データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？

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や業務プロセスの改善など、ビジネスの課題解決に貢献するスペシャリストです。

分析目標の設定、データの加工、モデリング、データ分析を進め、その結果をもとに効果検証やモデルの改良を実施します。このような活動を通じて、企業の競争力向上や新しい価値の創出に貢献します。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。

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））

データアナリストは、データ収集から報告までの一連の工程を担当し、データを整理・分析し、有益な情報をわかりやすく可視化して企業の意思決定をサポートするスペシャリストです。

データアナリストが行う重要な作業の一つは、データの整理と分析です。企業内には、膨大なデータが複雑な形式で保存されていることも多いので、データアナリストはそのデータを整理し、分析のために適切な形式に変換しなければなりません。また、データアナリストは統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用して、データから有益な情報を抽出します。これにより、企業はデータに基づいた意思決定を行うことができます。

データサイエンティストとデータアナリストにはいくつかの共通点があります。主な共通点を3つ紹介します。

（1）企業や組織のDX推進を担う人材

データサイエンティストとデータアナリストは、企業や組織のDX（Digital Transformation）の推進において中心的な役割を果たします。

DXは、経済産業省により以下のように定義されています。

このDX推進において、データサイエンティストは、データ分析や機械学習を用いた予測モデルの構築により有益な知見を引き出し、ビジネス上の課題を明らかにして意思決定をサポートするという役割を担います。一方、データアナリストはデータの収集・分析・可視化という役割を担います。

データサイエンティストとデータアナリストは、それぞれの専門知識を活用してDX推進において重要な役割を果たし、企業や組織の競争力向上に大きく貢献します。

（2）データ分析のスキルや専門知識が必要

データサイエンティストはビジネスの変革を目指し、データアナリストはデータの現状を理解し、課題を明確にします。データ分析は、新しい知見や洞察の発掘のための鍵となります。そのため、データサイエンティストとデータアナリストともに、データ分析に関するスキルと専門知識が求められます。

具体的には、以下のようなスキルや専門知識が必要となります。

・プログラミング：PythonやRを利用した分析

・分析ツール：TableauやPower BIを使用しての分析

・データベース操作：SQLを用いたデータ抽出、結合、フィルタリング

・統計知識：基本的な統計量の理解や仮説検定、回帰分析の実施

これらのスキルと知識を活用し、企業や組織に大きな価値をもたらすことが、データサイエンティストやデータアナリストに求められる役割だといえます。

（3）フリーランスとして活躍する人が多い

データサイエンティストとデータアナリストともに、フリーランスとして活躍する人が増加しています。

例えば、レバレジーズ株式会社が運営するフリーランスHubには、データサイエンティストは1509件、データアナリストは456件のフリーランス向け案件が掲載されています。

参考URL：

データサイエンティストの案件・求人一覧

データアナリストの案件・求人一覧

このように、データサイエンティストとデータアナリストがフリーランスとして活躍するための環境が整備されていることがわかります。

データサイエンティストとデータアナリストにはいくつかの違いがあります。主な違いを３つ紹介します。

（1）求められるスキルの違い

データサイエンティストは、ビジネス課題の解決や高度なデータ解析のため、AIや機械学習の専門知識が必要です。一方で、データアナリストはデータ収集や整理、基本的な分析に特化しています。

（2）求められる役割の違い

データサイエンティストは、データ分析だけでなく、ビジネス課題の深い理解とその解決力が求められる職種です。具体的には、課題解決能力やコミュニケーション能力が求められます。

特にデータを通じてビジネスの課題や目的を正確に捉え、その結果を関係者へ伝えるコミュニケーション能力が求められます。

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））

（3）平均年収の違いは？

データサイエンティストとデータアナリストの年収は、国によって大きく異なります。

日本ではデータサイエンティストとデータアナリストの年収はほぼ同じ水準ですが、アメリカではデータサイエンティストの年収がデータアナリストの年収を大きく上回っています。この違いについて、日本の企業ではデータサイエンティストとデータアナリストの役割が明確に区別されていないことが一因と考えられます。今後、この二つの役割が明確化していくにつれ、変わっていくことが考えられます。

日本とアメリカにおけるデータサイエンティストとデータアナリストの平均年収を以下の表にまとめてみました。

日本のデータは2023年8月23日の「求人ボックス 給料ナビ」、アメリカのデータはGlassdoorの「50 Best Jobs in America for 2022」（1ドル=147円換算）を参照しました。

参考URL：

データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人ボックス 給料ナビ）

データアナリストの仕事の年収・時給・給料（求人ボックス 給料ナビ）

50 Best Jobs in America for 2022（Glassdoor）

データサイエンティストとデータアナリスト、それぞれに向いている人のタイプを紹介します。

（1）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

・プログラミングに対する関心

・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、業務プロセスの革新、企業の競争力向上に貢献するスペシャリストです。

データ分析やプログラミングに関する興味も必要ですが、ビジネスの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関心を持ち、積極的に学ぶ姿勢が求められます。

データ分析の結果を関係者共有し、共通の理解を築くためのコミュニケーション能力も必要です。

（2）データアナリストに向くタイプ

以下のような関心や能力を持つ人はデータアナリストに向いています。

・データ分析に関する興味

・地道な作業も苦にならない忍耐力

・統計学の知識

・プログラミングに対する関心

データアナリストは、緻密なデータの収集や分析業務を担当するため、忍耐強さを求められます。

データ分析の質を向上させるには、複雑なデータセットへの興味と熱意が必要です。大量のデータを前処理する作業は忍耐力が求められ、その結果として信頼性のある情報を得られます。統計解析やデータ操作にはプログラミングの知識が必要であり、最新の技術を取り入れるための継続的な学習が欠かせません。

データアナリストとしてキャリアを積んだ後、データサイエンティストになるというキャリアパスを選択する人も増えているようです。その理由について説明します。

（1）共通するスキルや知識の活用

データアナリストとデータサイエンティストは、統計学、プログラミング、分析手法に関する知識など共通するスキルや知識を持っています。

これらの知識やスキルを持つデータアナリストが、さらに機械学習やAIに関する知識やスキルを習得することで、比較的スムーズにデータサイエンティストの職に就くことが可能です。データアナリストとして、さまざまな業界のデータに触れて幅広い知識や視点を身につけたことは、データサイエンティストとして働く際にも役立つでしょう。

（2）データサイエンティストの高い需要

現在、ビッグデータやAIの急速な普及に伴い、データサイエンティストの需要は急増しています。特に日本では、高度なスキルを持つデータサイエンティストの人材不足が大きな問題となっています。

そのため、データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアチェンジは、自身の市場価値を高めて、年収アップを図る絶好の機会となっています。

参考URL：データサイエンティストが不足している理由とは？将来の需要も解説

この記事では、データサイエンティストとデータアナリストという職業の定義や必要なスキル、向いている人のタイプなどを解説しました。

現在の日本では、データサイエンティストとデータアナリストの役割が明確に区別されていないことも多いようですが、今後、役割の違いが明確になるにつれ、アメリカのように年収の差も拡大していくかもしれません。

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