データアナリストは、幅広い業界で活躍しているITの専門職です。しかし、データアナリストはエンジニアの職種のなかでも比較的新しくできた職種で、具体的な仕事内容を知らない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、「データアナリストとは、どんな仕事をしているのか」「データアナリストに向いている人の特徴」などを詳しく解説します。
これからデータアナリストへの転職を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。
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データアナリストとは
データアナリストは、大量のユーザーデータや業務システムの実績データを収集・分析します。そして、その分析結果からビジネスの戦略を検討し、企業のニーズに応じた提案をします。
また、データアナリストにはコンサルタント型とエンジニア型の2種類があり、前者のコンサルタント型はビジネス側に近く、企業に対してデータをもとに問題解決のための戦略立案や提案を主に行います。一方で、エンジニア型は技術的側面に重点を置き、データの収集や処理、データの分析結果をもとにシステムを構築したりすることに焦点を当てます。
ただ、どちらのデータアナリストも、データの分析能力と企業へのコンサルティングの能力が求められる職種です。
データサイエンティストとの違い
データアナリストと似た職種に、データサイエンティストがあります。両者はいずれもデータ分析の専門職ですが、データアナリストはビジネス側に重点を置いており、クライアントのニーズに応じた分析結果の活用に重点を置いています。一方で、データサイエンティストは機械学習などのスキルを活用し、より高度なデータ分析を行うことに重きを置いています。
データアナリストは、主にデータの収集やデータの修正、可視化や統計分析を行います。そしてこれらの情報をもとに問題解決のためのレポートを作成し、クライアントに提案することに重点を置いています。分析データをどうビジネスに活かすか検討するのが、データアナリストの役割と言えるでしょう。
合わせて読みたい記事：データサイエンティストはなくなる職業か？10年後も求められる人材になるために
データアナリストの平均年収
求人ボックスによるとデータアナリストの平均年収は、約696万円です。また、令和４年分民間給与実態統計調査によると、日本の平均年収は約458万円のため、データアナリストは平均年収よりも高い傾向にあります。
データアナリストは統計分析の知識が求められるうえ、顧客への提案力や業界知識も必要な専門職です。その専門性の高さから、平均年収よりも高い給与水準であると考えられます。
さらにデータアナリストとして経験を積めば、さらに年収を上げることも可能です。実際に求人情報を確認すると、多くの年収1,000万円を超える求人があります。データアナリストとして業界知識や分析スキルを高めることで、さらに年収を上げることも可能でしょう。
ここからは年齢別・職種別にデータアナリストの平均年収を比較して紹介します。
年齢別にみたデータアナリストの平均年収
厚生労働省が公開している職業情報提供サイトでは、データアナリストという職種では情報が公開されていないため、類似した職種のデータエンジニアの年代別平均年収をまとめました。
| 年齢 | 平均年収 |
| 20代 | 362.7万円 |
| 30代 | 512.9万円 |
| 40代 | 646.8万円 |
| 50代 | 732.9万円 |
上記のとおり、20代の平均年収が300万円台であるのに対して、50代の平均年収は700万円と、年代を重ねるごとに年収が上がる傾向にあります。
年収が上がる要因としては、年齢を重ねるにつれて勤務年数も長くなり、マネジメントや事業開発の経験を積むアナリストが多く、その経験が評価されて年収が高くなっていると考えられます。
他のITエンジニアの職種との平均年収の違い
求人ボックスにて他のITエンジニアの職種とデータアナリストの平均年収を比較してみました。
| エンジニアの職種 | 平均年収 |
| アプリエンジニア | 568万円 |
| ITコンサルタント | 644万円 |
| Webエンジニア | 549万円 |
| シムテムエンジニア | 516万円 |
| プロジェクトマネージャー | 641万円 |
データアナリストはデータの分析を行う際、プログラミング言語を活用します。そのためITに関する深い知識や分析能力が求められます。さらにコンサルティングの業務も担うため、他のエンジニアの職種と比較すると、平均年収が高くなっています。
データアナリストの年収を上げる方法
データアナリストの年収を上げる方法はいくつかあります。ここでは、データアナリストの年収を上げる方法を厳選して3つ紹介します。
- 分析ツールや言語を習得する
- 業界知識を深める
- プレゼンテーションの能力を向上させる
現在データアナリストとして働いている方や、今後データアナリストとしてスキルアップ、スキルチェンジしたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。
分析ツールや言語を習得する
データアナリストに求められるツールや言語を習得することで、スキルを高く評価してもらえる可能性が高まります。ツールではTableau、Microsoft Power BI、Salesforce Datorama、SAP Analytics Cloud。 言語ではPython、R言語、SQL、MATLAB、Scala、Stanなどが挙げられます。このようなツールや言語のうち、特に得意な領域の経験や知識を深めることで、スキルの高さをアピールできます。
また、データアナリストとして入社したい企業があれば、その企業が利用しているツールや言語を勉強するのもおすすめです。
業界知識を深める
データアナリストはビジネスの課題解決や提案を行うためにデータの分析や解析を行います。そのため、特定の業界やビジネス領域の知識を深めることが重要です。
例えば、金融やヘルスケアなどでは業界独自の慣習や課題があり、その背景を理解したうえでデータ分析や提案業務がこなせるアナリストは、需要が高まる傾向にあります。また、法的規制や制度に関する知識なども、専門性が高く評価してもらいやすいでしょう。
プレゼンテーションの能力を向上させる
データアナリストが年収アップを目指すには、コミュニケーション能力とプレゼンテーションスキルの向上も重要です。なぜならデータアナリストは、複雑なデータや分析結果をクライアントの担当者や経営層といったシステムやデジタルに対しての知見を持ってない方にもわかりやすく伝える能力が求められるからです。
また、分析結果を効果的に伝えられるアナリストは、組織内の人からの信頼も得やすく、結果として自分の提案を受け入れてもらえる可能性が高まるでしょう。
データアナリストに向いている人の特徴とは
ここからは、データアナリストに向いている人の特徴は以下のとおりです。
- 論理的に物事を考えられる人
- 学習意欲の高い人
- コミュニケーション能力の高い人
それぞれの項目について詳しく解説します。
論理的に物事を考えられる人
データアナリストにとって、論理的な思考ができる能力は非常に重要です。なぜなら、データアナリストは膨大なデータの中から有意義な情報を見つけ出し、複雑な問題を解決するためです。この業務をこなすためには、論理的かつ系統的に物事を考える能力が不可欠です。
普段の業務や研究などで、データからパターンを読み取り、それを基に仮説を立て、さらにそれを検証していくプロセスを経験している人は、データアナリストに向いているでしょう。
学習意欲の高い人
学習意欲が高く、自主的に新しい知識を身につけられる人はデータアナリストに向いていると言えます。その理由としては、データ分析の技術やツールは常に新しい技術が登場しており、データアナリストには常に最新のトレンドや技術を学ぶことが求められるからです。
また、データアナリストの業務に関連するような資格を取得することもおすすめです。例えば、統計検定や Python 3 エンジニア認定データ分析試験など、データ分析に関する資格は実際の業務でも役立つ資格ですので、取得することをおすすめします。
コミュニケーション能力の高い人
データアナリストには、仕事仲間や顧客の担当者と良好な関係を築くスキルも重要です。
もちろんデータを正確に分析し、その結果をまとめる能力も必要です。しかし、その分析結果を効果的に伝え、ビジネス課題を解決するには、チーム内での協力や部署を横断したやりとりが重要になってきます。
コミュニケーションが苦手な人は、特に意識して日頃からクライアントや、仕事仲間とのコミュニケーションを図りましょう。
データアナリストの仕事内容
データアナリストの仕事内容は、ビッグデータを集め、分析して、その解析を活かして、クライアントのビジネス課題を解決することです。データ分析では、内部データや外部のリソースから必要なデータは何かを見極め、収集し、データ形式を標準化するなどの前処理を行います。
次に統計的手法などを用いてデータから一定のパターンを抽出し、分析結果を得ます。さらに、顧客や社内の担当者が見やすいように表やグラフを用いてデータを可視化します。
最終的には可視化された結果をもとに、ビジネス戦略を検討し、企業が今後どんな行動を取るべきか提案します。
データアナリストのキャリアパス
データアナリストのキャリアパスは幅広く、得意とする業務やスキルを伸ばしてキャリアアップすることが多いです。
例えば、顧客への提案業務に興味がある場合、コンサルタントに転身することも可能です。もしくは、チームリーダーなどのマネジメントポジションへ就任する可能性もあります。一方で、データ分析をさらに専門的にしたい人の中には、データサイエンティストに転職される人もいます。
自分の経験や長所を活かし、スキルチェンジもできるのがデータアナリストのメリットとも言えるでしょう。
また、データアナリストとして経験を積めばフリーランスとして独立することも可能です。特にデータアナリストは専門的な知識を持っているため、フリーランスとして独立しても安定的に働ける可能性が高いです。
データアナリストの将来性
IT分野にとどまらず、現在ではさまざまな業界でデータ分析をビジネスに活用する動きが広まっています。そのためデータアナリストは今後さらに需要が高まり、将来的にも安定したキャリアを見込めるでしょう。
ただし、データアナリストは常に新しい技術や、業界知識を求められる職種でもあります。データアナリストとして市場価値の高い人材であり続けるためにも、最新の技術や業界知識を勉強する姿勢が重要です。
実務経験だけでなく、研修の参加や専門書での勉強などを継続して行い、自分のスキルセットを高める努力も求められます。
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まとめ
データアナリストの年収は、経験年数やスキルを磨くことで年収が上がる傾向にあります。そのため、データアナリストとして年収を上げたい場合は、業務で実績を積み重ねてスキルアップすることが重要です。
また、データアナリストの求人では、求められるスキルが事前に掲載されている場合が多いため、自分のスキルと照らし合わせて求人を探してみましょう。
