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データアナリストとは?求められる資格やデータサイエンティストとの違いなど

こんにちは、データミックスメディア編集部です。

今回は「データアナリストとは?」求められる資格やデータサイエンティストとの違いなどについてご紹介します。

 

◆データアナリストの仕事内容

 

データアナリストは、分かりやすくいうとデータ分析を専門とする職業のことです。なお、「アナリスト」とは、分析を行う専門家のことを指す単語です。

 

ひとくちにデータといっても、さまざまな種類が存在しますが、データアナリストが扱うのは、「ビッグデータ」と呼ばれるデータです。近年ニュースなどでも耳にすることの多いビッグデータとは、簡単にいうと「世の中に集まる膨大なデータ」のこと。また、ビッグデータは膨大なだけでなく、さまざまな種類・形式が含まれる非構造化・非定型的なデータであり、日々記録されていくリアルタイムのものを指します。

 

現代社会では、WebサイトやSNSなどの閲覧履歴や、ECサイトの購買履歴、自動改札などの利用履歴となど、人々の活動に関するさまざまなデータが蓄積されています。

 

これらのビッグデータを企業活動などに活用するために分析を行うことが、データアナリストの主な仕事。将来性があるといわれている職業のひとつです。

 

データアナリストの2つの側面と持っておくと有利になる資格

データアナリストには2つの側面があります。ひとつは「コンサル型」、そしてもうひとつが「エンジニア型」です。両者は、業務において求められる能力に違いがあります。

 

まず、コンサル型では、分析力やロジカルシンキング、統計に関する知識などが必要となります。物事を分析しながら考えることが求められるため、好奇心旺盛な人が多い傾向があります。コンサル型は、具体的な解決案を出すのが主な役割で、現場に近いポジションから方針を示します。コンサルティングファーム、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。

 

一方、エンジニア型は、統計解析や時系列解析、データマイニングなどを求められるため、コンサル型に比べ、データに対する読解力がより求められることになるでしょう。エンジニア型は、ユーザーの行動などに規則性を見出し、自社のサービスの向上に貢献しています。ソーシャルゲームのプラットフォーマー、Webポータルサイト運営会社、自社メディア運営会社などで活躍しているケースが多いです。

 

コンサル型とエンジニア型は、明確に線引きされていないケースも多いですが、どちらの特色が強い仕事をしたいかによって、伸ばすべきスキルにも違いが出てきます。

 

例えば、論理的にものを考えることが好きで、さまざまなことに好奇心をもてるタイプであればコンサル型を、数学的な素養が高く、じっくりとデータを解析することが好きならエンジニア型を目指すなど、ご自身の特性で方向性を選ぶのがおすすめです。

データサイエンティストとの違い

データを扱う仕事としては、「データサイエンティスト」という職業を耳にしたことのある方も多いのではないでしょうか?

 

データアナリストがデータの解析を専門としているのに対して、データサイエンティストは、統計学、数学、コンピューターサイエンスといった知識に基づいて、企業が抱える課題の解決などを判断する職種です。

 

データアナリストとデータサイエンティストでは業務において求められるものがやや異なってきますが、両者は明確に区別されていないケースも多く、データアナリストをデータサイエンティストとして採用している企業も存在します。

データアナリストは将来性がある仕事

データアナリストの仕事は、高い将来性をもっていると考えられています。あらゆるものがコンピューターで管理されている現代、企業にとって価値のあるデータは日々蓄積されているからです。

 

しかし、それらのデータは、分析のプロセスを経なければ、ただ蓄積されていくだけで有効活用することができません。そこで必要となるのが、ビッグデータの分析を行うデータアナリストなのです。

 

データアナリストの活躍の場は、ビッグデータの分析を行うコンサル会社や、通信会社、メーカー、金融機関など多岐にわたります。今後は、より多くの企業がデータアナリストを必要とするようになり、需要はさらに高まると予想されています。

 

IT企業やIT関連に注力している企業だけにとどまらず、データアナリストの就職先は今後もさらに増えていく可能性があります。将来性のある仕事だからこそ、今からデータアナリストを目指すことで、長く続けられる仕事になる可能性も高いといえるでしょう。

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