昨今では、ニュースなどを通してデータ分析やビッグデータなどの言葉を聞く機会が増えてきているかと思います。今回の記事では、データ分析のスペシャリストであるデータアナリスに求められる知識やスキル、関連資格などご紹介しています。ぜひともご確認ください。
Contents
データアナリストとは
データアナリストとは、クライアントのビジネス課題を解決するためにデータを収集・分析する専門家です。データアナリストが分析したデータを利用して、顧客の購買予測や市場動向、新規事業立ち上げなどに役立てます。データアナリストは業務内容によって、コンサル型とエンジニア型に大別されています。
- コンサル型データアナリスト
データ分析によって得た知見を用いて、コンサルティングをおこなうタイプのデータアナリストです。企業課題を明確にし仮説を立て、必要になるデータの選出、分析をおこない課題の解決案を提案します。コンサルティングやマーケティング会社の手法の一つとしてデータ分析をおこなうケースも多いため、コンサルティングをするための経営に関する知識、解決案を適切に伝えるためのプレゼン力なども必要になります。
- エンジニア型データアナリスト
コンサル型データアナリストと同じように、データ分析によって企業課題を解決へ導きます。しかしながら、エンジニア型のデータアナリストは企業が継続的に利用できる、データ分析システムの構築や改善をおこなうことが多くなります。そのため、コンサル型に比べるとR言語やPythonなど、データ分析が可能なプログラミング言語のより深い知識やスキルが求められます。
データサイエンティストとの違い
企業によってはデータアナリストとデータサイエンティストに求められる業務内容が異なり、線引きが曖昧になっている情報も見受けられます。しかしながら、データアナリストの主な業務はデータ分析の結果を企業課題の解決に用いることにあり、データ分析システムの構築をメインにおこなうデータサイエンティストとは業務内容が異なっています。
データアナリストもデータサイエンティストと同じように、データベース言語であるSQL、統計学、プログラミング言語などの知識やスキルが求められます。しかし、データサイエンティストはより高度なデータ分析システムや予測モデルの構築が業務内容に入るため、エンジニア色が強くなるともいえるでしょう。
また、データサイエンティストにはAIや機械学習など、基礎技術研究での求職情報も見受けられます。データアナリストにはこのような傾向は見られませんので、その点も大きな違いです。
データサイエンティストについてまとめている記事もありますので、よろしければこちらをご参考ください。
関連リンク：データサイエンティストの年収は？データアナリストとの違いや業務内容も紹介
データアナリストの年収
弊社TechReachの案件では、データマートやデータウェアハウス設計などのデータアナリストに関連する業務や、データアナリスト職の平均月単価は71.4万円で、月単価幅は45万円〜105万円になっています。
データ分析の業務内容は、生命保険やゲーム、人材サービス、ECサイトなど多岐に渡り、データアナリストとしての実績やスキルを持っていれば就業先は選べる状態であるといえるでしょう。
データアナリストに求められるスキル
この項では、データアナリストに必要なスキルを3つピックアップしてお伝えします。
統計分析のスキル
統計分析の説明をするために、まずは統計学と統計学の種類についてお伝えします。
- 統計学とは
統計学とは、あるデータ群を調べ、データの性質や構造を解釈、数値化し、それらから未知のデータや今後の動向を予測する学問です。その歴史は古く、B.C.1894〜B.C.1595頃の古代バビロニア、日本では645年の大化の改新の頃におこなわれた人口調査などがルーツにあたり、18世紀頃に確立した学問であるといわれています。
統計学はデータを収集し、データを解釈、予測する学問になっているため、何が原因でそのような結果になったのかが見えやすくなっており、データアナリストはその分析結果をビジネス課題の解決に活かす職業であるといえます。
- 統計学の種類
統計学には記述統計学、推測統計学、べイズ統計学の3種類があり、データアナリスト業務では記述統計学と推測統計学が主に用いられます。記述統計学は収集したデータの平均値や分散などを計算して表やグラフを作り、収集したデータの特徴を把握するものです。それに対して推測統計学は、標本といわれる全体の一部から母集団という全体の特徴を推測するものになっています。
- 統計分析とは
統計分析とは、記述統計学や推測統計学などの理論や手法に基づいてデータを仮説・検証することです。統計分析の手法には、2組の異なるデータの関係を計算し、数値化する『相関分析』、3組以上のデータの平均に違いがあるかを比較する『分散分析』、結果の数値と要因の数値の関係性を調べて、それぞれの関係を求める『回帰分析』などがあります。
データアナリストはこれらの手法を用いて計算をしたり、統計学にも対応しているBI（Business Inteligence｜ビジネスインテリジェンス）ツール、プログラミング言語やライブラリを用いて統計分析をおこないます。
※BIツール……データ分析をおこなうために企業が提供しているデータ分析ツールのことで、Tableau（タブロー）、Google データポータル、Microsoft Power BIなど、多数の種類があります。
プログラミングスキル
データ分析業務では、主にPythonとR言語が利用されています。Pythonはデータ分析に使うPandas、数値計算に使うNumPy、表やグラフなど、データの可視化をするMcatplotlibなどのライブラリが豊富で、データ分析以外にもAI開発や機械学習などにもよく利用されています。
それに対してR言語は、もともと統計学の実習用言語として開発されていたため、統計計算のパッケージが豊富、簡単にグラフ作成ができる、新しく開発された統計手法のパッケージをすぐに利用できるなどの特徴があります。しかしながら、R言語は統計やデータ分析に特化しているため、PythonのようにWebアプリケーションやスマートフォンアプリなどの開発ができる、といった汎用性が高い言語ではありません。
加えて、学習コストが低いといわれているPythonに比べ、R言語は構文が難解で日本語の情報も少ないため、学習コストが高いプログラミング言語だといわれています。
データベースの知識・操作スキル
データベースとは、特定のデータを集め、整理しやすいようにまとめた情報のことをいいます。企業で保有しているデータがそのままデータ分析に使えるとは限りませんので、データアナリストは破損、無関係、不正確なデータを排除し必要なデータを取り出すデータクレンジング、必要なデータだけを一部取り出すデータマートの作成などをしなければなりません。
データベース管理ではDBMS（Data Base Management System｜データベース管理システム）と、RDBMS（Relational DataBase Management System｜リレーショナルデータベース管理システム）というソフトウェアが利用されています。
そのなかでも、データを表形式で管理し、複雑なデータの関連性をまとめたRDB（Relational Data Base｜リレーショナルデータベース）が現在の主流になっており、RDB以外の方法でデータを格納するNoSQL（Not Only SQL｜非リレーショナルデータベースの総称）とにデータベースは大別されています。
データアナリストはこれらのデータベースを扱うためのデータベース言語であるSQLを利用し、必要になるデータの抽出、分析をおこなう必要があります。
データアナリストに役立つ資格
データアナリストの業務で必要になる知識やスキルには、資格を保有することによって証明できるものがあります。この項では、統計学やSQL、データモデルの作成など、データアナリスト業務に関連する資格を3つ紹介します。
データベーススペシャリスト（DB）
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施している資格です。IPAとは、IT社会やIT人材についての推進をおこなっている、経済産業省所轄の独立行政法人のことをいいます。
データベーススペシャリスト試験は公式サイトで『ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 』と説明されており、データベース管理や正確な概念データモデルの作成、データベースの企画から保守までをおこなえる技術などが問われます。
IPAが管轄している情報処理技術者試験にはレベル1からレベル4までが設けられており、データベーススペシャリスト試験は最高難易度のレベル4に該当します。受験難易度は高くなっていますが、合格をすればその名のとおり、データベースのスペシャリストとして判断されることが期待されます。
オラクルマスター（ORACLE MASTER）
米国Oracle社が提供している、RDBであるOracle Databaseの技術を認定するベンダー資格で、日本オラクル社が実施をしています。オラクルマスターでは、データベースの管理や運営、SQLに関する知識が問われ、難易度別にBronze、Silver、Gold、Platinumに分かれています。
Oracle Databaseを扱ったことがないと合格は難しいという情報も見受けられますが、Bronzeの取得ができればRDBやSQLの基礎的な知識があることを証明できます。公式サイトでは、試験勉強を通してDB 技術者にとって必要なスキルを体系的に身に付けることができると説明されています。
出典：be an ORACLE MASTER – | オラクル認定資格制度
統計検定
日本統計学会が公式認定をしている資格で、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施をしています。統計検定は総務省や文部科学省、内閣府などが後援している資格であり、難易度別に4級から1級に分かれています。データアナリストの求職情報では、2級以上から評価をしている企業が見受けられ、2級の知識水準は大学基礎教養程度になっています。
上述したデータベーススペシャリストやオラクルマスターは実務経験がないと合格が難しいとされていますので、データアナリストを目指す方は、まずは統計検定2級を目指すこともよいかもしれません。
出典：統計検定：Japan Statistical Society Certificate
データアナリストの将来性
ビッグデータなどの言葉が浸透したように、現在のビジネスシーンでは分析したデータの結果からビジネス課題の解決、新しい事業への挑戦などの潮流が生まれてきています。また、その傾向はさまざまなBIツールが提供されていることでも裏付けが取れるかと思います。
そのような背景から、データアナリストはデータ分析の専門家として、コンサル型、エンジニア型を問わず将来性のある職種であるといえるでしょう。しかし、データアナリストはデータ分析もさることながら、そこから得た知見でクライアント企業のビジネス課題をどう解決するか、どうデータを活かすかという提案力も欠かせません。エンジニアとしての知識だけでなく、ビジネスについても学び続ける必要があると覚えておきましょう。
まとめ
データアナリストになるためには、統計学やプログラミング、データベースなどの知識が必要になるため、通常のエンジニア職よりも難易度の高い職種に当たると判断できます。しかしながら、クライアント企業の経営層などとも話す機会があり、責任は重くともやりがいのある仕事であるといえるでしょう。
また、データアナリストにはコンサルタントやマーケター、データベースを扱うインフラエンジニアなどの知識やスキルが求められるため、足りない部分を補えば転職しやすい職種であるともいえます。
データアナリストはビジネスの面とエンジニアの面を合わせた仕事をすることができますので、少しでも興味が湧いた方は、求人情報などを調べてみてください。この記事が少しでもお役立てになれば幸いです。
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