データアナリストの将来性は?データサイエンティストとの違いも併せて紹介

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近年、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)化がすすむ中で、ITをはじめとした多くの業界でデータサイエンスに関する人材の需要が高まっています。
特に、AI(人工知能)などの高度な技術が今後、社会で広く活用される背景などから、データアナリストはデータサイエンスに関連する職業のひとつとして、さらにニーズが高まるでしょう。
この記事では、データアナリストの将来性、今後どのようなデータアナリストが求められるのか、といった内容について詳しく解説していきます。

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データアナリストとは?

データアナリストとは、「データの分析を担当する職種」のことをいい、あらゆる業界に対するニーズがあります。
データアナリストとは、目的に応じたデータや情報を収集・解析し、その結果から顧客の行動やニーズを把握した上で、将来的な展望などを予測します。
自社内やクライアント企業の経営課題の解決に向けたコンサルティングやシステム構築などを行うスペシャリストです。

データサイエンティストとの違い

ビックデータを解析する点においては、データアナリストとデータサイエンティストは同じ意味合いがありますが、データアナリストは、データマイニング(統計学や人工知能などの分析手法を用いて大量のデータを解析し、「知識」を取り出す手法のこと)を行い、実際に得られた結果をどう活かすかといったことが主な業務です。

一方で、データサイエンティストは、コンサルティングもエンジニアリングも業務として行うことが求められます。
データサイエンティストに関しては、以下の記事もご覧ください。

データアナリストには、もともとコンサルティングから派生してきた、コンサル型データアナリストとエンジニアリングから派生してきた、エンジニア型データアナリストがあります。

コンサル型データアナリストは、コンサルティング会社やマーケティング関連企業に所属し、顧客企業が抱える課題に対してデータ分析を用いて、問題解決にあたれるようアドバイスを行うタイプのデータアナリストです。

エンジニア型データアナリストは、コンサル型と比べてテクニカルな要素が多く、分析がメインのアナリスト職であっても、ITエンジニアに近い立ち位置のデータアナリストです。
プログラミングなどの知識が求められるのもエンジニア型データアナリストの特徴と言えます。

データアナリストになるために必要なスキル

データアナリストになるために取得しなければならない資格はありません。
ただし、大学や大学院で情報科学や統計学を学んだ経験があると就職活動などでアピールできることがあります。
また、以下に挙げるスキルを身につけておくとよいでしょう。

  • 数学的思考力
  • データベースの知識
  • プログラミング能力
  • ロジカルシンキング

数学的思考力

データアナリストとして活躍するには、大学基礎レベルの数学知識が求められることもあります。
特に確率・統計、微分・積分、線形代数の知識は、そのまま業務で活かせることが多いものになります。

また、データ分析の基礎となる統計学の知識は必須と言えますので、大学基礎〜応用レベルまで学んでおくとよいでしょう。
統計解析や機械学習に使用されることの多いR言語やPythonなどを用いて統計学を実践的に学ぶことで、データ集計や可視化の技術、検定手法、サンプルの抽出方法などのスキルも習得できます。

データベースの知識

データアナリストは日常の業務として、データベースの中にある大量のデータを統計的に処理し、抽出したり、加工したりするのが仕事になります。
適切にデータを活用するためにはデータベースの知識を身につけておく必要があります。
データ管理において用いられることの多いSQLという言語の習得や、リアルタイムにデータを複製するデータレプリケーションの知識なども身につけておくと就職活動において有利になるでしょう。

プログラミング能力

統計学に親和性の高いR言語や、近年、AI実装などで注目されているPythonなどを中心にプログラミングスキルを身につけておくと有利です。
R言語もPythonも比較的新しい言語であり、初学者でも身につけやすい言語です。
また、コーディングだけではなく、セキュリティやネットワークなどのIT関連の基本的な知識もあるとプロジェクトに関する理解が深まり、実際の業務でも活かせるでしょう。

ロジカルシンキング

データアナリストの中でもコンサル型データアナリストには、マーケティング関連の知識に加えて、ロジカルシンキングのスキルが重要になってきます。
データを分析するだけではなく、顧客の抱える問題を分析したり、課題解決のための施策を考案し、わかりやすく筋道立てて説明することもデータアナリストの重要な仕事です。
物事を体系的に整理し、論理的に考えることを日頃から心がけましょう。

今後需要が伸びるタイプのデータアナリスト

データアナリストのうち、以下のような点で強みをもっている人材は、AIによる自動化やコモディティ化(高付加価値のものの市場価値が低下し一般的なものになること)の影響をうけにくいといえます。

  • コンサルスキルが突出しているデータアナリスト
  • 高度な専門性が強みのデータアナリスト
  • 業界のスペシャリスト

コンサルスキルが突出しているデータアナリスト

データアナリストは、具体的な問題解決策を提示することが求められます。
そのため、ロジカルシンキングやPDCA、仮説思考やマーケティングに対する知識といったコンサルタントに求められるスキルがほかの人より突出しているデータアナリストは今後さらに需要が伸びるでしょう。

今後、データの分析処理そのものはAIなどによって自動化が進んでも、顧客の要望や課題分析などの上流フェーズのビジネスにおける課題の整理や企画などの仕事は、人間の思考力が必要とされるため、システムでは当分代替されないと予想されます。
また、分析結果に基づく施策の提案力など、データの利活用の部分も自動化の影響を受けにくいと考えられます。

高度な専門性が強みのデータアナリスト

機械学習の手法全般に精通して使いこなせるアナリストであれば、定型的な分析に落とし込むことの難しい探索的な分析において、今後も、活躍の範囲を広げられると考えられるでしょう。
統計学の深い理解や、R言語やPythonを用いる高度なプログラミングスキル、さらにこのような実務経験が役に立つポジションを自身で確立していくことができれば、常に求められ続ける人材になると考えられます。

業界のスペシャリスト

金融・証券・製造・医療・ゲーム・EC・Web広告など、業界によって、データ分析力が競争優位性に直結しやすいこともあり、今後もデータアナリストが活躍する場面は多いといえます。
これらの業界では、インハウス(企業内)でデータ分析の専門組織がある場合も多く、その業界のスペシャリストとして認知されることで、今後も将来性が見込まれるでしょう。

将来はデータサイエンティストも目指せる

統計学やマーケティング、プログラミング技術など、さまざまなスキルを身につけることで、データアナリストを経たのち、データサイエンティストへとステップアップするキャリアパスも考えられます。
そのためには、先ほど見てきたように、コンサルティングスキル、機械学習などの専門スキルなどを身につけ、業界に精通したデータアナリストとしてのキャリアをしっかりと積んでいくことが重要であるといえます。

まとめ

IPA(独立行政法人情報処理推進機構)が発表している「DX白書2021」を見てみると、IT人材の過不足感についての調査結果で、「不足している」と応える企業が年々増加しています。
2021年度では、「大幅に不足している」が40.8%、「やや不足している」が47.4%で、「不足している」と応えた企業は全体の88.2%にも上っています。
さらにIT業務で増加の見通しを立てた内容のうち、1位が「新事業(業務)の実施」で、2位が「データ分析などの高度化による情報活用」となっています。

このように、社会的に見ても、データサイエンスに関する人材の需要が高まっており、中でもデータを分析するスペシャリストの存在はますます多くの企業で求められていくでしょう。
参考: IPA(独立行政法人情報処理推進機構)「DX白書2021

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アカリクリポーターズとは、大学院生としての経験や知識を「リポート」するライター集団です。全員大学院在籍経験があり、これまでの研究経験や知識を活かして、大学院生の皆様に役立つ情報をお届けしています。専門分野は工学・化学・生命科学・心理学・社会学等様々です。

【監修】アカリクお役立ちコンテンツ編集部
博士号所持者/博士課程在籍経験のある編集者が監修しています。

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