データアナリストとは～仕事内容・年収・スキルや資格を徹底解説～

本記事では、データアナリストを目指す方に向けて、仕事内容やデータサイエンティストとの違い、求められる資格やスキル、年収、未経験から目指す方法を紹介しています。

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データアナリストとは

データアナリストとは、大量のユーザーデータや業務システムの実績などを集計するデータ分析の専門家です。
分析結果から、顧客のニーズや将来的な展望などを予測し、自社やクライアントが抱える課題を解決するためにコンサルやシステム構築などをおこないます。

データアナリストでは、データ分析の結果を業務にどう生かすかで2つのタイプに分類されます。
各タイプについてみていきましょう。

コンサル型

コンサル型は、データ分析の結果を元に、課題解決のためのコンサルティングを実施するデータアナリストです。
例えば、課題に対して仮説を立て具体的な解決策を提案するといった業務が発生します。
市場動向などを把握した上で、解決策を提示するケースもあるため、統計学など理数系の知識も必要です。

エンジニア型

エンジニア型は、データ分析の結果を元に、サービスのシステム構築を実施するデータアナリストです。
エンジニア型では、高度な解析技術が必要になるケースもあるため、コンサル型よりも高いレベルで統計学の知識が求められます。

データアナリストの就労先

データアナリストの就労先は、主に「クライアントワーク」と「インハウス」に分類されます。
各就労先についてみていきましょう。

クライアントワーク

クライアントワークとは、顧客から受けた依頼に基づき、一定期間内サービスを提供する働き方です。
主に、自社でデータ解析が実施できない企業から依頼を受けて課題の解決に臨みます。
クライアントワークの場合、就労先となる業界はさまざまです。

インハウス

インハウスは、自社でデータ解析を実施している企業で業務をおこないます。
既に他のデータアナリストも在籍しており、データ解析のノウハウを持っている企業で働くイメージです。
就労先としては「大学」「金融」「医療」など、専門性のある業界が多いです。

データサイエンティストとの違い

混同されやすい、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紹介します。
ビッグデータを分析して、課題を解決する点ではどちらも同じですが「職務領域」や「求められるツールスキル」に多少の違いがあります。

データアナリストとデータサイエンティストに関しては、厳密な線引きは存在しません。
企業によっては、データサイエンティストをデータアナリストとして採用しているケースもあります。

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、今後も基本的に高まると予測できます。
情報技術が発達した現代では、あらゆる業種にてビッグデータの実用化が始まっているためです。

総務省のデータを見ると「経営企画・組織改革」「製品・サービスの企画、開発」「マーケティング」などの領域において最も多くのビッグデータが活用されているのがわかります。
大企業では約9割、中小企業でも半数以上がビッグデータを活用し、課題解決に取り組んでいます。
今後は、大企業や中小企業ともに、データ分析を専門とするデータアナリストの存在が必要不可欠になると予測できるでしょう。

参考：第1部　5Gが促すデジタル変革と新たな日常の構築｜総務省

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なるためには「ビジネス」「統計」「IT」の3つのスキルが求められます。
データアナリストを目指す方は、下記内容を確認しておきましょう。

ビジネススキル

ビジネススキルとは課題を元に効果的な分析を計画し、案件をマネジメントするためのスキルです。
また、ビッグデータを分析した結果をまとめて、わかりやすくプレゼンする力もビジネススキルに含まれます。

統計スキル

統計スキルとは、課題解決に向けて正しくビッグデータを読み解き、活用していくためのスキルです。
データの傾向を理解しながら、合理的・論理的な意思決定をおこないます。

ITスキル

ITスキルは、ビッグデータを収集しているサイト・セキュリティの知識や、データベースの実装に必要なスキルです。
データを正しく分析し、サラミ運用するために必要となります。

データアナリストになるのにおすすめの資格

データアナリストになるのにおすすめの資格を紹介します。
データアナリストを目指す上で必須の資格はありませんが、スキルを証明するための資格取得は効果的です。
各資格の詳細をみていきましょう。

統計検定(R)

統計検定は、統計に必要な用語や概念を理解していることを証明する資格です。
「4級」「3級」「2級」「準1級」「1級」の5段階あり、その他「統計調査士」「専門統計調査士」などの種別もあります。
試験は年に2回実施されます。

参考：一般財団法人 統計質保証推進協会

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が運営する「Oracle Database」の使用スキルを証明する資格です。
「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4つのランクがあります。
「Oracle Database」は、世界トップシェアを誇るデータベースとなるため、データアナリストを目指す方におすすめの資格です。

参考：DB-Engines Ranking – Trend Popularity
参考：Oracle University

データアナリストに向いている人

続いて、データアナリストに向いている人を紹介します。
ご自身が下記の特性に当てはまるか確認してみましょう。

数字で物事を考える習慣がある人

数字で物事を考える習慣がある人は、データアナリストに向いています。
データアナリストは、常にデータと向き合う仕事になるため、元々数字を眺めるのが好きな方が活躍しています。
例えば、飲食店に訪問した時「座席数」「客数」「回転率」などから、売上を推計する癖がある人は、データアナリストの適性があるといえるでしょう。
また、オフィスワークの中で、Excelを使ったデータ処理が得意という方もデータアナリストに向いています。

学習することが苦痛ではない人

学習することが苦痛ではない人は、データアナリストに向いています。
データアナリストは、他の業種に比べ、求められるスキルが多い傾向があります。
「統計学」や「データベース設計」「プログラミング」などのITスキルが必須となるため、常に学習をしていく必要があります。
また、IT業界は市場の変化が非常に速いので、現状所有している知識を常にアップデートしていかなければなりません。
常に学び続けることが好きである方は、データアナリストの適性があるといえるでしょう。

データアナリストの平均年収や給料

データアナリストの平均年収は「約679万円」です。
全世代の日本の平均年収「403万円」に比べると、高いといえるでしょう。
データアナリストの平均年収を月給で換算すると「57万円程度」になります。
また、給与幅は「424〜1,154万円」と広いです。
保有するスキルや勤務先によって、平均年収に大きな差があるといえます。

参考：求人BOX
参考：doda

未経験でデータアナリストを目指す3つの方法

未経験でデータアナリストを目指す3つの方法を紹介します。

未経験可の求人を探す

1つ目は、未経験可の求人を探し、応募する方法です。
未経験可の求人に応募して採用されれば、働きながらスキルアップしていくことで、データアナリストを目指すことができます。
しかし、給料が高い大企業では、未経験可の求人は少ないので、ベンチャー企業などの募集を探してみるとよいでしょう。

資格の取得を目指す

2つ目は、資格の取得を目指す方法です。
「統計検定(R)」「ORACLE MASTER」などの資格習得を目指します。
資格が習得できれば、データアナリストにとって必要なスキルの証明となるので、応募できる求人も多くなります。

スクールに通学

3つ目は、スクールに通学する方法です。
データアナリストに必要なスキルや資格の習得を独学でおこなうのが難しい場合、スクールがおすすめといえます。
スクールであれば、わからない箇所を講師に質問できるだけではなく、体系的なカリキュラムも受けられるので、知識と技術の両方を学び、データアナリストを目指すことができます。

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いかがでしたでしょうか。
今回は、データアナリストの「仕事内容」「年収」「必要なスキル」などについて解説しました。
データアナリストには、求められるスキルは多いですが、未経験でもチャンスはあります。
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