現代のデータドリブン経営に「データアナリスト」の存在は欠かせません。そのため、ITの現場での需要は高いといえますが、その分求められるスキルが多いため、役割を踏まえたうえでスキルアップを図る必要があります。

そこで今回は、データアナリストの概要をはじめ、データサイエンティストとの違い、データアナリストに必要なスキルについてご紹介します。ぜひ最後までご覧ください。

データアナリストとは

データアナリストとは、企業や組織が蓄積している膨大なデータを分析し、その結果を活用して意思決定や戦略立案を支援する専門職です。データの収集から整理、分析、可視化、報告までを一貫して行い、ビジネスに価値をもたらすインサイトを導き出す役割を担っています。

データアナリストの主な仕事内容

データアナリストの主な仕事内容は以下のとおりです。

データアナリストの需要

近年、ビッグデータの活用が進むなかで、データアナリストの需要が急増しています。
企業はデータをもとにした意思決定を重視しており、そのサポート役としてのデータアナリストは欠かせない存在です。とくに、デジタルトランスフォーメーション（DX）が進む企業では、高度なデータ分析スキルを持つ人材が求められています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストは役割や目的が異なります。

データアナリストはビジネスデータを収集・分析し、業績改善や意思決定をサポートすることが主な役割です。一方で、データサイエンティストは高度なアルゴリズムや機械学習モデルを開発し、データから新たな価値を創出することを目的としています。

そのほかの違いは以下の表のとおりです。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストとして活躍するには、以下でご紹介するスキルが必要です。

1.データベースの知識・データ分析スキル

データアナリストの主な業務は、データソースからデータを収集し分析することなので、データベースの知識は必要不可欠です。種類や操作方法を知っておくと、データをスムーズに取り扱えます。
また、Python、R、SQLなどを活用してデータを分析するスキルも持っておくと、すぐに本格的な業務に着手できるでしょう。

2.統計知識

データアナリストはデータの傾向や相関を理解する必要があるため、回帰分析や仮説検定などの知識が求められます。また、確率・統計・線形代数などの数学知識もあると、データの分析や予測をより正確に行えるようになります。

3.データ可視化スキル

TableauやPower BI、Matplotlibなどのツールを使って結果を視覚化するスキルも必要です。これらのツールを使いこなせるようになると、数字や文字列のデータを正確にグラフまたはチャートにしてまとめられます。

4.ビジネス理解

データアナリストには、データから導き出されるインサイトをビジネス価値に結びつける力も必要です。具体的には、仮説を立てる力やマーケティング知識が求められるでしょう。

5.コミュニケーション能力

データアナリストは、取引先や担当者のニーズを的確に捉え、分析結果をわかりやすく伝えなければなりません。そのため、コミュニケーション能力に長けていることも重要になるでしょう。あわせて、プレゼンテーション能力もあるとなおよいといえます。

まとめ

データアナリストは、データを活用してビジネスを支援する専門職であり、現代のデータドリブン経営には欠かせない存在です。
データアナリストとして活躍するには、データ分析技術や可視化スキル、ビジネス理解が求められるため、これから目指す方はもちろん、キャリアの幅を広げたい方やスキルアップを目指したい方も、これらのスキルを強化しておくことをおすすめします。

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