データアナリストに向いている人は？転職の難易度や年収も解説
データアナリストは膨大なデータを分析して、クライアントや自社が抱える課題を解決まで導く専門家です。本記事では、データアナリストの仕事内容からそれぞれの適性、求められるスキルや将来性について解説します。
目次
データアナリストの2つのタイプと役割
コンサル型データアナリストの役割と向いている人
役割
ユーザーが抱える課題を解決するためのデータ分析を行います。例えば、コンサル型はマーケティング企業が多いのですが、経営上の判断を行ううえで以下のような有益な情報の提供を行います。
- ・事業部門の業務プロセスやクライアント、マーケットの動向などを把握したうえで仮説を提示
- ・データ分析を実施して需要を予測
- ・社内の数値を処理して得られたデータ・知識から問題解決に向けた具体的施策の提案
向いている人
高いプレゼンテーションの提案力やリサーチ、アンケートデータの集計スキルを持っている人、もしくはそのスキルの熟練者はコンサル型データアナリストに向いているといえます。
職業でいえばマーケターやコンサルタントを経験している人などは、コンサルタント型データアナリストに適しています。
エンジニア型データアナリストの役割と向いている人
役割
エンジニア型データアナリストは、データマイニングや機械学習などビックデータを処理する技術を活用し、分析をすることで事業に貢献することが役割となります。
例えば、
- ・優良顧客の規則性を見つけ出すことにより売上貢献を試みる
- ・異常を検出しリスクを回避する
以上のような事柄です。
向いている人
プログラマーやシステムエンジニアなどのIT業界の経験がある、もしくは深い知見があるという人はエンジニア型データアナリストに向いています。
より数字を扱いたい、統計学や数学に重きをおいた仕事をしたいという人にこの仕事はおすすめです。プログラミングに熟知した人、理系に強い人は歓迎されるはずです。
データサイエンティストとの違い
スキルの違い
・データアナリスト：データの可視化やレポーティングに関するスキルが高いレベルで求められる職業。Excelスキルや資料作成、プレゼンスキルなど
・データサイエンティスト：分析モデルの構築に高い専門性を持つ職種。統計学や機械学習の理論や、分散処理などのテクノロジーの高い知識が必要。機械学習を扱うスキルやビックデータを扱うスキルなど
仕事内容の違い
- ・データアナリスト：事業課題の整理や、分析結果の活用、コミュニケーションに重きを置いたことがメインの業務
- ・データサイエンティスト：専門性の高い分析モデルの構築に重きを置く業務。データクレンジングといった生のデータのノイズの除去等を行い、より高度な分析モデルを造ることが求められる
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- ご年齢：30代前半
- ご経歴：システムエンジニア⇒システムエンジニア
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データアナリストの年収
2022年1月～2023年5月末の期間中に、弊社ギークリーの「データアナリスト」の求人に掲載している平均年収と、同期間に、弊社サービスを使って「データアナリスト」への転職に成功された方の平均年収データを使って解説します。
データアナリストの求人に掲載されている平均年収は約700万
2022年1月～2023年5月末の期間中で掲載されているデータアナリストの求人の平均年収は
700万円前後という結果になりました。
求人の中には、年収が1000万円、1500万円を超える求人情報もあり、高スキルをお持ちの場合は転職によって高収入を得られる可能性があります。
データアナリストへ転職された方の平均年収は約504万円
2022年10月～2023年5月末の期間中で、内定を受諾されたIT人材の方の平均決定年収は約504万円という結果となりました。
本結果は、20代の方が多く、主に下流工程に携わるエンジニア職からジョブチェンジをして、データアナリストへの転職を成功されていました。
しかし、企業の規模によってボーナスが高額になったり、福利厚生の内容も異なるため、それらを加味すると年収の額が大幅に上回る可能性が考えられます。
データアナリストへ転職を検討する際は、年収だけではなくボーナスや福利厚生の情報も見たうえで選考を受ける企業を選択をすることをおすすめします。
データアナリストのキャリアパス
スペシャリストへのキャリアパス
データアナリストがプレイヤーとしてキャリアアップを考える場合、データサイエンティストを目指す道があります。
データアナリストとしての経験を積みながら携わる領域を広め、機械学習などの技術を身に付けることが求められます。
より分析のスペシャリストとして、分析の目的を定義する、分析方法を選定するといった設計のスキルに加え、得られた結果をビジネスに活かす視点も必要です。
マネジメントへのキャリアパス
データ分析のチームを率いるマネジメント職もキャリアパス例のひとつです。
日々の業務のなかで関わる人との関係構築にも目を向けながら、コミュニケーションスキルや戦略を策定するスキル、チーム内外への折衝スキルを身につけましょう。
未経験からデータアナリストになれる？難易度やニーズを解説
未経験でもデータアナリストになれる理由
ビッグデータを活用できる人材が不足している
ビックデータを事業に活用しようという流れが近年加速しています。そうなるとビックデータを分析できる人材は当然需要が高まり、結果としてビックデータを活用できるエンジニアの人材は不足することになります。
SNSやWebサービスが盛んになっているだけでなくAIの進化も進んでおり、こういった背景もますますビックデータを扱えるデータアナリストの需要を伸ばす結果となっています。
データアナリストの需要と将来性
分析作業はAIに代替される
売り手市場でありながら「データアナリストはやめておけ」という声も聞かれます。
その理由がAIの活用が分析の領域にも広まっているからです。データ分析においても効率化が求められており、ツールも進化しています。
それによって専門知識がなくても分析作業は難しいものではなくなりました。
つまり、分析ではなく「分析した結果をどう活用するか」がデータアナリストに求められるようになったのです。
専門性のあるデータアナリストは今後も需要がある
結論からいうとデータアナリストの将来性は非常に高いと予想されます。なぜかというと、国の方針としてDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進されている点が非常に大きいです。
そしてそのDXを構成する重要なファクターの一つがデータ活用です。
- ・顧客データの囲い込み（Google、Amazon、Facebook、Apple、Netflixなど有名企業も行っている）
- ・自動運転
- ・フィンテック
上記のような現在成功しているサービスや今後広がりをみせると予想されるテクノロジーも総じてAIやデータ活用が必須になっています。
つまり、代えがきかないスペシャリストとしてデータアナリストは今後も活躍すると予想されています。
【ケース別】データアナリストになる難易度
IT業界経験者
IT業界の経験者はデータアナリストに必要なスキルを一部身につけていることが多いため、自身にデータアナリストとして足りないスキルを補足するという形で習得さえすれば、転職しやすい状況にあるといえます。
IT業界未経験者
IT業界未経験者となると年齢にもよります。20代など若ければデータアナリストとして必要なスキルや資格の習得をすることを前提としても、未経験でもデータアナリストへの転職は十分可能です。
30代になるとやはり20代からの転身よりは厳しくなってくるのは否めませんが、もし、それまでの業務経験にビジネス課題の解決や顧客対応・営業経験などビジネススキルがある場合は、強みとなります。
顧客対応や課題解決経験などはデータアナリストとしても仕事内容としても大いに活かせる部分がありますから、転職時に有用な武器となるはずです。
未経験からデータアナリストに転職する方法
この項目ではデータアナリストに転身するために必要な知識や資格などについて紹介します。
①知識を習得をする
データアナリストは実務経験が重要です。例えば企業の営業成績やオウンドメディアのアクセス数などのデータを分析することに必要なスキルなどがそれに当たります。
つまりSQLやデータ分析ツールなど、データ分析の実務経験を積み、必要な知識やスキルを習得することがデータアナリストへ転職するためには重要です。
独学でもデータアナリストになれる？
データ分析スキルは、独学でも学ぶことが可能です。ネットや書籍などでも多く情報が出ています。
特にPythonを使った分析スキルに関しては、ネット環境があれば十分に情報を得ることができます。
より効率的かつ確実に学習を進めたい場合はスクールや講座が便利です。
②資格を取得する
統計検定
統計に関する知識や活用力を測定する試験です。4級から1級までのレベル別試験があり、データアナリストとしては2級を取得できれば、業務に必要な統計理論の知識はまず十分なレベルといえます。
情報処理技術者試験
データアナリストに限らずITエンジニアにとってまず取得しておきたい基礎的な資格です。ネットワークやセキュリティ、データベース、プロジェクトマネジメントなど、ITの基礎知識が幅広く問われる資格試験です。
IT系以外からデータアナリストへ転職を試みる人は、IT知識に不安がある人も多いはずですから、まずこの資格取得を目指してみてください。
ORACLE MASTER
ORACLE MASTER（オラクルマスター）は「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。Oracle Databaseは世界的にシュアが高いデーター製品で、この資格は四段階のグレードに分かれています。
「Oracle Database」の管理・運用とSQLについて基礎知識を身につけている、世界シェア第一位のデータベース製品を扱える証明にもなります。
G検定・E資格
日本ディープラーニング協会が認定するAI領域の知識や実装スキルを証明する資格試験です。
- ・G検定：ディープラーニングを”活用”するビジネスマン全般を対象
- ・E資格：ディープラーニングを”実装”するエンジニア・技術職が対象
③未経験からはじめやすい職種からキャリアをはじめる
データアナリストになるためには、基本的なIT知識を身につけている必要があります。その上で統計学やデータベース、プログラミング言語、分析ツールといった知見やスキルが求められます。
未経験からデータアナリストへ転職を考えている方は、特にそれらの知見やスキルが重要です。
そのためにはIT知識やスキルを身につけるために、データベース系エンジニアなどを経験してデータ分析に関する知識と経験を積むのがベストです。
またデータベースエンジニアに限らず、エンジニアを経験することで、プログラミングやデータベースを扱うスキルを磨けばより有利に転職が目指せます。
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データアナリストになるために身につけておきたいスキル
数学、統計学の基礎知識
データの分析を行うためにもっとも必要な知識は何か？といえばそれは「統計学の基礎知識」です。そしてその統計学に必要なのが確率・統計・微分積分・線形代数といった数学知識の力です。
また、顧客の分類・ターゲティングといったものだけではなく、データ集計や可視化、検定手法、サンプルの抽出方法判定などのスキルも統計学を学ぶことで習得できます。
データベースの知識
データアナリストにとってデータベースの知識は最重要の知識です。
データアナリストの仕事は端的に言えば「データベースで管理された膨大なビックデータからデータを抽出して解析を行う」ことだからです。
- ・リレーショナルデータベースで扱う構造化データの理解
- ・レプリケーション（複製（レプリカ）を作ること）などの知識
- ・データベース操作言語であるSQLの操作スキル
データアナリストを目指すなら上記のような知識やスキルが求められます。
ロジカルシンキング
ロジカルシンキングは論理的思考力ともいいます。
データの分析を行う目的は課題解決であるため、物事を論理的に考えることはデータアナリストにとって重要な能力です。
プログラミングスキル
データアナリストはプログラマーのようにプログラミングをメインとする仕事ではありません。
しかし、PythonやRのように統計解析や機械学習・ディープラーニング（深層学習）で使用されるプログラミング言語を扱える知識は必要です。
分析ツールの知識
データの分析にはデータの抽出と可視化が必要です。例えばWebスクレイピングツールを使える知識があれば良いです。
Webスクレイピングツールは、Webサイト上のデータを手軽に抽出できるツールであり、PythonやRubyといった言語でプログラミングすることなくWebスクレイピングが容易に行えます。
データの可視化ツールとしては、Tableau（タブロー）などのBIツールがそれに当たります。データを可視化することをデータビジュアライゼーションと呼びます
こういったツールを使用することで、数字や文字列のデータをグラフィカルに表現し、具体的にはグラフ・チャートやマップにします。
以上のようなツール等は、効率よくビッグデータを分析するために欠かせないツールです。
転職エージェントに相談してデータアナリストに転職しよう
データアナリストについてその概要や仕事内容、未経験からの転職について紹介してまいりました。
未経験であっても、この記事でも紹介したコンサルタントやマーケターなどの業務経験者の中には、データアナリストに向いている可能性が高い人がいます。
近年人材不足でデータアナリストの需要は高まるばかりです。ですから、未経験だからといってデータアナリストへの転職を諦めてしまうのはもったいないことです。
まず、データベース系エンジニア職など他のエンジニア職からキャリアを積み、自分に足りない知見やスキルを積んでみてからデータアナリストへの転職を考えてみてはいかがでしょうか？
この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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