データアナリストとは

データアナリストとは、企業内に蓄積された様々なデータを分析し、ビジネスの課題解決や意思決定を支援する専門家のことです。データアナリストが扱うデータは、顧客データ、売上データ、アクセスログなど、多岐に渡ります。これらのデータを統計学やプログラミングの知識を駆使して分析し、グラフや表などを用いて可視化します。データアナリストはデータ分析を通して企業の抱える問題を明確化し、解決策を導き出すことで、企業の成長に大きく貢献する職種だといえるでしょう。

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データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は、大きく分けて以下の2つに分けられます。

• データの処理・分析
• 分析結果に基づいたビジネスへの提案

企業の抱える課題や目標を理解した上で、データ分析を通して最適な解決策を導き出すことが求められます。以下では、データアナリストの仕事内容やデータサイエンティストとの違いを詳しく見ていきましょう。

データ処理・分析

データ処理・分析はデータアナリストの主な業務です。具体的な手順は以下のとおりです。

1. データの収集: どのような目的で分析を行うか明確にした上で、目的に合ったデータを集めます。収集対象のデータは顧客情報、売上データ、Webアクセスログなどさまざまです。
2. データのクリーニング: 収集したデータには誤りや欠損が含まれていることもあるため、分析に悪影響を及ぼさないようにデータの修正を行います。
3. データの分析: 統計学や機械学習などを用いて、データ分析を行います。データの種類や分析の目的に応じて適切な分析手法を選択するという点がポイントです。

データアナリストは以上の工程において専門的な知識やスキルを活用しながら、精度の高い分析を行います。

ビジネスへの提案

データ分析の結果をもとに現状の課題や今後のビジネス展開の可能性を検討し、具体的な施策を提案します。分析結果を単に報告するのではなく、そこからどのようなビジネス上の示唆を導き出してどのように行動に繋げられるのかを分かりやすく伝えることが重要です。

例えば、Webサイトのアクセスログ分析から顧客の行動パターンを把握することで、サイトデザインの改善やマーケティング施策に繋げることができます。顧客の属性や購買履歴を分析することで、顧客一人ひとりに最適な商品やサービスを提案することも可能になります。重要なのは、分析結果を分かりやすく伝えること、そして現場で活かせる提案を行うことです。そのため、データアナリストにはデータ分析の専門知識だけでなく、マーケティングや営業など、他のビジネス分野に関する知識も求められるでしょう。

データサイエンティストとの違い

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータを扱う職業ですが、役割や専門性に違いがあります。データアナリストは主に既存のデータを分析し、既存のビジネス課題の解決や意思決定を支援することに焦点をあてます。一方でデータサイエンティストは、より高度な統計学や機械学習の知識を持ち、複雑なアルゴリズムの開発や予測モデルの構築を行うこともあります。

データアナリストは、顧客分析、売上分析、マーケティング効果測定などを通して、企業の現状を把握して改善策を提案します。これに対してデータサイエンティストは、AIの開発やビッグデータ分析などの高度な分析技術を用いることが多く、より専門性の高い宿主と言えます。どちらもデータを扱う職種ではありますが、その役割や求められるスキルは異なるという点を押さえておきましょう。

データアナリストの年収

データアナリストの年収の平均年収は約600万円から800万円程度とされています。
参考：Offers Magazine

新卒や経験の浅いデータアナリストの場合、年収は400万円から500万円程度から始まりますが、経験を積みスキルアップしていくにつれて年収も上昇していく傾向にあります。高度なスキルを持ち実績を積んだシニアレベルのデータアナリストになると、年収1,000万円を超えることも珍しくありません。

一方、フリーランスのデータアナリストの場合、年収の幅はさらに広がり、500万円から700万円程度が相場とされています。もちろん、フリーランスの場合でも、高いスキルを持つ場合は年収1,000万円以上を稼ぐことも可能です。
参考：FLEXY

このように、データアナリストの年収は日本の平均年収よりも高い傾向にあります。スキルアップや経験を積むことで、さらなる年収アップの可能性がある職種だといえるでしょう。

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データアナリストに必要なスキル

データアナリストには、データを効果的に分析し、ビジネスに活用するためのスキルが求められます。データアナリストに必要なスキルは以下のとおりです。

• データベースに関する知識
• プログラミングスキル
• 分析ツールの活用スキル

これらのスキルをバランス良く習得して、データ分析のプロフェッショナルを目指しましょう。以下では、データアナリストに必要なスキルについてさらに詳しく解説します。

データベースに関する知識

データアナリストにとって、データベースに関する知識は不可欠です。企業の顧客データベースや商品の売上データベースなど、多くの企業が重要なデータを管理しています。これらのデータベースから効率的にデータを抽出したり、加工したりするためには、SQLなどのデータベース操作言語を習得する必要があります。

具体的には、MySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseなどの主要なデータベース管理システム（DBMS）の基本的な動作や操作方法を理解し、複雑なクエリを作成できることが重要です。また、データベース設計の基本概念や、大規模データセットの効率的な処理方法についての知識も必要です。さらに、データウェアハウスやデータレイクなどの概念や構成を理解し、ビッグデータ環境での作業にも対応できるとよいでしょう。

プログラミングスキル

データ分析の現場では、プログラミングを用いてデータの加工や分析を行うことが多いです。特にPythonやR言語、JavaScriptなどのプログラミング言語が広く使用されています。Pythonはその豊富なライブラリ（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）により、データ処理から機械学習まで幅広いタスクに対応できる言語として人気があります。Rは統計解析に特化しており、複雑な統計モデルの構築に適している言語です。また、データの可視化にはMatplotlibやGGplot2などのライブラリを使用する能力も求められます。

プログラミングスキルを習得することで、大規模データセットの効率的な処理、カスタム分析の実行、自動化スクリプトの作成が可能となります。これにより、分析作業の生産性を大幅に向上できるでしょう。また、プログラミングスキルに加えて、Webページからのデータ収集や、HTMLの基本的な構造を理解しておくのもおすすめです。データを収集する際には、Windowsを含む一般的なOSでの作業に加え、サーバーサイドの知識も求められることがあります。また、データの可視化においては、インタラクティブなWebページを作成するスキルが重宝されます。Webサイトやウェブアプリケーションに関する知識も持っておくと、より幅広いデータ収集・データ分析にも対応できるでしょう。

分析ツールの活用スキル

データアナリストには、さまざまな分析ツールを効果的に活用するスキルが求められます。代表的なツールとしては、Tableau、Power BI、Google Analytics、SAS、SPSSなどがあります。これらのツールを使用して、データの可視化、ダッシュボードの作成、リアルタイム分析などを行うスキルを身につけましょう。Tableauは直感的なインターフェースでデータの視覚化に優れ、Power BIはMicrosoft製品との連携が強みです。

Google Analyticsはウェブサイトのトラフィック分析に特化しており、SASやSPSSは高度な統計分析に適しています。これらのツールの仕様や機能を覚えて使いこなすことで、複雑なデータを分かりやすく表現し、意思決定者に効果的に情報を伝えられるでしょう。

データアナリストにおすすめの資格

データアナリストとしてのスキルアップを目指すなら、資格の取得がおすすめです。資格を取得することで、自身のスキルを客観的に証明できるだけでなく、データ分析に関するより深い知識が得られるというメリットがあります。データアナリストにおすすめの資格は以下のとおりです。

• 統計検定
• 情報処理技術者試験（基本/応用）
• データベーススペシャリスト試験
• オラクルマスター

以下では、それぞれの資格についての概要を説明します。

統計検定

統計検定は、日本統計学会公認の資格で、統計学の知識とスキルを客観的に評価します。データアナリストにとって統計学は必須の知識であり、統計検定を取得することで統計的な思考力や分析能力の証明になります。統計検定は難易度別にグレード分けされているため、自身のレベルに合ったグレードを受験するのがおすすめです。初心者がデータ分析の基礎を学びたい場合は4級から、中級者や上級者が実践的な分析能力を証明したい場合は2級や1級を目指すと良いでしょう。

情報処理技術者試験（基本/応用）

情報処理技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施するITに関する国家資格です。データ分析を行う際には、コンピュータやソフトウェアに関する基礎知識も必要となります。情報処理技術者試験は、データ分析に必要なITインフラストラクチャーの理解や、プログラミング、セキュリティなどの幅広い知識を証明する資格です。情報処理技術者試験には、基本情報技術者試験と応用情報技術者試験があり、レベルに応じて選択できます。

基本情報技術者試験は、ITエンジニア初心者向けの試験で、ITの基礎知識が幅広く出題されます。応用情報技術者試験では、より実践的な知識や応用力が試されるため、IT業界で活躍していきたい人におすすめな資格のひとつです。最初は基本情報技術者試験の取得を目指し、最終的には応用情報技術者試験の取得も目指しましょう。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験のひとつであり、データベースに関する専門知識があることを証明する資格です。データアナリストは、企業が保有する膨大なデータの中から分析に必要なデータを抽出する必要があり、データベースに関する知識は欠かせません。データベーススペシャリスト試験では、データベースの設計、運用、管理といった幅広い知識が問われます。この資格を取得することで、データベースに関する深い理解を証明できるため、より高度なデータ分析やデータ処理を行うプロジェクトを担当できることもあるでしょう。

オラクルマスター

オラクルマスターは、世界的に有名なデータベースソフトウェア「Oracle Database」に関する知識を証明する資格です。現在、多数の企業がOracle Databaseを採用しているため、Oracle Databaseに関する知識は大きな強みになります。オラクルマスターは、難易度や対象範囲に応じて、様々な資格が用意されています。データベースの基礎を学びたい場合は「Bronze」、データベース管理者を目指す場合は「Gold」など、自身のキャリアパスに合わせてレベルを選択すると良いでしょう。

データアナリストの将来性

データアナリストの将来性は非常に明るいと言えます。ビッグデータの重要性が増す中、企業はデータ駆動型の意思決定を重視しており、データアナリストの需要は今後も高まると予想されています。また、IoTの普及により、あらゆる産業でデータ分析のニーズが高まっています。医療、金融、小売、製造業など、幅広い分野でデータアナリストの活躍が期待されるでしょう。

さらに、データプライバシーやセキュリティの重要性が増す中、倫理的なデータ利用にも精通したアナリストの需要が高まり求人も増えると予測されます。データアナリストは、経験を積むことで、データサイエンティストやデータエンジニア、データコンサルタントなど、様々なキャリアパスが描ける職種です。積極的にスキルアップやキャリアアップを目指していくことで、自身の市場価値を高め、より良いキャリアを築いていきましょう。

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