AIやビッグデータを活用してビジネスの成長につなげる企業が増える中、データサイエンティストやデータアナリストといった職種が注目されています。この2つの職種は、データ分析をビジネスに役立てる職種である点は共通していますが、相違点も少なくありません。では、具体的にはどのような違いがあるのでしょうか。
この記事では、データサイエンティストとデータアナリストの違いのほか、関連するデータ分析関連の職種について解説します。さらに、両者に向いているタイプやキャリアパス、スキルアップの方法についてもご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストとデータアナリストには、さまざまな違いがあります。まずは、当社が考える両者の違いについて解説します。他社の定義とは異なる場合があるため、ひとつの参考としてください。
役割が違う
データサイエンティストとデータアナリストは、いずれもデータを活用してビジネス課題の解決を図る専門職ですが、その役割には違いがあります。
データサイエンティストは、データを活用し、ビジネス課題を解決するプロセス全体に関わるプロフェッショナルです。機械学習や統計学などの知見を駆使して課題解決につながる示唆の提供を行うだけでなく、データの収集、加工、分析といった業務も必要に応じて担当します。
一方、データアナリストは、ビジネス課題の解決につながる示唆の提供やプレゼンテーションを中心に行う職種です。必要に応じてデータ分析にも関わります。
両者ともビジネスの意思決定を支援する点では共通していますが、データサイエンティストは広範な工程をカバーする総合職であり、データアナリストは特定分野に強みを持つ専門職と捉えると理解しやすいでしょう。
業務内容が違う
データサイエンティストとデータアナリストは、業務内容も違います。両者の具体的な業務内容は、下記のとおりです。
データサイエンティストの業務内容
- データ設計・仮説立案
ビジネス課題に応じて必要なデータを定義・収集し、解決するための仮説を立てる - データ前処理
データの修正・除外などにより、分析しやすい形に整える - データの可視化・分析
ビジネスの課題解決に役立つ傾向やパターンを抽出する手法を設計・実行する - レポーティング・示唆の提示
分析結果を関係者に伝え、次のアクションのヒントを提示する - 意思決定支援・ネクストアクションの策定
データ収集前から実行部門と方向性のすり合わせを行い、アクション策定まで適切に支援する
データアナリストの業務内容
- データ加工・集計
分析するデータの項目・粒度を定義・集計するほか、KPIの計算ルールも策定する - データの可視化・分析
BIツールを使ってダッシュボードなどを作成し、トレンド分析・アドホック分析などを行う - レポーティング・示唆の提示
分析結果にもとづきインサイトを抽出し、次のアクションのヒントを提示する
データサイエンティストは、ビジネス課題に応じて必要なデータを定義し、課題解決の仮説を立案するだけでなく、具体的なアクションプランの策定まで全体的に支援します。
一方のデータアナリストは、分析するデータの定義やKPIの計算ルールの策定、分析にもとづいたインサイト抽出とアクションのヒントの提示を中心に行います。
両者には、担当業務の範囲や深さに違いがあるといえるでしょう。
求められる知識・スキルが違う
データサイエンティストとデータアナリストは、求められる知識とスキルも違います。両者が業務内容に応じて必要な知識とスキルは、主に下記のとおりです。
データサイエンティストに求められる知識・スキル
- プログラミングスキル
PythonやRといったプログラミング言語のスキル - 数学・統計学の知識
仮説検定、回帰分析、ベイズ統計などの知識 - 機械学習・AIに関する知識
決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークといった機械学習アルゴリズムへの理解 - データ可視化スキル
Tableau、Power BIといったBIツールの操作スキル - ドメイン知識
業界特有のビジネスに対する理解力 - コミュニケーション力
複雑な分析結果を平易に説明する力
データアナリストに求められる知識・スキル
- データ分析スキル
SQL、Excelなどによる集計・可視化のスキル - 統計の基礎知識
統計を通じて傾向分析、相関分析、時系列解析などを行うスキル - データ可視化スキル
BIツールの操作スキルのほか、グラフやダッシュボードの作成スキル - ビジネス理解
課題の背景や意義を捉える力 - プレゼンテーション力
関係者への報告・提案するスキル
データサイエンティストは、データ分析に使う統計学や機械学習・AIに関する知識のほか、プログラミングなどのスキルも求められます。データアナリストは、統計やデータ可視化の基本的なスキルに加え、ビジネスの知識をデータ分析に役立てる能力が求められる点が特徴です。
このように、両者に求められるスキルセットには重なる部分があるものの、役割に応じた違いがあります。
データサイエンティストとデータアナリストに向いているタイプ
データサイエンティストとデータアナリストは、いずれも専門性が高く、地道な作業や論理的思考を必要とする職種です。そのため、両者に共通して向いているタイプもあれば、それぞれに特有の適性も存在します。どちらの職種にも共通して向いているのは、下記のようなタイプです。
データサイエンティスト・データアナリストに向いている主なタイプ
- 学習意欲が高く、新しい知識や技術を継続的に習得できる
- 地道な作業やデータの扱いが苦にならない
- 論理的思考に優れ、物事を体系的に捉えるのが得意
- 内向的で、集中して分析作業に取り組むのが好き
- データを分析して物事を深く理解するのが好き
一方、データサイエンティストは「ビジネスに対する関心が強く、課題を発見・定義できる」「チームメンバーやステークホルダーと積極的にコミュニケーションをとれる」といったタイプだと、より高い適性があります。
また、データアナリストは、「統計学や数学が好き」なタイプが、より向いているといえるでしょう。
データサイエンティスト・データアナリストの関連職種
データ活用が進む現代のビジネス環境では、データサイエンティストやデータアナリストのほかにも、さまざまなデータ分析関連の職種があります。ここでは、代表的な3職種を解説します。
データエンジニア
データエンジニアは、データ分析の土台となる「データ基盤」の構築・管理を担う専門職です。データを収集し、蓄積・加工・保存・分析する環境を整えることで、データサイエンティストやデータアナリストが効率的に業務を行えるよう支援します。 データサイエンティストやデータアナリストと連携することで、データの価値を最大限に引き出すのが主な役割です。
AIエンジニア
AIエンジニアは、機械学習や深層学習といったAI技術を活用し、企業の業務改善やサービス向上を支援する専門職です。AIモデルの設計・構築から運用・改善までを担うため、データサイエンティストよりも高度な専門性とスキルが求められます。
試行錯誤を重ねてAIの精度を高め、成果に結び付けるのがAIエンジニアの役割です。
BIエンジニア
BIエンジニアは、BIツールを活用して、データ可視化の環境を構築・管理する職種です。データサイエンティストやデータアナリストのようにデータ分析そのものを行うのではなく、データ分析の結果を「どう見せるか」「どう使うか」の環境を整える役割を担います。
データマートを活用し、ダッシュボードなどのBIツールを構築するほか、データのクエリの最適化、データの可視化支援などを行います。
データサイエンティスト・データアナリストのキャリアパス
データサイエンティストとデータアナリストは、それぞれキャリアパスが異なるため、みずからのキャリアを考える際は、その違いを理解しておくことが大切です。
ここでは、データサイエンティストとデータアナリストそれぞれの、キャリアパスについて見ていきましょう。
データサイエンティストのキャリアパス
データサイエンティストは、データ分析に関する豊富な知識とスキルが求められる専門職です。多くの場合、データエンジニアやデータアナリストとしての実務経験がキャリア形成の基盤となります。
データサイエンティストになり、さらに経験と実績を積むと、さらに専門性の高いシニアデータサイエンティストにステップアップが可能です。
また、プロジェクト全体を統括するマネジメント職や、経営層に加わるといった選択肢もあります。
データアナリストのキャリアパス
データアナリストは、さまざまな職種から転身しやすい職業です。コンサルタントやマーケターなど、ビジネス寄りの職種からデータアナリストになる人も少なくありません。エンジニア職からデータアナリストにステップアップするケースもありますが、その場合には、いかにビジネスの理解力を高めるかが課題となります。
データアナリストとして実績を積むと、プロジェクト全体に関わるデータサイエンティストにステップアップが可能です。ただし、データエンジニアの経験が十分になくては、データサイエンティストとして活躍していくのは難しいかもしれません。 そのほか、複数のデータアナリストを統括してプロジェクトの進行管理を担うマネージャーや、より専門性の高いシニアデータアナリストへとステップアップしていくことも可能です。
データサイエンティスト・データアナリストのスキルアップ方法
続いては、データサイエンティストとデータアナリストのスキルアップ方法を解説します。データサイエンティストやデータアナリストとしてキャリアを築いていく際の、参考にしてください。
データサイエンティストのスキルアップ方法
データサイエンティストとしてスキルアップするには、データ分析関連の技術力とビジネスの理解度、コミュニケーション力をバランス良く伸ばすことが重要です。
そのためには、オンライン講座で機械学習・統計・プログラミングを体系的に学ぶほか、データ分析のコンペに参加し、実務に近い経験を積むといった方法があります。
また、社内外のコミュニティに参加し、データサイエンティストとの交流を通じて、最新のトレンドや実践的なノウハウを吸収するのもひとつの方法です。
データアナリストのスキルアップ方法
データアナリストとしてスキルアップするには、データ分析の技術だけでなく、業務理解やプレゼンテーション力の向上が欠かせません。
具体的には、データ可視化ツールやBIツールの操作スキル、プログラミングスキルを習得することが重要です。
そのほか、業務部門との積極的なコミュニケーションを通じて、ビジネス理解を深めることも大切といえます。どのようなKPIが重要なのか、どのように分析結果が活用されるのかを理解することが、実践的な分析につながるでしょう。
データサイエンティストとデータアナリストの違いを知り、自分に合ったキャリアを選ぼう
データサイエンティストとデータアナリストは、いずれもデータを活用してビジネスの意思決定を支援する重要な職種です。その役割や業務内容、求められる知識・スキルには共通点がありますが、異なる部分も多いため、キャリアを検討する際は両者の違いをよく理解する必要があります。
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