・スキルが必要です。

そこで生まれたのがデータアナリストであり分析したデータから解決策を導く、もしくはシステム開発に携わるまでを仕事内容としています。

データアナリストは絶対数が不足しているため、未経験の人でも転職は可能ですが、求められる人物像とマッチしていることが条件です。

なお、データアナリストへの転職に困った際には、豊富な経験や様々なノウハウを持つデジマクラスの転職エージェントに相談してみましょう。