最近は、経営データの分析やデータの可視化などが重要視されるようになりました。また、データの話題に触れる機会も増えており、データはビジネス成功や拡大において重要な要素の一つであると認識されることが多いです。
そこで、注目されているのが「データアナリスト」です。
データアナリストとは、データ分析を専門に行う職種のことを指し、近年はデータアナリストの需要も急増しています。
本稿ではデータ分析に関わる職業、データアナリストとデータサイエンティストの違いから年収、データアナリストを業務委託で採用する方法までを徹底的に解説していきます。
データアナリストとは？
データアナリストとは、データの処理や現状分析などのフェーズを専門に行っている職業のことです。基本的に、データアナリストは集めたビッグデータを分析し、ユーザーの行動や規則性、将来的なニーズなどを見つけ出すことが主な業務内容になります。
そのため、データを元にデータの意味やデータの活用方法などを考えるスキルが必要です。
また、データアナリストは、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、提供しているサービス改善の手助けをするなど、データをもとにビジネスに応用することも求められています。
特に、最近はマーケティングの分野でのデータ活用が活発に行われており、WEBサイトのアクセスデータやSNSなどのメディアから得ることができる言語情報のみではなく、言葉に含まれる感情などもデータの一種として扱われており、これらのデータを分析することができるデータアナリストの需要も高まっています。
データアナリストの種類
データアナリストには、二つの種類があります。
一つ目が、コンサル型データアナリストです。コンサル型データアナリストは、データ解析をもとに具体的な解決策を提案することまでが仕事になります。そのため、データに意味を持たせるだけではなく、そのデータをどのように使うのが良いのかを、実際に指導するデータサイエンティストの役割も果たします。コンサル型データアナリストは、マーケティングの分野で活躍することが多いです。
二つ目がエンジニア型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、機械学習やデータマイニングを活用し、商品やサービスの開発・改善に役立つデータを提供するデータアナリストです。コンサル型データアナリストに比べて理系的な要素が強く、より複雑なデータを数学の知識などを駆使しながら意味を持つものにしていくのが仕事になります。
コンサル型データアナリストは、ビジネスの知識が多少必要になります。一方、エンジニア型データアナリストは、数学の知識・統計処理のより深い知識が必要になる仕事です。そのため、自分がどちらの方があっているのかを確認した上で仕事を選ぶと良いでしょう。
データサイエンティストとの違い
データアナリストと混合されて考えられるのが、データサイエンティストです。しかし、データアナリストとデータサイエンティストは全く違うフェーズで仕事をしています。
データアナリストは主にデータの処理・分析を行うのが仕事です。一方、データサイエンティストは、分析したデータに基づいて、企業の経営課題を解決するための戦略立案や、顧客行動やマーケットの予測モデル構築などを行うのがメインの仕事になります。
そのため、データアナリストが分析して意味を持たせたデータをもとにビジネスの側面などを考慮した上で、実生活で活用することができるものに変化させるのがデータサイエンティストということができます。
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データアナリストに必要な知識・スキル・資格
データアナリストは、データそのものに対して分析や解析を行うことで意味を持たせるのが仕事になります。
そのため、理系的な考え方ができる人の方が向いている職業です。
データアナリストになるための資格などはありません。しかし、データアナリストになるにあたり幅広いIT知識・統計知識が求められるので、以下のIT・統計の資格に関しては取得しておくといいでしょう。
・オラクルマスター（ORACLE MASTER）
・統計検定
これらの資格は、データを扱う際に必要となる基本的な統計知識や処理方法について学ぶことができるものです。そのため、データアナリスト業界でも需要の高い資格と言えます。
データアナリストの年収
データを用いて経営や事業を最適化させていく手法に関しては、近年高まりを見せています。そのため、データアナリストの需要も高くなっているのが事実です。
一般的に、データアナリストの収入は平均年収の相場は約600万円～2,000万円程度に設定されています。世間の平均年収より高く設定されていることが大抵です。
しかし、データアナリストは実力がものをいう職業でもあります。そのため、経験の浅い人と経験豊富な人の給与の差が大きいのも大きな特徴となっています。
データアナリストの需要
データアナリストは、企業を中心に需要が高まっているだけではなく研究機関でも需要が高まっています。そのため、データアナリストは圧倒的に不足しているのが事実です。
データアナリストの就職先としては、ビッグデータ分析を専門とするコンサル会社のほか、さまざまな企業（大手通信会社、大手監査法人、大手金融機関、大手食品メーカーなど）、取扱データ量が膨大な研究機関（大学、民間・公営の研究所）など幅広い職種です。
また、データアナリストの需要は今後ますます増えていくと予想できます。そのため、データアナリストの就職先のバリエーションは多様化していくでしょう。
実際に、外食産業においてもデータアナリストを募集する事例があり今後は、さらに多くの業界・業種でデータアナリストが求められることが予測されます。
業務委託でデータアナリストを採用する方法
データアナリストは、需要が近年急増していることから候補になる人材が少ないという問題点があります。
企業の中には、データアナリストを年収1,000万円以上で雇うことを宣言しているところもあります。
そのため、他社と競合してデータアナリストを募集して採用するのは至難の技です。
そこで、多くの企業や研究機関が利用するのがエージェントやヘッドハントです。エージェントやヘッドハントを使うことで、データアナリストとしてスキルや経験のある人を採用することができます。
また、最近多いのが業務委託人材で不足するスキルを補うというものです。データアナリストを直接採用するのは難しいので、社内で必要なスキルや現状足りていない部分を補う目的で、その分野のスペシャリストを外部から業務委託の形で召集することが注目されています。
マーケティング人材の採用に関して、詳しくはこちらの記事へお進みください。
まとめ
ビッグデータ時代に伴い、企業や研究機関などにおいて、データ処理を行う人材の需要は年々増しています。そのため、データアナリストの持つデータ解析のスキルは貴重です。
その反面、データアナリストをエージェントやヘッドハントで採用するのは難しいです。そのため、データアナリストを採用する際には、エージェントやヘッドハントではなく社内で不足している分野の知識や経験を持っている人を業務委託の形で召集するのがお薦めです。
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