データアナリストになるためには？向いている人やおすすめの資格などを紹介！

データアナリストとは、データベースに蓄積されたデータを扱い、分析する専門家のことです。

仮説に基づいてデータを分析して解決策を見出したり、大量のデータから消費者の行動予測を行ったりします。

機械学習やビッグデータへの注目度が増す中でデータアナリストの需要は高まっています。

ここでは、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、必要なスキルやおすすめの資格などを紹介します。データアナリストとして活躍したい人は必見です。

データアナリストの仕事内容

データアナリストは大きく次の2つのタイプに分類されます。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、企業の抱える課題を、データ分析を用いて解決していきます。

何らかの課題に対して仮説を立て、仮説を検証するために必要なデータを収集、分析することが、主な仕事です。

検証結果をレポーティングし、具体的な解決策をクライアントや経営層に提案することもあります。

例えば、ある商品の売上が悪いという課題があるとします。

通常の販売時とセールやキャンペーンの際の売上を分析し比較することで、効果の低い施策は行わないという提案を導き出します。

また、抱き合わせで購入されている商品のデータなどを分析して、結果をもとに陳列の仕方を変更するという解決策を提案することもあるでしょう。

データを扱うスキルはもちろんですが、ビジネスやマーケティングの知識、コミュニケーションスキルなども必要です。

コンサルティングファームやマーケティング会社などで活躍しているケースが多いです。

エンジニア型

エンジニア型データアナリストは、蓄積されたビッグデータを分析の上、一定の規則性を発見しサービスやシステムの改善に貢献します。

例えば、検索エンジンのサジェスト機能などは、膨大なデータをあらかじめ辞書のような形式に変換してプログラムに組み込みます。

エンジニア型データアナリストはこうしたデータの辞書を作るような職種です。

自らが直接データベース設計や実装に携わることもあるでしょう。コンサル型データアナリストに比べて、よりエンジニアリング技術が求められます。

PythonやR言語などのプログラミングスキルやデータベース管理システムの知識が重視されます。

最近注目が集まっている機械学習の知識もあると重宝されるでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとよく混同される職種としてデータサイエンティストがあります。

両者の違いはどういった点にあるのでしょうか。

データサイエンティストの仕事内容は、データの収集、加工、解析とデータを活用して企業の利益に貢献することです。

データは収集した情報をそのまま使用できるわけではありません。収集したデータはフォーマットが統一されていなかったり、データの重複があったりします。破損したデータや関係のないデータを除去することも必要です。

このように収集したデータは解析ができる形に加工する必要があります。こうした作業をデータクレンジングといいます。

データ分析はデータクレンジングを行いデータの質を上げることで精度が上がります。

データサイエンティストの重要な仕事の一つといえるでしょう。

データを加工した後は、データの解析を行います。解析結果からビジネス上の課題を洗い出したり、課題に優先順位をつけたりします。

課題を解決するための仮説を立て、経営戦略として経営層に提言します。

また、仮説が正しいかどうかの検証も行います。一般的にデータアナリストよりもデータサイエンティストの方が、担当領域が広く、コンサル型とエンジニア型のデータアナリストの両方の職域を担っているといえます。

しかし、データアナリストとデータサイエンティストの線引きがあいまいなこともあります。

しかし、多くの場合では、データアナリストの上位職をデータサイエンティストと解釈しています。

データアナリストの将来性

日本ではITエンジニア自体の人材不足が深刻化しています。

中でもデータ分析などを行う人材の需要は増えていくと予想されています。

情報処理推進機構が公表した「IT人材白書2020」では、IT部門やその他事業部門で必要となるIT業務として「データ分析などの高度化による情報活用」が上位に入っています。

このことからデータアナリストの将来性は高いことがわかります。

今後、データ分析が行える職種の需要はますます増えるでしょう。

特にビジネス上の意思決定のために必要な情報を提供するデータアナリストは、その存在感を増していくと考えられます。

データアナリストといっても担当する範囲は幅広く、単にデータを収集、分析するだけのデータアナリストではその需要は限られてくる可能性があります。

求められるのは収集、分析した結果をもとに提案を行ったり、サービスの向上につなげたりできる知識やスキルを持った人材です。

現状に満足せず自己研鑽を続ける努力が必要でしょう。

また、成果を判断しやすい業種業態を選ぶこともおすすめです。

データを分析して提案を行った結果、業務効率が良くなるということも重要ですが、売上や利益に直結することの方が、成果としては目に見えやすくインパクトも強いです。

仕事を選ぶ際はこうした視点も踏まえると良いでしょう。

データアナリストのままでも将来性は十分高いですが、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えてみるのも一つの方法です。

※参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 「IT人材白書2020」

データアナリストに向いている人とは？データアナリストに必要なスキルを紹介！

高いビジネススキル

データアナリストにはロジカルな思考能力やコミュニケーション能力などのビジネススキルに長けた人が向いているといえます。

課題解決の提案を行う際、多角的な視点での現状分析やロジックを立て提案の根拠を示すこと、解決策について相手から理解を得るために必要となる能力であるからです。

ビジネススキルの他にもデータアナリストには、データ成形を行うための技術的なスキルなども必要です。

ここでは、データアナリストとして身に付けるべき知識やスキルを紹介します。

数学の知識

データアナリストには確率・統計、微積分、線形代数などの数学の知識が必要とされます。

データ分析を行うためのツールやプログラミング手法は存在しますが、数学を理解した上で使用しているかどうかで説得力が変わってきます。

課題に応じて最適な分析手法を選択するために、数学の知識は大きな武器になります。

最低でも大学基礎レベルの数学の知識は習得しておくとよいでしょう。

データベースの知識

OracleやMySQL、PostgreSQLなどのデータベース管理システムやSQLといったデータベースを操作するための言語の知識も必要です。

データベースの知識があることで、冗長化を行ってデータを安全に保管したり、チューニングを行ってデータ操作のパフォーマンスをあげたりすることができます。

プログラミングスキル

特にエンジニア型のデータアナリストはPythonやR言語を使って、データを収集したり、分析したりするプログラムを作ることもあるでしょう。

PythonやR言語には統計やグラフ化などのデータを扱うために便利なプログラム群が用意されています。

習得することでデータアナリストとして重宝されるでしょう。

データアナリストになりたい人へおすすめの資格

データアナリストになるのに必須の資格はありません。

しかし、保有している知識やスキルを証明するために資格取得は効果的です。

データアナリストにおすすめの資格を紹介します。（2021年8月時点情報）

統計検定(R)

統計検定(R)は統計質保証推進協会が主催する全国統一試験です。

データに基づいた客観的な判断や科学的な問題解決の能力が求められる中で、統計検定(R)では統計の知識とスキルを体系的に習得していることを示すことができます。

統計検定(R)には4級、3級、2級、準1級、1級の五つのレベルが設けられています。

また、コンピューターを用いたAI・デジタル社会の共通スキルを認定するために、データサイエンス部門の試験区分もあります。

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

※参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定(R)ページ

ORACLE MASTER

オラクル社の提供するデータベース管理システムOracleに関する認定試験です。

IT関連の試験の中でも知名度の高い資格の1つです。

データベースの基礎から運用管理、SQLの知識全般、データのバックアップやリカバリについてなど、データベースに関わる知識を問われます。

基礎レベルのBronzeからSilver、Gold、Platinumとレベル分けされています。

特にGoldやPlatinumの上位レベルを取得していると、データベース技術者としての高度なスキルを保有している証明になります。

※参考：日本オラクル株式会社　ORACLE MASTERページ

フリーランスのデータアナリストとして活躍するためには？

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍するためには、一人でも幅広い業務をこなせる知識とスキル、経験が必要です。

与えられたデータをただ分析するだけでなく、データの収集から分析結果をもとにした提案まで一貫して行える能力は必須といえます。

また、消費者行動や消費者心理、経済動向を把握できるなど、統計学やデータ分析以外にもマーケティングのスキルを合わせて持っておくと案件が獲得しやすいでしょう。

分析した結果や課題解決策をクライアントへ提案するためには、プレゼンテーションの能力も必要です。

働き方としては、1つのクライアントへ長期間深く入り込む形や短期間コンサルティングとして働く方法など多岐にわたります。

フリーランスとしての働くメリットの1つには、自由に働き方を選べるところにあるといえるでしょう。

まとめ

データアナリストは膨大なデータを分析することで、ビジネスの意思決定やサービス品質の向上などに貢献します。

IT人材不足の中でも特に将来性の高い職種といえるでしょう。

データアナリストのようなデータ分析を行いビジネスのシーンで活用ができる人材の需要は、年々高まっています。

人材不足が顕著な領域でもあるため、スキルフルなデータアナリストであれば、フリーランスとして活躍できる可能性は十分にあり、収入アップを見込むこともできます。

一方で、フリーランスとして働くことで、収入が不安定になると不安を感じる人もいるかもしれません。

そのような場合は、フリーランス専門のエージェントを利用することで継続的に案件を獲得し、収入の安定に繋げることもひとつの手段です。

フリーランスITエンジニア専門エージェント「HiPro Tech」では、データアナリストの案件も多数扱っています。

経営層直下で動きクライアントのビジネスの根幹に関わることができる案件や、スタートアップ企業で新たなサービスをスケールさせるための案件などに参画することが可能です。

このような案件に参画することで、スキルの幅を広げることやキャリアアップにつなげることもできます。

フリーランスのデータアナリストとして活躍したい方は、ぜひ登録してみてください。