BIエンジニアとデータサイエンティストの違いとは？

BIエンジニアの仕事は、企業のデータ収集・分析を行うためのBIツールを駆使して、ビジネス上の意思決定をサポートすることです。BI（Business Intelligence：ビジネス・インテリジェンス）とは、組織がデータを収集・分析し、戦略的な意思決定を行うためのプロセスやテクノロジーの総称です。

近年、企業が競争力を維持するためには、データドリブンな経営を行うことが不可欠であり、それを実現するためにBIツールを導入する企業が増えています。それに伴い、BIツールのスペシャリストであるBIエンジニアの需要が増加しています。有名なBIツールとして、Salesforce社が提供しているTableau、Microsoft社が提供しているPower BI、Googleが提供しているLooker Studioが挙げられます。他にも多くのメーカーがBIツールを提供しており、新しいツールも次々誕生しています。

データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、新商品やサービスの開発・業務プロセスの改善など、ビジネスの課題解決や意思決定を推進するスペシャリストです。統計学や機械学習などの先進的な手法を駆使してデータを解析して、ビジネス上の課題解決や戦略立案のために役立つ知見や洞察を提供し、企業の競争力向上や新しい価値創出に貢献します。

例えば、商品やサービスを販売するサイトを運営する企業では、データサイエンティストの技術を用いた顧客の行動パターンの分析を通じて、よりパーソナライズされたサービスを実現しています。製造業では、データ駆動型のアプローチによる生産プロセスの効率化、サービス業では、顧客満足度の向上を目的とした新しい戦略の策定なども行われています。データサイエンティストは、現在多くの企業が取り組んでいるDX推進においても中心的な役割を果たします。

このように、幅広い分野において、データサイエンティストは重要な価値を提供しています。

参考URL：データサイエンティスト（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

BIエンジニアとデータサイエンティストには、以下のような共通点があります。

（1）企業の意思決定や戦略立案をサポート

BIエンジニアとデータサイエンティストは、ともに高度なデータ分析を通じて、企業の意思決定や戦略立案をサポートする重要な役割を担います。そのため、データ分析のスキルや専門知識が求められる職業であるという点では共通しています。両職種ともに、データの収集方法、データの品質や整合性を確保するための手法に関する専門的な知識が必要となります。また、ビジネスのニーズや目標に応じて、適切なデータ分析手法やツールを選択する能力も求められます。

（2）自由な働き方を実現できる可能性が高い

BIエンジニアとデータサイエンティストが行うデータの収集・分析はシステム上で行うため、オンライン環境が整っていれば、リモートで作業をすることができます。また、近年、オンライン会議システムやチャットツールを導入する企業が増えているため、関係者とのコミュニケーションもオンラインでとることが可能です。そのため、リモートワークや在宅勤務など、自由な働き方を実現できる可能性が高いです。BIエンジニアやデータサイエンティストとしてキャリアを積んだ方の中には、独立してフリーランスとなり、時間や場所に縛られない働き方を選択する人も増えているようです。

（3）最先端技術を学ぶ姿勢が求められる

データ分析の分野では、絶えず新しい技術やツールが誕生しています。新しい技術やツールを活用することで、データ分析のクオリティと効率性が向上します。BIエンジニアとデータサイエンティストは、この変化に適応し、常に最新の技術を学び続ける姿勢が求められます。

BIエンジニアとデータサイエンティストは、特に３つの点で違いがみられます。

（1）求められるスキルの違い

BIエンジニアとデータサイエンティストは、それぞれ異なる専門知識やスキルを有しています。

BIエンジニアはデータの収集や整理、可視化に特化し、特にデータパイプラインの構築に必要なスキルを求められます。データパイプラインとは、さまざまなデータソースからの情報を統合し、整理・加工・保存する仕組みです。

一方で、データサイエンティストはデータ解析やモデリングに重点を置き、統計学や機械学習の知識を活用してデータから知見や洞察を引き出す能力が必要です。PythonやRを使用したデータ解析やアルゴリズム開発のスキルも求められます。

このように、両職種ともにデータ分析に関する専門的なスキルを必要としますが、その専門性や適用範囲においては異なる特色を持っています。

（2）求められる役割の違い

BIエンジニアとデータサイエンティストはともにデータ分析を行い、ビジネス上の意思決定に支援する職種ですが、その役割には違いがあります。

BIエンジニアは、BIツールを活用してビジネスの状況やトレンドに関するデータの収集・分析し、ダッシュボードやレポートとして可視化します。これにより、経営陣やクライアントの意思決定をサポートします。

一方、データサイエンティストは統計的な手法や機械学習アルゴリズムなどの高度なデータ分析スキルを用いて、ビッグデータから予測モデルや洞察を提供します。この洞察をもとに将来のトレンドや顧客の行動を予測し、ビジネス価値を生み出すための提案を行い、企業の成長や戦略策定に貢献します。

データサイエンティストは現在の状況を把握するだけではなく、将来を予測してビジネス上の戦略立案や課題解決に大きな役割を果たすことが求められるのです。

（3）平均年収の違いは？

データサイエンティストの平均年収はBIエンジニアよりも高い傾向にあります。この違いは、データサイエンティストが持つ専門的で高度なデータ分析スキルや企業に対する貢献度の高さが影響していると考えられます。

2023年11月現在、求人ボックスのデータによると、データサイエンティストの平均年収は719万円、BIエンジニアは646万円でした。今後は、さらにこの差が大きくなる可能性がありますが、年収は市場の状況、地域、勤務先、経験年数、スキルレベルなどによって大きく変動するため、個人差も大きいといえるでしょう。

参考URL：

データサイエンティストの転職・求人情報（求人ボックス）

BIエンジニアの転職・求人情報（求人ボックス）

BIエンジニアとデータサイエンティストに向くタイプの特徴を紹介します。

（1）BIエンジニアに向くタイプ

以下のような関心や能力を持つ人はBIエンジニアに向いています。

・データ分析に関する興味

・BIツールに対する関心

・幅広い知識やスキル習得に対する継続的な学習意欲

・高いコミュニケーション能力

BIエンジニアは、BIツールを活用してデータ分析のためのデータの収集・整理・分析を行い、ダッシュボードやレポートとして可視化することが求められます。そのため、BIツールを効果的に活用するスキルが不可欠です。また、経営層やクライアントに、ダッシュボードやレポートを提供して、ビジネス上の重要な意思決定を支援することが求められるため、コミュニケーション能力もBIエンジニアに求められる能力の一つだと言えます。

（2）データサイエンティストに向くタイプ

以下のような関心や能力を持つ人はデータサイエンティストに向いています。

・業界やビジネスの課題に対する関心

・データ分析に関する興味

・機械学習に対する関心

・幅広い知識やスキル習得に対する意欲

・高いコミュニケーション能力

データサイエンティストはビッグデータを分析し、新商品やサービスの開発、業務プロセスの変革、企業の競争力向上に貢献するスペシャリストです。データ分析や機械学習などに手法も重要ですが、ビジネス課題の本質を理解する必要があるため、分析の対象となる業界やビジネスに対してのドメイン知識を深く理解する必要があります。データ分析の結果を関係者と共有し、共通の理解を築き、経営層やクライアントの意思決定をサポートするためのコミュニケーション能力も必要です。

BIエンジニアの経験を持つ人がデータサイエンティストにキャリアチェンジするケースもあります。

どちらもデータをもとに意思決定や戦略の策定に寄与する職種であり、スキルセットには共通点が多く存在します。BIエンジニアとして活躍している方は、既にデータの収集や分析、可視化に関するスキルを身に付けているため、データサイエンスの基礎を学ぶことで比較的スムーズにキャリアチェンジを実現できる可能性が高いです。データサイエンスの基礎となる統計学や機械学習に関する専門的な知識やスキルを学習すれば、データサイエンティストにキャリアチェンジして活躍することができるでしょう。

この記事では、BIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容、共通点と違い、必要なスキル、向いている人のタイプなどを解説しました。

BIエンジニアとデータサイエンティスト、両者ともデータ関連の職種ですが、求められる役割や専門性には違いがあります。この違いについて理解し、ご自身の適性や将来のキャリアビジョンに合わせて考えることがキャリア選択の鍵となります。

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