データアナリスト の求人情報

日々数字やデータと向き合い、統計学の知識と高いITスキルを必要とするデータアナリスト。データの分析・解析から仮説検証を業務とする、比較的難易度の高い職種です。企業の業績に反映されやすいので達成感が大きく、収入が高いことでも知られています。今回は、さまざまな観点からデータアナリストの仕事にアプローチします。

データアナリストとは?

データアナリストとは、データの分析・解析をする職種のことをいいます。企業やクライアントのデータベースに蓄積される大量のデータを分析し、課題解決に向けた仮説を立て支援していくのが主な業務です。情報分析・解析の専門家であり、統計学の深い知識と高度なITスキルを併せ持ちます。

データの分析から解析、そして仮説を立案し検証するデータアナリスト。クライアントや企業の課題改善に向けた方向性を示します。仕事内容は幅広く、データの分析結果をどのように活用するかで「コンサル型」「エンジニア型」に分けられます。明確な線引きではないため、企業によっては1人のデータアナリストが兼務することもあります。

コンサル型データアナリストとは?

コンサル型データアナリストの主な仕事は、クライアントの要望や課題に応じた仮説立案と検証です。データの分析・解析で得られた結果を基に仮説を立てて検証し、課題解決へのアドバイスや現場施策のコンサルティング業務を担います
一般的なコンサルティングと違い、現場寄りのコンサルティング業務であり、専任者としてマーケティング業界やコンサルティングファームでの活躍が目立ちます。

エンジニア型データアナリストとは?

「コンサル型」が企業のソフト面を支えるとすれば、ハード面を支援するのがエンジニア型データアナリストです。得られたデータ分析結果から、サービスの品質向上に向けた新たなシステムの構築や改善を行います。システムの実装に関わることもあり、高いプログラミングスキルを要求される仕事です。
エンジニア型データアナリストは、ソーシャルゲームの会社やアドテクノロジー、Webメディアで活躍しているケースが多く見受けられます。

データ解析による課題発見

「コンサル型」にせよ「エンジニア型」にせよ、データベースからのデータを分析・解析する作業は同様です。インターネットを通じて情報収集されることの多い現代においては、データの更新や分析がリアルタイムで行われます。ユーザーの検索履歴やショッピング履歴、サイトの滞在時間や問い合わせの有無などから問題点をあぶり出し、課題解決への仮説を立てます。

課題解決に向けた仮説の検証と提示

仮説を立てる根拠はもちろんデータです。「なぜ、そのような問い合わせがあったのか?」「滞在時間が短いのはなぜか?」などデータに基づいたさまざまな仮説を検証し、解決策と共に提示します。「コンサル型」は企業の経営陣やクライアントへ提案し、「エンジニア型」はシステム改善へと導きます。

データサイエンティストとの違い

データアナリストと混同されがちな職種が、データサイエンティストです。両者に明確な線引きのないケースもありますが、どちらかといえばデータサイエンティストのほうがデータアナリストより上位職にあたります。課題解決のための戦略提示はもちろん、データ分析のためのモデル構築も含めて携わります。

データアナリストになるには?

データアナリストとして何らかの資格を取得する必要はありませんが、情報分析力と高いIT技術、統計学の知識などが求められます。未経験者にとっては、比較的狭き門といえるでしょう。
しかし、スキルを身につけて徐々にステップアップしていくなど、データアナリストになるためのさまざまな方法があります。専門学校や大学で基礎を学んでからの就職、関連職からのキャリアアップなど、現在置かれている環境からどのように近づいていくか計画を立てましょう。

現在の職種がITエンジニアやマーケター、あるいはコンサルティングに関わる業務であるなら、データアナリストへのキャリアチェンジはそう難しいことではありません。ただし、それぞれのスキルを併せ持つのがデータアナリストです。不足を補うさらなるスキルアップが必要となります。
未経験で教育機関を経ない場合、まずはITエンジニアやマーケターとしてIT業界に関わり、徐々にステップアップしていく方法があります。エンジニアなどは求人も多く、初心者でも就きやすい職種です。システムの管理やメンテナンスをすることもあり、決して遠くはない道のりといえます。

データアナリストとして必要なスキルを身につけることは書籍やインターネット情報からでも可能です。独学でスキルを磨き、データアナリストになった人も少なくありません。データアナリストに必須のスキルは統計学やデータ分析に用いられる数学の知識、RやPythonを用いたプログラミング言語などです。これらは最低限マスターしておきましょう。
転職の際は、IT関連に強い転職サービスの利用もおすすめです。未経験でも関連するスキルの有無や習得したスキルが大きなアピールポイントとなります。

データアナリストを養成する専門学校・大学で学ぶことは、データアナリストになれる確率の高い方法といえます。統計学やマーケティングはもちろん、プログラミングや機械学習などの専門的な教育を効率よく学べるからです。同じ志を持つ多くの人と交流できるため、幅広い知識と視野を養うことができます。卒業後の進路はコンサルティング会社やビッグデータ分析企業、ゲームメーカーなど多岐にわたり、選択肢が広い点もメリットです。新卒採用の際は、ポテンシャルへの期待が大きいため採用されやすい傾向にあります。

データアナリスト必須の資格はありませんが、取得しておくと大きなアピールポイントとなる資格があります。
まずは統計学の知識を実証する「統計検定」です。統計学はビッグデータの解析と課題解決への仮説立てには必須の知識であり、大学基礎課程レベルの2級がデータアナリスト採用の目安といわれています。
エンジニアの登竜門といわれる「情報処理技術者試験」には基本・応用とランクがあり、それぞれアピールポイントとはなりますが、最高位とされる「データベーススペシャリスト」を取得しておくと採用への確率が高まります。高品質のデータベースを企画し、開発・運用・保守までの知識と実践を問われる試験であり、データアナリストに適した資格です。
その他、データベースの構築や管理能力を証明する「オラクルマスター」、オープンソースデータベースに関する「OSS-DB技術者認定資格」なども有益かつ有効な資格です。

データアナリストにはどんなやりがいや身につくスキルがある?

データアナリストにとって、分析したデータに基づく提案が企業やクライアントに受け入れられ課題を解決できたときの喜びはひとしおです。業績に反映されやすいため、仕事としてのやりがいは計り知れないものがあるでしょう。

データアナリストにとって、分析したデータに基づく提案が企業やクライアントに受け入れられ課題を解決できたときの喜びはひとしおです。業績に反映されやすいため、仕事としてのやりがいは計り知れないものがあるでしょう。

データアナリストとしての必須のスキルであり、就業することでプロとしていっそう磨かれるのが数学と統計学の知識、そしてプログラミングスキルです。両者ともデータアナリストの存在理由でさえあり、時代の中で絶えず進化し続けています。向上心を持って仕事に取り組むことが必要となるでしょう。

数学と統計学の知識

大学基礎レベルの数学知識はデータアナリストになる必須条件。業務に携わる中で、統計と確率、微分積分や線形代数などの知識が深まっていきます。統計学はデータ分析に欠かせない学問であり、データ集計や可視化の技術、サンプルの抽出方法などのスキルも習得できます。

プログラミングスキル

統計解析や機械学習で用いられるプログラミング言語、RやPythonのスキルも身につきます。いずれもデータの可視化に必要であり、Rはグラフ生成機能を備え、PythonはAIの機械学習やディープラーニングにも使われます。また、データベースからのデータ抽出に必要なSQLの知識も習得できるでしょう。

データアナリストは四六時中データや数字と向き合う仕事ですから、数字が好きなことが大前提となります。また、思いつきや直感に頼らず、明確な根拠なくして行動の意思決定をしない人は、大いに適性があるでしょう。幅広い知識を必要とする緻密な作業です。知的好奇心旺盛で細かい作業が苦にならないに越したことはありません。

数学や統計学に興味がある人

データアナリストの仕事は数字とデータがすべてです。したがって数字が好きな人、数学が得意で統計に興味を持つ人は向いているでしょう。数字の好きな人は、行動や意思決定に確たる根拠を求める傾向にあります。この傾向こそがデータアナリストの適性です。根拠を基に仮説を立て企業やクライアントを支援できます。

緻密な作業が好きな人

几帳面で緻密な作業が好きな人は、データアナリストに向いています。なぜなら、データアナリストは膨大な数字やデータと向き合い、ひとつのミスさえ許されない仕事だからです。些細な数字のミスで企業やクライアントが取り返しのつかない損失を被ることもあります。数字への厳格さが必要です。
1円の間違いに対し何度でも検算する金融機関勤務経験者や企業の経理担当者などは、データアナリストへの適性があるといえます。

知的好奇心が強い人

好奇心の強い人は、どの職種においても有望視されます。中でも、知的好奇心の強い人はデータアナリストに向いているでしょう。データアナリストは数学や統計学からIT知識まで幅広く多様な知識と技術を駆使し、日々更新される膨大なデータと向き合わなければなりません。前向きな知的好奇心なくして仕事は成り立たないでしょう。

まとめ

統計学の知識と高いITスキルが必要なため、比較的難易度が高いとされるデータアナリストですが、仕事の達成感と相応しい収入を手にできる職業です。数字に根拠を求め、統計に興味のある人に向いています。
未経験でも、ひょんなスキルがデータアナリストの適性に合致することもあります。前向きな好奇心さえ失わなければ、着実にステップアップできるでしょう。