データアナリストの仕事とは

近年、ビックデータを活用する企業は増加傾向にあり、テクノロジーの進化に伴ってその重要性はますます大きくなっています。それと同時にビックデータをはじめデータの分析を業務領域とするデータアナリストの需要が高まっています。データアナリストの仕事内容や求められるスキル、キャリアアップなどの詳細について解説します。

データアナリストは、直接データ集計の作業をするわけではなく、集まった情報をもとに分析を行う仕事をします。また、データアナリストの仕事は、主に次の2つのタイプに分類されています。

コンサル型データアナリストは、企業や事業の課題を解決するための仕事をします。仮説を設定し、その仮説に基づいてデータ分析を行うことで具体的な解決方法を見出していきます。分析に関する知識だけでなく、マーケティングへの知見も求められます。

ビックデータなど大量のデータを分析することで、消費者の行動特性などビジネスへ活用できるような規則性を見出します。大量のデータの中から一定の規則を見つけることは容易ではないため、より高度な分析技術が必要です。

データアナリストになるための特別な資格というものはありませんが、ITに関するさまざまな知識が必要です。

コンサル型の場合は、次のようなスキルが必要とされています。

• 分析力
• 仮説立て
• 統計に関する知見
• マーケティング能力
• SQL/R

データアナリストには当然データを分析するための「分析力」スキルが必要ですが、特にコンサル型では課題を解決するための「仮説立て」や、それらを検証するための「統計に関する知見」が求められます。あらゆる事象に対し疑問や興味を抱くような着眼点も大切です。経営戦略やビックデータを解析して、新たなサービス開発や市場分析を行う「マーケティング能力」も欠かすことができません。データベースとのやりとりを行うことに特化したプログラム言語の「SQL」や「R」を使いこなす知識も必要となります。

一方のエンジニア型の場合は、次のようなスキルが必要とされています。

• 統計解析
• 時系列解析
• 機械学習
• データマイニング
• 自然言語処理
• Hadoop
• MapReduce

エンジニア型は端的に言えば、蓄積されたデータを整形する（集計・解析・加工）技術が必要となります。そのためには「統計解析」や統計的な解析手法の「時系列解析」など統計学の知識や知見が求められます。またビックデータ解析の分野では、人間と同様な学習能力をコンピューターに行わせる「機械学習」を用いて、大量のデータの中から規則性や有用なルールを発見する「データマイニング」や、人間が使っている言葉（テキスト）をコンピュータで解析する「自然言語処理」についての知見も必要となります。ビックデータを処理するために広く使われている基盤「Hadoop」、処理方法「MapReduce」への理解も不可欠です。

これらのスキルから分かるように、エンジニア型はコンサル型よりもデータの読解的な能力に重きが置かれています。表立って目立つような仕事ではありませんが、データ解析によって成果を導き出すためには欠かせないため、陰の立役者のような存在です。

実務経験がない人であっても、データ分析の仕事をすることは可能です。その際、次のような経験があれば優遇される可能性があります。

• 統計解析の経験
• システム開発の経験
• AccessやExcelでの分析作業

また、実際経験がなくても、解析ツールを利用したことがある人や、システムエンジニア（SE）として働いた経験がある場合は、データアナリストへの転身も可能です。