データアナリストはやめとけ？理由や将来性について解説

データアナリストは、近年注目を集める職種です。しかし一部では「やめとけ」と言われることもあります。

この記事では、データアナリストの職業について「やめとけ」といわれる理由や仕事の魅力やメリット、将来性のほか、向いている人の特徴を解説します。

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データアナリストとは？

データアナリストは、企業が収集した大量のデータを分析し、事業戦略や課題解決に役立てる職業です。主に営業活動やマーケティング活動を通じて得られたデータを集計し、そのデータから有益な情報を抽出します。これにより、企業は市場の動向や顧客のニーズを把握し、適切な戦略を立案できます。

ここからは、データアナリストの仕事内容について、さらに詳しくみていきます。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は、多岐にわたります。

まずビジネスの課題を理解し、その課題を解決するためのデータを収集します。次に収集したデータを整理し、クレンジング（不要なデータの除去や欠損値の処理）を行うのです。

その後、統計解析や機械学習の手法を用いてデータを分析し、得られた結果を解釈します。最終的には、分析結果をレポートやプレゼンテーション形式でまとめ、クライアントや経営陣に報告するまでが大まかな業務範囲です。

データアナリストの仕事では、数学や統計学の知識が不可欠です。さらに、プログラミングスキルやデータベース管理の技術も求められます。特に、統計に強みのあるPythonやRなどのプログラミング言語を使ったデータ解析が一般的です。また分析結果を分かりやすく伝える能力も重要です。

データアナリストはやめとけと言われる理由

ここからは以下6つの「データアナリストはやめとけ」と言われる理由について、詳しく見ていきます。データアナリストに興味をもっている方は、参考にしてください。

• 必要な知識・スキルが多い
• 地道な作業が多い
• 技術以上に高いビジネス力が求められる
• 過度な期待を持たれる
• データ分析の環境が整っていないことが多い
• 将来性に不安がある

必要な知識・スキルが多い

データアナリストは、多くの知識とスキルを求められる職業です。そのため、向いていない人には「やめとけ」と言われることがあります。

データアナリストには数学や統計学、プログラミングの深い知識が必要です。これらのスキルを習得するには、多くの時間と労力がかかります。特にデータ分析に用いられるプログラミング言語（PythonやR）の習得は避けられません。

またデータアナリストは膨大なデータを扱うため、細かい作業が多くなります。データのクレンジングや前処理、分析結果の解釈と報告など、正確さと注意力が求められる作業が多いです。このような地味で緻密な作業に耐えられない人には、不向きです。

さらにデータアナリストはビジネスの現場で重要な役割を担うため、プレッシャーが大きい職種です。クライアントの期待に応えられない場合や、分析結果がビジネスの成果に直接影響を与える場合、その責任を感じやすいでしょう。このプレッシャーに耐えられない人には難しい職業です。

これらの理由から、データアナリストはやめとけと言われることがあります。しかし必要なスキルを習得し、プレッシャーに耐えられる人にとっては、やりがいのある職業です。

地道な作業が多い

データアナリストは一見華やかに見える職業ですが、実際の業務は非常に地道です。

データアナリストは膨大なデータを扱い、そのデータを整理・分析し、意味のある情報に変換します。この過程で多くの細かい作業が発生するのです。データの前処理やクレンジング、欠損値の処理など、地道な作業を繰り返す必要があります。このため、思ったような結果が得られない場合でも、粘り強く作業を続ける根気が求められます。

また地味な作業だけでなく、細かいデータのチェックや修正も頻繁に行われます。これらの作業は一見すると単調で退屈に思えるかもしれませんが、正確なデータ分析を行うためには避けて通れません。

さらに分析結果を報告する際には、データを視覚的にわかりやすくするための資料作成も必要です。このような細かい作業が苦手な人には、データアナリストの職業は向いていないと言えるでしょう。

これらの理由によりデータアナリストは「やめとけ」と言われることが多いです。しかしこの職業に必要なスキルや知識を持ち、地道な作業を厭わない人にとっては、やりがいのある仕事といえます。

技術以上に高いビジネス力が求められる

データアナリストはデータの収集・分析を行うだけでなく、ビジネスの視点を持ち、戦略的な提案を行うことが求められます。

この職業は単なる技術職ではありません。経営者や他の部門とのコミュニケーションを通じて、ビジネス全体を理解し、その中でデータをどう活用するかを考える必要があります。つまり技術スキルだけでなく、高いビジネス力も求められるのです。

データアナリストはデータ分析結果をもとに、経営戦略やマーケティング戦略を提案します。そのためデータの読み取り能力だけでなく、経営やマーケティングに関する知識も必要です。またクライアントや上司に対して、わかりやすくプレゼンテーションするスキルも欠かせません。データ分析の結果をわかりやすく説明し、納得させるためのコミュニケーション能力が重要です。

このように、データアナリストには幅広いスキルが求められます。技術力だけでなくビジネス力、コミュニケーション能力、そして地道な作業に対する忍耐力が必要です。

過度な期待を持たれる

データアナリストは、企業が収集する膨大なデータを分析し、ビジネス戦略に役立てる重要な役割を担います。そのためデータアナリストには過度な期待が寄せられることが多く、そのプレッシャーは非常に大きいものがあります。特に分析結果が即座にビジネスの成功に直結することを期待される場合、その重圧は計り知れません。

企業のなかには、データアナリストがすべての問題をデータ分析で解決できると誤解しているケースがあります。そのため現実的には解決が難しい問題や、データが不十分な状況でも、結果を求められることが多いのです。企業の期待に応えられない場合、叱責を受けることもあるでしょう。また、データ分析の結果が理想とかけ離れている場合も同様です。

これらの理由から、データアナリストは「やめとけ」と言われることが多いのです。

データ分析の環境が整っていないことが多い

データアナリストは、企業のデータを分析し、ビジネス戦略の立案に寄与する重要な役割を担います。しかし多くの企業では、データ分析の環境が整っていないことが多いです。これが、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由の一つです。

データ分析の環境が整っていない企業では、必要なデータが揃っていない、もしくはデータが分散していることがあります。この状況では、データの収集や整理に多くの時間がかかります。またデータの品質が低い場合、正確な分析結果を得ることが難しくなるのです。これらの問題は、データアナリストにとって大きなストレスとなります。

また、企業内でデータ活用の理解が不足している場合、データアナリストの提案が受け入れられないことがあります。その場合、せっかく行った分析が無駄になり、モチベーションが低下することもあるでしょう。このような環境下では、データアナリストとしての業務を効果的に遂行することが難しくなります。

これらの仕事を進めにくい理由も、データアナリストは「やめとけ」と言われる理由のひとつです。

将来性に不安がある

データアナリストの仕事には多くの期待が寄せられていますが、その将来性には不安も伴います。データアナリストは企業のデータを分析し、ビジネス戦略に活かすのが仕事です。しかし技術の進歩や市場の変化により、将来の需要が不透明である点が懸念されています。

AIや機械学習の発展により、一部のデータ分析業務が自動化される可能性があります。これにより、データアナリストの需要が減少するかもしれません。特に単純なデータ処理や基本的な分析業務は、AIによって代替されるリスクがあります。

さらにデータアナリストに求められる数学や統計学、プログラミング、ビジネスの知識といった幅広いスキルを習得し続けるためには、継続的な学習と自己投資が欠かせません。しかし負担が大きいため、スキルアップに時間と労力を割くことに不安を感じる人もいます。

これらの理由が、データアナリストは「やめとけ」と言われる原因といえるでしょう。

データアナリストの魅力・メリット

ここからは、以下4つのデータアナリストの魅力・メリットについて、詳しく解説します。データアナリストの仕事について興味のある方は、参考にしてください。

• 年収が高い
• 様々な業界で活躍できる
• 影響力の大きい仕事である
• フリーランスの道もある

図書館などの公共の施設

年収が高い

データアナリストの高い年収は、魅力の一つです。データ分析の専門知識とスキルを持つ人材は企業にとって非常に価値があるため、データアナリストの需要増加にともなって、給与も上昇しています。特に大手企業やIT業界では、データアナリストの年収が高い水準で維持されています。

データアナリストの年収は経験やスキル、業務内容によって異なりますが、一般的には初任給から高めに設定されていることが多いです。データ分析の経験が豊富で、データサイエンスや機械学習の知識を持つアナリストは高い評価を受けやすく、高収入を得ることができます。またプロジェクトのリーダーシップを発揮し、チームを指導する役割を担うアナリストも、高い年収を得られやすいでしょう。

データアナリストの年収が高い理由は、専門性の高さと市場の需要増加にあります。データアナリストとしてのキャリアを築くことで、安定した高収入を得ることが可能です。

さまざまな業界で活躍できる

データアナリストは、多岐にわたる業界で活躍できる点が魅力です。データ分析のスキルは特定の業界に限定されず、IT業界や金融業界、医療など幅広い分野で求められています。

さらにデータアナリストは、業界の枠を超えたキャリアパスを描くことができます。一つの業界で得たデータ分析の経験やスキルを、別の業界で応用することが可能です。業界をまたぐ経験によりキャリアの幅が広がり、さまざまな業界で新たな挑戦を続けることができます。

このようにデータアナリストの仕事は、多様な業界で活躍できる点が大きな魅力です。幅広い業界での経験を通じて、常に新しいスキルや知識を身につけることができるため、キャリアの成長にもつながります。データアナリストとしてのキャリアは多様であり、将来性も高いといえるでしょう。

影響力の大きい仕事である

データアナリストの仕事は、企業の意思決定に直接影響を与えます。例えばマーケティングキャンペーンの効果測定や、新製品の市場投入時期の決定など、さまざまなビジネスの場面でデータアナリストの分析が役立つのです。

データアナリストは経営層に対して報告を行う機会も多く、分析結果をもとにした提案が採用されることもあります。そのため、データアナリストの役割は単なるデータの取り扱いに留まらず、企業の方向性を左右する重要なポジションといえます。

データに基づいた意思決定がますます重要視される現代において、データアナリストの影響力は一層大きくなるでしょう。このようにデータアナリストの仕事は、影響力が大きくやりがいのある職業です。

フリーランスの道もある

データアナリストの仕事は、企業内だけでなくフリーランスとしても活躍できます。データ分析のスキルがあれば、特定の企業に縛られずに多様なプロジェクトに関わることが可能です。これは、自由な働き方を求める人にとって大きなメリットとなります。

フリーランスのデータアナリストとして働く場合、自分のスキルを活かしてクライアントのニーズに応じたデータ分析を行います。プロジェクトごとに異なる業界や課題に対応するため、幅広い知識と経験が身につくでしょう。

フリーランスとして成功するためには、自己管理能力やマーケティング能力も求められますが、それがクリアできれば、さらなるキャリアアップや収入増加が可能です。インターネットの普及により、オンラインでの仕事の受注も容易になっており、地理的な制約を受けずに多くのチャンスを掴むことができます。

このように、データアナリストはフリーランスとしての道も開けており、自己成長や収入アップを目指す人にとって魅力的なキャリアパスとなり得ます。

データアナリストの将来性

近年データの重要性は急速に高まり、多くの企業がデータを活用した意思決定を行うようになっています。これに伴い、データアナリストの需要は増加しています。

特にビッグデータやAIの発展により、データ分析の精度や範囲が広がっているのです。そのためデータアナリストの役割はますます重要になり、将来的にも需要が続くと予想されています。

金融業界や製造業、医療業界などデータ分析が重要な役割を果たす業界では、データアナリストの需要が特に高まっているのです。

つまり、データアナリストの将来性は非常に高いといえます。データを活用する企業が増える中で、その重要性は増し続けるでしょう。市場の需要が続く限り、データアナリストとしてのキャリアは明るい未来が期待できます。

データアナリストが向いている人の特徴

ここからは、以下5つのデータアナリストが向いている人の特徴について、詳しく解説します。

● データ分析が好きである
● 細かく地道な作業が苦ではない
● 論理的思考が得意である
● 新しいことを学ぶ意欲のある
● 人に説明するのが得意である

データ分析が好きである

データアナリストが向いている人の特徴の一つは、データ分析が好きであることです。データ分析に興味があり、そのプロセスを楽しめる人は、データアナリストとしてのキャリアに向いています。

データを収集し、整理し、分析して有用な情報を導き出す過程には、探求心と忍耐力が必要です。問題解決に対する情熱を持ち、データから洞察を引き出すことに喜びを感じる人は、この職業に適しています。

細かく地道な作業が苦ではない

データアナリストが向いている人の特徴の一つは、細かく地道な作業が苦ではないことです。

データアナリストの仕事はデータの収集やクリーニング、解析から結果の報告まで、多岐にわたる細かな作業が含まれます。データを扱う過程では、一つ一つのステップが非常に重要でミスが許されないため、慎重さと正確さが必要です。

例えば大量のデータを扱う際には正確にデータを入力し、エラーチェックを行い、必要な変数を抽出して整理する作業が発生します。このような地道な作業が得意であり、細部にまで気を配ることができる人は、データアナリストとしての適性が高いです。

論理的思考が得意である

データアナリストが向いている人の特徴の一つに、論理的思考が得意であることが挙げられます。

データアナリストの仕事は膨大なデータから有益な情報を抽出し、クライアントの課題解決に役立てるため、論理的なアプローチが必要です。

論理的思考力が高い人は、データの背後にある因果関係や関連性を明確にすることが得意です。例えばマーケティングデータを分析する際に、特定のキャンペーンが売上にどのような影響を与えたかを正確に把握し、その結果を元に次の戦略を立案する能力が求められます。

データアナリストの役割は、データに基づいた意思決定をサポートすることであり、そのためには高い論理的思考力が求められます。このようなスキルを持つ人は、データアナリストとしてのキャリアにおいて成功する可能性が高いです。

新しいことを学ぶ意欲がある

データアナリストは常に新しい技術やツールに対応する必要があるため、学び続ける意欲が求められます。

データ分析の分野は日々進化しており、新しいアルゴリズムや分析手法が次々と登場します。そのため、最新の知識を習得し続ける姿勢が必要です。またデータアナリストは異なる業界やビジネス領域のデータを扱うことが多く、それぞれの分野に特化した知識も求められます。

さらに、データ分析の結果を分かりやすく伝えるためのコミュニケーション能力も重要です。プレゼンテーションやレポート作成のスキルも、新しいことを学ぶ意欲によって向上します。

このようにデータアナリストとして成功するためには、継続的に学び続ける意欲が不可欠です。この意欲を持つ人は、データアナリストとしてのキャリアを築く上で大きな強みとなります。

人に説明するのが得意である

データアナリストはデータを分析するだけでなく、その結果をわかりやすく他の人に伝える役割も担います。そのため、人に説明するのが得意な人はデータアナリストに向いているでしょう。

データアナリストはクライアントや上司に対して分析結果を報告し、その結果を基にした意思決定をサポートします。この過程ではデータを視覚的に表現するスキルや、プレゼンテーション能力が重要です。例えばグラフやチャートを使ってデータを視覚化し、複雑な情報を簡単に理解できる形で提供します。また口頭での説明も求められるため、論理的に話を組み立てる力も必要です。

つまりデータアナリストとして成功するためには、単にデータを処理するだけでなく、そのデータをどのように伝えるかを考える能力が求められます。よって説明するのが得意な人は、この職業において大きな強みを発揮できるでしょう。

データアナリストが向いていない人の特徴

データアナリストは、膨大なデータを分析して有益な情報を抽出する重要な役割を担います。そのため、論理的思考や問題解決能力が不足している人には難しい仕事です。また数理的な知識やスキルも必要になるため、数学が苦手な人には適さないでしょう。

さらに、コミュニケーション能力が低い人もデータアナリストには向いていません。データの分析結果をチームやクライアントにわかりやすく伝える能力が求められるためです。コミュニケーション能力が低いと、分析結果の価値が十分に伝わらないことがあります。

データに対する興味や好奇心がない人も、この職業には向いていません。データアナリストは常に新しいデータや技術に触れる必要があります。興味がなければ、最新のトレンドや技術を追うことが難しくなります。

これらの特徴を持つ人は、データアナリストの仕事に適応するのが難しいでしょう。

未経験でデータアナリストになるには

ここからは未経験でデータアナリストになることについて、以下4つの側面から考察していきます。データアナリストに興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

• 未経験からデータアナリストになれるのか？
• 資格を取得する
• データ分析のスキルを磨く
• 転職サービスを利用する

未経験からデータアナリストになれるのか？

データアナリストは高度なスキルが求められる職種です。しかし、未経験からでもデータアナリストになることは可能です。

未経験からでもデータアナリストになるには、データ分析の基本的な知識を学ぶことが重要です。実務経験がない場合は、インターンシップやプロジェクトに参加して実践的なスキルを磨くことが求められます。自分自身でデータ分析のプロジェクトを立ち上げ、ポートフォリオとしてまとめるのも有効な方法です。

これらを地道に積み上げることで、未経験からでもデータアナリストとしてのキャリアをスタートさせることが可能です。

資格を取得する

未経験からデータアナリストを目指す際に、資格の取得は有効な方法です。資格を取得することで、必要な知識やスキルを体系的に学べるだけでなく、転職市場での評価も高まります。

例えば統計検定や情報処理技術者試験、オラクルマスターなどの資格は、データアナリストとしての基礎を固めるのに役立ちます 。

統計検定とは統計学の基礎知識を証明する資格で、データ分析の基礎を学びたい人に適しています。情報処理技術者試験はIT全般の知識をカバーしており、特にデータベースやネットワークの知識を深めたい人におすすめです。オラクルマスターはデータベース管理の専門知識を証明する資格で、データアナリストとしてデータベースの扱いに自信を持ちたい人に適しています 。

自分の目指すキャリアに合った資格を選び、継続的に学習を続けることで、着実にステップアップできるでしょう。

データ分析のスキルを磨く

未経験からデータアナリストになるには、まず基本的なデータ分析スキルを磨く必要があります。データアナリストはデータを正確に収集し、分析し、解釈する能力が求められます。そのため、統計学やプログラミング言語（特にPythonやR）に関する知識が不可欠です。

初めに、統計学の基礎を学ぶことが推奨されます。統計学はデータ分析の土台となるため、この知識がなければデータの解釈が難しくなります。次に、PythonやRといったプログラミング言語を学びましょう。これらの言語はデータの処理や可視化に非常に有効です。オンラインのコースや教材を利用することで、効率的にスキルを身につけることができます。

データアナリストとして成功するには、データ分析スキルをはじめとする多岐にわたるスキルと知識をバランスよく習得し、実践経験を積み重ねることが不可欠です。

転職サービスを利用する

未経験からデータアナリストになるとき、転職サービスを利用する方法があります。多くの転職サービスは、データアナリスト向けの求人情報を豊富に取り揃えているため、未経験者歓迎のポジションも見つけやすいでしょう。

ここで紹介したデータアナリストになるための準備をしたうえで、転職サイトに登録し、希望する職種や条件に合った求人を検索します。その後、興味のある企業に応募し、面接を受ける流れです 。

転職エージェントを利用すると、プロのキャリアアドバイザーがスキルや経験に基づいて適切な求人を紹介してくれます。履歴書や職務経歴書の書き方、面接対策などのサポートも受けられます。特に未経験者にとって、自分の強みやアピールポイントを効果的に伝えるためのアドバイスは非常に有益です 。

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未経験からデータアナリストになろうとするとき、どのような仕事をするのか、どのくらいの報酬なのか、といったことをまず知る必要があるからです。

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まとめ

データアナリストキャリアは一見すると魅力的に見えますが、実際には多くの挑戦や困難が伴います。データ分析に興味がない人や、論理的思考力や問題解決能力が苦手な人には向いていません。

データアナリストの仕事は常に新しい技術や手法を学び続ける必要があるため、学習意欲が欠かせません。業務内容も多岐にわたり、専門知識が求められるため、一定のプレッシャーを感じることが多いです 。

しかしこれらの課題を克服し、自分のスキルを高め続けることで、データアナリストとしての将来性は明るくなるでしょう。データアナリストを目指す場合は、これらのポイントを理解し、自分に適したキャリアパスを見つけることが重要です。