データ分析やビジネス課題を解決するインサイトを提供するデータアナリストは、データ活用が広がっている現在のビジネスにおいて、重要性の高い職種です。
しかし、「データアナリストになるのはやめとけ」というネガティブな意見もあるため、不安を感じている方も少なくないでしょう。
本記事では、データアナリストは「やめとけ」と言われる理由のほか、データアナリストになるメリットを解説。データアナリストの将来性についても紹介しますので、データサイエンティストになることを検討している方は、ぜひ参考にしてください。
データアナリストとは？
データアナリストは「やめとけ」と言われる理由を紹介する前に、そもそもデータアナリストとはどのような職種であるか解説します。
データアナリストは、企業や組織が保有する膨大なデータを分析・可視化し、そこから有用なインサイトを導き出してビジネス課題の解決を支援する専門家です。単なるデータの分析・可視化にとどまらず、その結果をもとに経営層や現場へ提案を行う役割を担っています。
データアナリストの主な業務には、データを格納する「データマート」の要件定義や、ビジネス視点にもとづくデータ構造の設計などがあります。これらを通じて、意思決定に直結するような提案を行うことが主な役割です。 また、データ分析業務は定型的なものだけではなく、短期間で行うスポット対応型のアドホック分析も多く発生します。そのため、データアナリストには、突発的なビジネス課題に柔軟に対応し、迅速にインサイトを提供できる柔軟性も必要です。
データアナリストはやめとけと言われる理由
データアナリストはビジネスを成長させる上で重要な役割を担っていますが、インターネットなどでは「やめとけ」と言われることもあります。ここでは、その理由について見ていきましょう。
求められるスキルのハードルが高いから
データアナリストは、求められるスキルのハードルがとても高いため、「やめとけ」と言われることがあります。
データアナリストとして活動するには、数学や統計学、IT関連の知識、BIツールの操作スキルなどが求められます。そのため、そもそもデータアナリストになること自体が容易ではなく、さらに就職後も新しい知識や技術を習得し続ける必要があり、スキルアップしていくのも簡単ではありません。
しかし、データアナリストはさまざまな業種で求められているため、継続的に努力することで人材価値を高め、収入をアップさせることもできるでしょう。
学習範囲が広範囲かつ多様だから
仕事に必要な学習の範囲が広範囲かつ多様であることも、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由のひとつです。
前述のとおり、データアナリストとして活動するためには、幅広い知識とスキルが求められます。新しい技術やツールは次々に登場するため、継続的な学習が欠かせず、時間的・費用的な負担が大きくなる場合もあるでしょう。
地道な作業の連続だから
データ分析業務は、コツコツと取り組む地道な作業の連続です。データと日々向き合いながら、小さな動きを敏感にキャッチする必要があります。
このような作業が苦手な人にとっては、データアナリストの仕事は向いていないと感じるかもしれません。
一定のコミュニケーション力を求められるから
データアナリストは、地道な作業の連続でありながら、一定のコミュニケーション力も求められます。
データアナリストの仕事の本質は、データ分析そのものではなく、その結果をもとに現場担当者や経営層にわかりやすく説明し、提案することにあります。そこでは、専門知識に加え、相手に合わせて説明できるコミュニケーション力が不可欠です。
そのため、コツコツと作業することだけが得意な人には、向いていない職種といえるでしょう。
仕事量が多くなりがちだから
仕事量が多くなりがちであることも、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由です。
データアナリストの基本的な業務内容は、データの分析・可視化と、そこから得られるインサイトにもとづいたビジネス課題の解決支援です。
しかし、実際にはクライアントとのやりとりも、並行して行わなくてはなりません。また、クライアントが複数社になることもあるため、仕事量が想定以上にふくらみ、負担が大きくなることもあります。
社内で過度に期待されるから
データアナリストは職種自体の歴史が浅いこともあり、認知が十分ではありません。そのため、あらゆる問題がデータ分析によって明確化・解決できると誤解され、社内で過度に期待されるケースがあります。
その結果、プレッシャーが大きくなり、精神的につらくなるだけでなく、期待に応えようとするあまり、業務範囲が際限なく広がってしまうといったリスクもあります。
データ分析が困難な環境であるケースが多いから
データアナリストは、データ分析が困難な環境であるケースが多いため、「やめとけ」と言われることがあります。
データ分析が困難な環境とは、「必要なデータがそろっていない」「データが複数のシステムに分散している」といった状況のことです。この場合、データの収集や整理に多くの時間がかかってしまい、重要な分析業務が思うように進みません。
また、経営層や部門担当者のデータ活用に対する理解が浅い場合、データアナリストが効果的な提案をしても、受け入れてもらえないことがあります。
このような環境では、データアナリストとして能力を発揮できず、苦労するでしょう。
将来が見えにくいから
データアナリストが「やめとけ」と言われる理由には、将来が見えにくいという職種の特徴も関係しています。近年は、ビジネスにAIを活用する動きが広まっており、将来的にはデータアナリストの業務も、部分的にAIに代替される可能性があるでしょう。
その点では、データアナリストの将来は見えにくい状態にあるといえますが、言語化されていないビジネス課題を見極め、クライアントと議論しながら解決策を探ることは、現時点でAIには代替できません。
AIに任せられる部分はAIに任せつつ、コミュニケーション力を磨いてクライアントとの信頼を高めていけば、データアナリストとしてステップアップしていくことが可能です。
データアナリストになるメリット
前述したとおり、データアナリストはさまざまな理由から「やめとけ」と言われますが、メリットも多くあります。主なメリットは下記のとおりです。
企業の成長に貢献できる
データアナリストは、データ分析を通じて経営層の意思決定をサポートし、企業の成長に貢献できます。
市場動向や顧客ニーズなどをデータとして可視化し、ビジネスの成長につながる提案をすることには大きな責任が伴いますが、やりがいも大きいでしょう。
このことは、データアナリストになる大きなメリットといえます。
幅広い業界で必要とされている
人材として幅広い業界で必要とされていることも、データアナリストのメリットです。
近年は、ビジネスにおけるデータ活用が広がり、IT業界に限らず、金融、医療、小売、製造といった、さまざまな業界でデータアナリストのニーズが高まっています。
キャリアの幅を広げやすい点は、データアナリストになる大きな魅力です。
高収入が見込める
データアナリストになると、高収入が見込めます。データ分析に関わる高度な知識とスキルは、企業にとって高い価値があります。
これに伴い、データアナリストの人材としての需要も高まっているため、データアナリストになれば、比較的高い年収を期待できるでしょう。
さらに、コミュニケーション力を磨いてプロジェクトリーダーなどにキャリアアップすれば、さらに高い年収を得られます。
独立も夢ではない
データアナリストになれば、独立も夢ではありません。データアナリストとして経験を積み、営業力やセルフマネジメント力を磨けば、フリーランスとして独立する道も開けます。
独立すれば、働く時間や案件を自分で選べる自由度が高くなり、より自分らしいキャリアを築くことができるでしょう。
データアナリストに向いている人の特徴
続いては、データアナリストに向いている人の特徴を解説します。データアナリストを目指すか検討する際の、参考にしてください。
コミュニケーション力がある
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、データ分析のスキルだけでなく、現場担当者や経営層と円滑にやりとりを行う能力が求められるからです。
ビジネス課題を明確化するための現場ヒアリングや、経営層への課題解決策の提案ができる人は、データアナリストとして活躍しやすいでしょう。
論理的思考ができる
論理的思考ができる人も、データアナリストに向いています。データアナリストとして活動するには、データ分析の結果をもとに論理的に問題の原因を特定し、解決策を導き出せる力が必要だからです。
データ分析作業に求められるのは、感覚や思い込みではなく、あくまでデータにもとづき、冷静に分析できる思考力です。そうした作業が苦にならない人は、データアナリストとして活躍しやすいといえます。
向上心と学習意欲がある
データアナリストは、向上心と学習意欲がある人が向いています。
データアナリストを続けるには、PythonやRといったプログラミング言語のほか、データベース、SQL、統計学など、幅広い分野の知見を絶えずアップデートすることが重要です。
経験だけでなく、そうしたアップデートの蓄積が、ステップアップの力となります。学び続けることが苦にならない人は、データアナリストとして成長していけるでしょう。
地道な作業を継続できる
地道な作業を継続できる人も、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は、地道な作業の積み重ねです。地道な努力を厭わず、丁寧かつ粘り強く作業を継続できるタイプの人が向いています。
データアナリストの将来性
ビジネスにおけるデータ分析の重要性は高まっており、データアナリストの人材としてのニーズは、今後も高まっていくでしょう。その意味で、データアナリストは将来性がある職種といえます。
ただし、データアナリストとして将来的に必要とされるようになるには、自己研鑽を重ね、スキルアップし続けることが重要です。
作業そのものはAIの普及によって自動化が進むため、エンジニアタイプのデータアナリストはニーズが減っていくかもしれません。
今後のデータアナリストには、社内ヒアリングなどを通じてビジネス課題をつかむコミュニケーション力、それを経営層に伝えてより良い意思決定に導くプレゼンテーション力が不可欠です。そのためには、ビジネスの課題をみずから調査し、改善に向けて行動する主体性が求められます。
企業側としても、データアナリストの主体性を尊重し、データアナリストが積極的に活動できる環境を整備していくことが大切です。
未経験からデータアナリストになる方法
未経験からデータアナリストになるには、いくつかの方法があります。主な方法は下記のとおりです。
就職して実務を学ぶ
就職して実務を学ぶのは、未経験からデータアナリストの仕事を覚える最も効率的な方法です。データ分析を通じて調査支援やマーケティング支援を行う会社には、未経験者を受け入れているところもあり、チャレンジする価値は大いにあるといえるでしょう。
なお、分析屋ではデータ分析業務に関する独自の育成プログラムがあり、未経験者でも着実にデータアナリストとして成長できる環境が整っています。詳しくは、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
専門知識・スキルを身に付ける
データアナリストに必要な専門知識・スキルを身に付ければ、未経験者でもデータアナリストとして活動できるようになります。必要となるのは、Python、Rといったプログラミングスキルのほか、ベイズ統計学、記述統計学、推測統計学といった統計知識です。
オンライン講座やビジネススクールを活用すれば、体系的に学習を進めることができます。
資格を取る
データアナリストになるには、資格を取って実力を客観的に証明するのも効果的です。おすすめの資格は、「統計検定」「情報処理技術者試験」「オラクルマスター」などです。
これらの資格を取得しておくと、就職活動時にも大きなアピール材料となるでしょう。
コミュニケーション力を高める
データアナリストになるには、コミュニケーション力を高めることも大切です。
具体的には、プレゼンテーションスキルやヒアリング力などを磨いておくといいでしょう。これらは、ロールプレイングやビジネスコミュニケーション研修などによって身に付けられます。
データアナリストは、やめとけと言われる職種ではない！積極的に挑戦しよう
データアナリストは、「やめとけ」と言われるような職種ではありません。ビジネスにおけるデータ活用が広がる現代において、企業の成長に不可欠な役割を担う重要な職種です。将来性も高いため、興味があるなら、積極的に挑戦することをおすすめします。
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
