データアナリストとは？仕事内容や年収をご紹介します！

私たちの消費行動は、ユーザーデータとして数値化、集計されています。企業は、このデータを分析して課題を見つけ出し、解決策を打ち出していきます。こうしたビジネス分野の分析の専門家がデータアナリストです。この記事では、データアナリストの仕事内容や年収、なるために必要なことを解説します。ぜひ参考にしてください。

■データアナリストとは

データアナリストとは、企業のデータべースに蓄積されたデータを分析する専門職です。データの分析から、課題をあぶりだし解決策を打ち出したり、消費者の行動予測を立てたりします。あらゆる業界においてDX化（デジタルトランスフォーメーション）が要求される昨今、データを分析し活用する力が求められています。自社や顧客企業のデータ分析から課題解決を行うデータアナリストの需要はますます高まってきています。大きく、「コンサル型」と「エンジニア型」に分類されます。「コンサル型」の場合、企業の課題に沿ってデータを収集・分析し、仮説を立てて具体的な解決策を提案していきます。「エンジニア型」の場合、ビッグデータの抽出・分析をもとに、システムの品質向上を目的としたシステムの構築や改善を行います。

■データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は、データを分析し、自社や顧客企業の課題解決案を提案することです。具体的には、以下のような業務に携わります。 ①課題のヒアリング 自社や顧客企業のデータ分析にあたって、現状の課題をヒアリングします。課題をもとに、分析の目的や方法、必要なデータの内容、スケジュールを組み立てていきます。目的や方法を決めるうえで、こういう傾向があれば、こういう結果が得られるだろうという仮説を考える必要があります。そのため、データに関する知識だけでなく、マーケティングやその業界の知識も重要となります。 ②データの抽出・加工・分析 仮説を立てたら、実際に必要なデータを抽出、あるいは集計していきます。場合によっては、データべースの設計や、集計されたデータを可視化するための加工（データクレンジング）を要求されることもあります。データサイエンティストやデータエンジニアがいる場合は分業しますが、そうでない場合幅広い知識・スキルが必要となります。 ③分析結果をもとにした解決策の提案 分析から得られた結果をもとに、課題の解決策を打ち出します。データの分析結果と解決策を論理的にわかりやすく顧客に伝えるプレゼンテーションスキルが必要となります。エンジニア型の場合は、データの分析を経て課題解決に繋がるシステムを構築していきます。また、集計したデータに対して人為的な視点や業界知識、数学的仮説を加えて適切な分析モデルを設計することも求められます。

■データアナリストの年収

データアナリストの年収には、公的な統計データはありません。所属する企業や対応する業務範囲によって変動するため一概には言えませんが、求人のボリュームゾーンは500~700万円程となっています。比較的高収入を得られる職種で、中には1000万円を超える年収の求人も存在しています。数学やデータベースの知識だけでなく、プログラミングスキルも身に着けていると業務の幅が広がり収入アップを見込めるでしょう。 （2024年2月調査）

■データアナリストになるには

データアナリストになるには、大学で情報系学部あるいは理学部の数学・統計学科でデータ解析について学んだのち、新卒でデータアナリストとして就職するか、情報系のスクールに通う、あるいはマーケティング職などを経験したのちにデータアナリストへ転職する道があります。数字を扱う仕事のため、統計学についての知識は欠かせません。また、プログラミング言語やデータベースに関する知識、分析ツールの扱い方についても身に着けておく必要があります。

■データアナリストになるために役立つ資格

データアナリストになるために必須の資格はありません。しかし、自身のアナリストとしての知識やスキルを証明するために、資格を取っておくとよいでしょう。以下の資格はデータアナリストにおすすめです。 ・統計検定　 ・情報処理技術者試験 ・ORACLE MASTER 統計検定は日本統計学会が主催する検定で、統計についての知識、分析力が問われます。情報処理技術者試験は情報技術全般に関する知識・技術を認定する国家試験です。オラクルマスター（ORACLE MASTER）は、オラクルデータベースの管理スキルを証明する資格です。

■まとめ

データアナリストは、データの分析をはじめ、分析モデルの設計やシステム構築、課題解決策の提案など多岐にわたる業務が要求される職種です。データの集計やレポーティングについては、今後AIの発展により、さらに自動化されていくことが予測されます。そのため、分析作業そのものではなく、分析結果をもとにいかに適切な課題解決策を考案・実行することができるかが重要となってきます。DX化と共に、需要が高まっているデータアナリスト。今後も重宝される存在として活躍が期待されます。