近年、IT人材の需要がさまざまな業界で高まっています。中でも、データ分析・可視化やビジネス課題の解決につながる示唆を提供するデータアナリストは、経営の意思決定に貢献する重要な職種として注目されています。データを扱うスキルに加えて、ビジネスへの理解力やプレゼンテーション力も求められることなどから、高い将来性が見込まれる職種です。
この記事では、データアナリストのタイプ別の役割や具体的な仕事内容のほか、必要なスキルについて解説します。また、データアナリストに向いている人の特徴や、おすすめの資格、未経験からデータアナリストになる方法、データアナリストの将来性についても、詳しく見ていきましょう。
ちなみに、データアナリストについて調べていると、「自分に向いているのか」「未経験でもできるのか」と不安に感じる方も多いのではないでしょうか。データアナリストに向いている人の特徴については、こちらで詳しく解説しています。
→データアナリストに向いている人＝3K（経験・勘・根性）が苦手
1. データアナリストとは、データ分析・可視化とプレゼンテーションを行う専門家
データアナリストとは、企業が保有する多種多様なデータを分析・可視化し、そこから得られるインサイト（示唆）をもとに、ビジネス課題の解決を支援する専門家のことです。数字に表れるデータをただ処理するだけでなく、分析結果にもとづいてビジネスの課題を論理的に導き出し、関係者にわかりやすくプレゼンテーションすることが求められます。
分析対象となるデータは、膨大かつ多様です。そのため、データアナリストはデータを格納・管理する「データマート」を目的に応じて設計したり、構造化したりする役割も担います。データアナリストがビジネス視点にもとづいてデータマートを構造化することで、意思決定に適切に活用できるようになります。
なお、データ分析業務は定型的なものだけでなく、突発的なビジネス課題に応じて行うケースも多く、データアナリストには、柔軟かつ迅速な対応力が欠かせません。
2. データアナリストの代表的な2つのタイプ
データアナリストは、その役割や専門性によって、いくつかのタイプに分けられます。ここでは、代表的な「コンサル型データアナリスト」と「エンジニア型データアナリスト」についてご紹介します。
2-1. コンサル型データアナリスト
コンサル型データアナリストは、クライアントの抱えるビジネス課題をデータ分析によって解決することを主な業務とするデータアナリストです。
コンサル型データアナリストの業務の特徴は、ビジネス課題の解決を支援するためにはどのようなデータを分析すればいいのか、仮説を立てることにあります。その仮説にもとづいてデータ分析を行い、その結果から得られた知見をもとに、課題解決のための施策を提案します。
コンサル型データアナリストに求められるのは、ビジネス理解力や課題発見力、解決策の提案力です。また、戦略的思考やコミュニケーション能力も求められます。
2-2. エンジニア型データアナリスト
エンジニア型データアナリストは、データそのものの構造や規則性に注目し、システム改善や運用最適化に活かすデータアナリストです。データ分析によって得られた知見をシステム設計やプロセス改善につなげ、より効率的で安定したデータ活用環境を構築することが、主な業務となります。
エンジニア型データアナリストに求められるのは、データベースやシステム全体への理解、プログラミングスキルなどです。
3. データアナリストの仕事内容
データアナリストは、多岐にわたる業務を担う職種です。ここでは、データアナリストの代表的な仕事について解説します。
3-1. データ加工・集計
データ加工・集計は、データアナリストの仕事のひとつです。具体的には、データ分析にあたり、必要なデータの項目を定義するだけでなく、それをどの程度の粒度で分析すべきかの設計を行います。
「商品別の月次売上」を分析したい場合と、「エリア別の来店数」を分析したい場合では、必要なデータが異なります。データアナリストは、データ分析の目的に合わせて、必要なデータの構造を定義します。
データエンジニアやデータスチュワードがデータの集計・加工を行うのに対し、データアナリストはデータを集計・加工するための設計図を描く立場といえるでしょう。
また、データが適切に整備されていない場合は、「このような形でデータを提供してほしい」といったリクエストも行います。
3-2. KPIロジックの定義
KPI（重要業績評価指標）の設計も、データアナリストの重要な業務です。「何をもって成果とするか」を定義し、それをデータでどのように測るかの計算ロジックを明確にします。
具体的には、「定期購入の継続率」や「リピート顧客の割合」など、目的に応じたKPIを設定し、数式・集計条件・フィルター条件を設計します。
これらは、ビジネス理解と論理的思考力が求められる工程であり、データを「使える指標」に変える思考力が必要です。
3-3. 定型分析・アドホック分析
データアナリストは、定型分析とアドホック分析も行います。
定型分析は、定期的に行うKPIモニタリングやトレンド分析などのことです。一方のアドホック分析は、特定の課題や仮説に応じて必要なデータを短期間で分析する、スポット対応型のデータ分析です。どちらも、データアナリストにとって重要な業務といえます。
データ分析の過程では、BIツールを活用したダッシュボードやレポートの作成も行い、関係者との情報共有の効率化などにも取り組みます。
3-4. インサイトの抽出
経営の意思決定につながるインサイトの抽出も、データアナリストの重要業務です。
具体的には、データを分析し、その結果にもとづいた洞察を、意思決定者に提供します。例えば、「業績改善のために特定エリアで追加施策を実施すべき」といった具体的なアクションをプレゼンテーションして、意思決定を強力にサポートします。
4. データアナリストの年収は？
データアナリストは、IT職種の中でも比較的高い年収が期待できる職種です。企業の意思決定を支える重要な役割を担うため、データ分析のスキルだけでなく、ビジネス課題を解決する能力や提案力が評価されやすい傾向があります。
4-1. 正社員データアナリストの平均年収は約720万円
求人統計データや転職エージェントの調査によると、データアナリスト（正社員）の平均年収は720万円前後となっています。国税庁が発表している日本の平均年収（約480万円前後）と比較しても、かなり高い水準にあることが分かります。
給料分布を見ると750万〜850万円台のゾーンがボリュームゾーンであり、全体の給料幅は400万円台〜1,200万円以上と非常に幅広いのが特徴です。
ただし、実際の年収は勤務先や業界、担当業務、経験年数によって大きく異なります。例えば、データの集計やレポート作成を中心に担当する場合と、分析結果を基に経営層へ提案したり、データ活用プロジェクトをリードしたりする場合では、求められるスキルや責任が異なるため、年収にも差が生じます。
年収アップを目指すのであれば、PythonやSQLなどの分析スキルを磨くだけでなく、ビジネス課題を整理して分析計画を立てる力や、分析結果を分かりやすく説明・提案する力も身に付けることが重要です。担当できる業務範囲が広がるほど市場価値も高まり、高年収の求人へ応募できる可能性が高くなるでしょう。
4-2. データアナリストがさらに年収を上げるための4つの具体策
「とりあえずSQLを覚えてデータ集計ができるようになった」という状態だけでは、現場での年収はなかなか上がりません。競合となるアナリストと差別化し、年収700万〜1,000万円の壁を突破するために取るべき具体的なアクションは以下の4つです。
①PythonやAI・機械学習の知識を掛け合わせる
単なるSQLでの集計だけでなく、Pythonを用いた予測モデルの構築やAIツールの活用ができるようになると、希少価値が一気に高まります。
②分析結果ではなく「ビジネスの改善策」を提案する
「データがこうなっています」という事実報告で終わらせず、「だからこの施策に予算を投じるべきです」というビジネス視点・プレゼンテーション力を磨くことが、高評価への最短ルートです。
③データ活用に積極的な「高年収業界」を狙う
金融、IT・Web大手、製薬、コンサルティング業界などはデータアナリストに対する予算が高く設定されています。同じスキルセットでも、業界を選ぶだけで年収が100万〜200万円変わるケースは珍しくありません。
④キャリアの拡張（データサイエンティストやプロダクトマネージャー）を見据える
データアナリストとしての知見をベースに、より高度なデータサイエンティストや、データを根拠にプロダクトを成長させるマーケター・PM（プロダクトマネージャー）へ領域を広げることで、市場価値を極限まで高められます。
まずは現職や個人学習の中で、SQLでの集計に加え、簡単な可視化ツール（TableauやPower BIなど）を用いて1つの改善提案を作ってみることから始めてみましょう。
5. 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、いずれもデータを扱う専門職ですが、その役割や業務に違いがあります。
データアナリストは、データの可視化や分析を通じて、ビジネスの課題解決につながる示唆を提供する職種です。
一方、データサイエンティストは、データ活用を通じたビジネス課題の解決のプロセス全体に関わる専門職です。課題を解決するための示唆を提供するだけでなく、データの収集、加工、分析といった業務も必要に応じて行います。
どちらも、ビジネスの意思決定を支援する点は共通しています。しかし、データアナリストは特定分野に強みを持つ専門職であり、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と捉えると理解しやすいでしょう。
6. データアナリストに必要な5つのスキル
データアナリストとして活躍するためには、さまざまなスキルが求められます。データアナリストに必要なスキルは、主に下記の5つです。
6-1. データ分析スキル
データ分析スキルは、データアナリストに不可欠です。SQLやExcelを使った基本的なデータ分析スキルは、データアナリストとして仕事をする上では欠かせません。
加えて、PythonやRなどのプログラミング言語を使ってより高度な分析や自動処理が行えると、活躍の範囲が広がります。
6-2. 統計の知識
データアナリストとして活動するには、統計の知識も必要です。具体的には、傾向分析や相関分析、時系列解析などが正確に行える必要があります。
これらの知識が十分に備わっていることで、データが示す意味を本質的に理解できるようになります。
6-3. BIツールの操作スキル
Tableau、Power BI、Looker StudioといったBIツールの操作スキルも、データアナリストの仕事に必要です。
データ分析では、関係者に分析結果をわかりやすく伝えることが求められます。グラフやダッシュボードを使い、複雑なデータを視覚的に表現するスキルも必要です。
6-4. ビジネスへの理解力
データアナリストには、ビジネスへの理解力も欠かせません。
業務フローや業界構造、経営戦略などをきちんと理解することで、データ分析の結果を課題解決につなげることができるようになります。
6-5. プレゼンテーション力
データ分析の結果やインサイトをわかりやすく伝えるためには、プレゼンテーション力が必要です。
論理的な構成、視覚的な工夫などによって、複雑な内容でも相手に納得感を持たせることができます。データ分析に説得力を与えるこのスキルは、社内外の信頼構築にもつながります。
7. データアナリストが「やめとけ」と言われる理由
データアナリストは高い年収や将来性が期待できる一方で、「やめとけ」と言われることもあります。これは、仕事内容を十分に理解しないまま目指すと、「思っていた仕事と違った」と感じるケースがあるためです。
ただし、やめとけと言われる理由は、データアナリストという仕事そのものに問題があるからではありません。求められるスキルや業務内容を理解し、自分に合っているかを見極めることが大切です。
ここでは、データアナリストが「やめとけ」と言われる主な理由をご紹介します。
7-1. 地道なデータ確認・検証作業も多い
データアナリストというと、AIを活用して高度な分析を行う華やかな仕事をイメージする方も多いでしょう。しかし、実際には地道な作業に多くの時間を費やすことも少なくありません。
例えば、分析に使うデータに誤りや欠損がないかを確認したり、集計条件を見直したり、分析結果が妥当かどうかを何度も検証したりする作業が必要です。こうした下準備が不十分だと、分析結果そのものの信頼性が損なわれてしまいます。
そのため、細かな作業を丁寧に進めることが苦手な人は、「思っていた仕事と違う」と感じる可能性があります。
7-2. 幅広い知識が求められ、継続的な学習が必要
データ分析の分野は技術の進歩が速く、新しい分析手法やツールが次々と登場します。
そのため、SQLやPythonなどのプログラミングスキルだけでなく、統計学や機械学習、BIツールなどについても継続的に学び続ける姿勢が欠かせません。また、データを活用する業界やビジネスへの理解も求められるため、習得すべき知識は幅広くなります。
学び続けることを負担に感じる人にとっては、大変な仕事だと感じるでしょう。一方で、新しい知識を身に付けることが好きな人にとっては、常に成長を実感できる魅力的な職種ともいえます。
7-3. 分析するだけでなく、説明や提案まで求められる
データアナリストの役割は、データを分析して終わりではありません。分析結果を分かりやすく伝え、企業の課題解決につながる提案を行うことも重要な仕事です。
例えば、「売上が伸び悩んでいる」という分析結果を示すだけでは十分ではありません。なぜその結果になったのかを説明し、「どのような施策を実施すべきか」まで提案して初めて、データ分析が企業の意思決定に役立ちます。
そのため、論理的に説明する力やコミュニケーション力、プレゼンテーション力も求められます。データだけを扱う仕事だと思っていると、このような業務とのギャップを感じてしまうことがあるでしょう。
しかし、こうした役割を担えるデータアナリストは市場価値が高く、年収アップにもつながりやすい傾向があります。仕事内容の大変さだけで判断するのではなく、自分の適性や目指したいキャリアと照らし合わせて判断することが重要です。
8. データアナリストに向いている人の特徴は？
データアナリストに向いている人の特徴は、主に下記のとおりです。データアナリストとしてのキャリアを検討している方は、ぜひ参考にしてください。
8-1. コミュニケーション力がある人
コミュニケーション力がある人は、データアナリストに向いています。
データアナリストには、関係者と目的を共有したり、分析結果をわかりやすく説明したりする機会が多いため、円滑なコミュニケーションができる力が必要です。対話を通じてニーズを深掘りする姿勢が、質の高いデータ分析やインサイト抽出につながります。
8-2. 論理的に考えられる人
データアナリストは、論理的に考えられる人が向いています。
データ分析では、ビジネス課題の仮説を立て、データにもとづいて検証し、課題解決の洞察を提供する必要があります。そのため、物事を筋道立てて考える、論理的思考力が欠かせません。論理的に考えられる人はデータ分析の質も高まりやすく、分析結果の説得力も高くなるでしょう。
8-3. 地道な作業が苦にならない人
地道な作業が苦にならない人も、データアナリストに向いています。
データアナリストの仕事には、データの加工・集計や、繰り返しの検証作業といった地道な作業が少なくありません。細かい作業にコツコツ取り組める人、正確さを大切にできる人は、データアナリストに向いています。
8-4. 勉強熱心な人
データアナリストとして活動し続けるには、勉強熱心であることが大切です。
データ分析の分野は日々進化しており、新しいツールや手法が次々と登場しています。常に新しい知識を取り入れようとする向上心と学び続ける姿勢がある人は、長期的に成長していけるでしょう。
9. データアナリストにおすすめの資格5選
データアナリストを目指す方、スキルを証明したい方にとって、資格取得は大きな武器になります。ここでは、データアナリストにおすすめの資格をご紹介します。
9-1. 統計検定
統計検定は、統計の基礎知識と、実際に活用する能力を問う検定試験です。データ分析や、その結果をビジネスで活用する上では、統計学が重要となります。そのため、データアナリストを目指すなら、受けておきたい検定といえます。
9-2. 情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、システムの設計から開発、運用までの知識・技能を問う国家試験です。中でも、広範な知識・技能を問う「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」に合格すると、経営戦略やプロジェクトマネジメントなどにも活かしていくことができます。
また、データベースに関する高度な知識・技能を問う「データベーススペシャリスト試験」も、合格するとデータアナリストとして活動する上でプラスになるでしょう。
9-3. G検定・E資格
G検定は、AIやディープラーニングのリテラシーを習得するための検定試験で、E資格はそれらを実装する知識やスキルの資格です。データ分析ではAIや機械学習の知見が必要となるため、受検をおすすめします。
9-4. Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験とは、Pythonや数学の知識のほか、Pythonを活用したデータ分析の技術レベルを問う試験です。データベースに関する知識と同様、Pythonのスキルもデータアナリストとして活動する上でプラスになるため、受験しておくといいでしょう。
9-5. オラクルマスター
オラクルマスターは、Oracle Databaseの操作スキルを認定する、日本オラクル株式会社による資格です。データベースに関する知見は業務の過程で求められる場面が多いため、取得しておくことをおすすめします。
10. 未経験からデータアナリストになるには？
未経験でも、適切な準備をすれば、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。ここでは、未経験からデータアナリストを目指す具体的な方法をご紹介します。
10-1. データ分析のスキルを身に付ける
未経験からデータアナリストになるには、データ分析のスキルをきちんと身に付けることが大切です。
統計学やデータの扱い方を学びつつ、PythonやRなどのプログラミング言語も習得すると、実務への応用力が高まります。近年は、オンラインの学習サービスやスクールを活用して、実践的に学ぶことが可能です。
10-2. 資格を取る
資格を取ることも、未経験からデータアナリストになる方法のひとつです。
資格を取ると、学んだスキルに関する知識の裏付けができ、確固たる知見があることをアピールできます。データアナリストの資格は複数ありますが、前述した資格・試験が特におすすめです。
10-3. IT関連業務の経験を活かして転職する
ITエンジニアやマーケター、コンサルタントといった業務の経験があれば、未経験でもデータアナリストに転職できるケースがあります。
データ分析の実務経験がなくても、そうした業務で得たデータ活用の視点やロジカルな思考力は、データアナリストの業務にも役立つでしょう。
11. データアナリストの現状と将来性
データアナリストは、今後ますます需要が高まると予想される、将来性のある職種です。企業の競争力を高める意思決定を、データにもとづいて行う重要性は年々高まっており、それを支えられるデータアナリストの役割は拡大し続けています。
データアナリストの需要は、以前はIT業界や金融業界が中心でした。しかし現在では、製造、流通、小売、医療、教育など、あらゆる業界でデータ活用の動きが加速しています。データアナリストの活躍の場は、今後も広がっていくことが予想されます。 また、データアナリストとして経験と実績を積むと、データ分析の業務全体を統括するデータサイエンティストへのキャリアアップも夢ではありません。データ分析のスキルを活かし、より市場価値の高い人材へと成長していけるでしょう。
ちなみに、データアナリストの仕事内容や魅力を理解する一方で、「実際の働き方はきつくないのか」「やめとけと言われる理由は何か」といった不安を感じる方もいるかもしれません。データアナリストが「やめとけ」と言われる理由については、こちらで詳しく解説しています。
→データアナリストはやめとけと言われる理由とは？将来性も解説
12. データアナリストとしてのキャリアを築きたいなら、分析屋がおすすめ
データアナリストは、データを分析・可視化するだけでなく、それをビジネス課題の解決や意思決定に活かせる提案をする重要な職種です。データ分析や統計の知見、BIツールの操作スキル、コミュニケーション力などを活かしながら企業の成長に貢献できるのが、データアナリストの魅力といえるでしょう。
分析屋では、顧客に寄り添う、真のプロフェッショナルなデータアナリストを育てることを大切にしています。データ分析を効率的に行うだけでなく、顧客の本質的なニーズに応える力を培っていける環境を整備しているため、ビジネスの理解力とコミュニケーション力をバランス良く磨き、市場価値の向上や年収アップを目指していくことが可能です。
データアナリストとしてのキャリアを築きたい方は、ぜひ分析屋の採用ページをご覧ください。
▼採用サイトはこちら
分析屋採用サイト
