データアナリストって？仕事内容や年収、向いている人や転職のポイントを解説

未経験からデータアナリストになれる？難易度やニーズを解説

 

 

未経験でもデータアナリストになれる理由

 

未経験でもデータアナリストを目指すことができる理由の1つに、ビッグデータを活用できる人材が不足していることが挙げられます。

ビックデータを事業に活用しようという流れが近年加速しており、ビックデータを分析できる人材の需要が高まり、結果としてビックデータを活用できるエンジニアの人材は不足することになりました。

SNSやWebサービスが盛んになっているだけでなくAIの進化も進んでいる背景も、ますますビックデータを扱えるデータアナリストの需要を伸ばす要因となっています。

 

【ケース別】データアナリストになる難易度

 

未経験からデータアナリストに転職する場合、IT業界経験者とIT業界での経験がまったくない未経験者では難易度が異なります。

以下、IT業界経験者と未経験者の難易度の違いや文系出身者の難易度についても解説します。

 

IT業界経験者

IT業界の経験者は、データアナリストに必要なスキルを一部身につけていることが多いでしょう。

自身にデータアナリストとして足りないスキルを補足するという形で習得さえすれば、転職しやすい傾向があります。

 

IT業界未経験者

IT業界未経験者の場合は、年齢によって難易度が異なります。20代であればデータアナリストとして必要なスキルや資格をこれから習得することを前提としても、未経験でデータアナリストへの転職は十分可能です。

30代では即戦力が求められる年代であるため難易度は上がりますが、それまでの業務経験にビジネス課題の解決や顧客対応・営業経験などビジネススキルがある場合は強みとなります。

顧客対応や課題解決経験などはデータアナリストとしても仕事内容としても大いに活かせる部分があるため、転職時に有用な武器となるでしょう。

 

文系出身者

従来、データ分析は数学、統計学の領域でしたが、近年では情報科学や情報工学、コンピュータサイエンスなどの分野でも学べるようになりました。

一方、文系出身者にとっては、数学的な要素が多いことからハードルが高く感じられるでしょう。

しかし実際は文系出身者であってもデータアナリストとして活躍する方も多く、統計学の知識を習得して目指すことが可能です。

データ分析プロジェクトではさまざまな人とのコミュニケーションを要することから、課題を言語化したり相手の立場になって説明する力が活かせます。

 

 

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データアナリストになるために身につけておきたいスキル

 

 

数学、統計学の基礎知識

 

データの分析を行うためにもっとも必要な知識は「統計学の基礎知識」です。

そしてその統計学に必要なのが確率・統計・微分積分・線形代数といった数学知識の力です。

また、顧客の分類・ターゲティングといったものだけではなく、データ集計や可視化、検定手法、サンプルの抽出方法判定などのスキルも統計学を学ぶことで習得できます。

 

データベースの知識

 

データアナリストにとってデータベースの知識も欠かせません。

データアナリストの仕事は端的に言えば「データベースで管理された膨大なビックデータからデータを抽出して解析を行う」ことだからです。

データアナリストを目指すなら、以下のような知識やスキルが求められます。

 

• ・リレーショナルデータベースで扱う構造化データの理解
• ・レプリケーション（複製（レプリカ）を作ること）などの知識
• ・データベース操作言語であるSQLの操作スキル

 

ロジカルシンキング

 

ロジカルシンキングは論理的思考力とも言い換えられます。

データの分析を行う目的は課題解決であるため、物事を論理的に考えることはデータアナリストにとって重要な能力です。

 

プログラミングスキル

 

データアナリストはプログラマーのようにプログラミングをメインとする仕事ではありません。

しかし、PythonやRのように統計解析や機械学習・ディープラーニング（深層学習）で使用されるプログラミング言語を扱える知識は必要です。

 

分析ツールの知識

 

データの分析にはデータの抽出と可視化が必要です。例えばWebスクレイピングツールを使える知識があると業務に役立ちます。

Webスクレイピングツールは、Webサイト上のデータを手軽に抽出できるツールであり、PythonやRubyといった言語でプログラミングすることなくWebスクレイピングが容易に行えます。

データの可視化ツールとしては、Tableau（タブロー）などのBIツールがそれに当たります。データを可視化することをデータビジュアライゼーションと呼びます。

 

こういったツールを使用することで、数字や文字列のデータをグラフィカルに表現し、具体的にはグラフ・チャートやマップにします。

以上のようなツールは、効率よくビッグデータを分析するために欠かせないツールです。

 

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データアナリストとは？

 

 

データアナリストの役割と定義

 

データアナリストとはデータの分析に特化したスペシャリストであり、企業がもつ膨大なデータのなかからビジネスに役立つ情報を抽出し、ビジネス課題を解決するための支援をする専門家です。

企業が抱える課題の本質を理解したうえで、解決するために有用な情報を引き出すためにデータの収集、処理分析、可視化するプロセスを担います。

データアナリストによって整えられたデータは、ユーザーの行動分析やニーズの予想に役立てられ、企業が抱える課題の解決や意思決定を支援します。

 

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データを分析するだけではありません。

データのあらゆる処理と分析結果に基づく企画立案、またそのためのドキュメント作成もデータアナリストの仕事です。

分析結果の活かし方で、データアナリストはコンサル型とエンジニア型に分類されます。

 

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、データの分析結果をもとに課題解決のための提案などコンサルティングを行います。また、システム導入などの施策実施後の検証までを担う仕事です。

コンサルティングファームやマーケティング会社など、企業によって求められる領域が異なることもあり、ヒアリングを通して課題抽出を任されることもあります。

 

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストは、データの分析結果をシステム構築や改善に活かします。立案だけでなく自ら手を動かして開発や実装を行うこともあるため、システム全般の知識やプログラミングスキルなどが必要です。

アドテクノロジー企業やWebメディアを運営する企業で需要が高く、Web領域の知見をもつエンジニアが活躍しやすい職種です。

 

データサイエンティストとの違い

 

データアナリストとデータサイエンティストでは求められる役割が異なるため、実際の仕事内容と必要なスキルも異なります。

事業課題の整理や、分析結果の活用、コミュニケーションがメインの仕事内容を担うのがデータアナリストです。

一方データサイエンティストは、専門性の高い分析モデルの構築に重きを置く業務を担うため、データクレンジングや高度な分析モデルを造ることが求められます。

この、データ分析モデルの構築の有無が両者の大きな違いです。

データサイエンティストの大きな役割が分析モデルの構築であり、データアナリストが分析したデータをベースに、アルゴリズムの実装やモデル構築を行います。

データの可視化やレポーティングに関するスキルが高いレベルで求められるデータアナリストに対し、データサイエンティストには統計学や機械学習の理論、分散処理などのテクノロジーに関する知識、機械学習を扱うスキルやビックデータを扱うスキルなどが必要です。

 

 

 

データアナリストに将来性はある？

 

 

データアナリストの需要

 

データの活用方法が確立するにつれ、専門家であるデータアナリストの需要は高まっています。

ユーザーニーズの多様化により、さらに専門的なデータ分析が求められるようになることが見込まれる現代では、データアナリストの将来性は明るいでしょう。

しかし、データアナリストとして活躍を続けるためには注意しておきたいポイントもあります。

 

分析作業はAIに代替される

売り手市場でありながら「データアナリストはやめておけ」という声も聞かれます。

その理由がAIの活用が分析の領域にも広まっているためです。データ分析においても効率化が求められており、ツールも進化しています。それによって専門知識がなくても分析作業は難しいものではなくなりました。

つまり、分析ではなく「分析した結果をどう活用するか」がデータアナリストに求められるようになったということです。

 

専門性のあるデータアナリストは今後も需要がある

データアナリストの将来性は非常に高いと予想されます。その理由の1つが、国の方針としてDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進されているからです。

そしてそのDXを構成する重要なファクターの1つがデータ活用です。

今後は専門性が高いデータアナリストに需要が集まることが考えられるため、将来性の高いデータアナリストになるためには得意な領域での実績を積むとよいでしょう。

 

データアナリストの将来性

 

経営戦略にデータを活用する企業が増えたことで、データアナリストは不足状態が続いています。

今後データアナリストとして将来性を高めるためには、AIを活用できるスキルが求められるでしょう。

例えばGoogle、Amazon、Facebook、Apple、Netflixなども行っている戦略的な顧客流出の抑止、自動運転やフィンテックのようなIT技術と既存技術の融合といった、現在成功しているサービスや今後広がりをみせると予想されるテクノロジーも総じてAIやデータ活用が必須になっています。

つまり、AIが代替できる分析作業にAIを活用できるスキルを保有し、その分析結果をもとに企業の課題解決や意思決定を支援できるデータアナリストこそ将来性が高いでしょう。

代えがきかないスペシャリストとしてデータアナリストは今後も活躍すると予想されています。

 

未経験からデータアナリストに転職する方法

 

 

この項目ではデータアナリストに転身するために必要な知識や資格などについて紹介します。

 

①知識を習得をする

 

データアナリストは実務経験が重要です。例えば企業の営業成績やオウンドメディアのアクセス数などのデータを分析することに必要なスキルなどがそれに当たります。

つまりSQLやデータ分析ツールなど、データ分析の実務経験を積み、必要な知識やスキルを習得することがデータアナリストへ転職するためには重要です。

 

独学でもデータアナリストになれる？

データ分析スキルは、独学でも学ぶことが可能です。ネットや書籍などでも多く情報が出ており、特にPythonを使った分析スキルに関しては、ネット環境があれば十分に情報を得ることができます。

より効率的かつ確実に学習を進めたい場合はスクールや講座が便利です。

 

②資格を取得する

 

データアナリストになるために資格は必須ではありませんが、取得するための勉強で必要な知識が身につけられる資格、保有することで一定のスキルレベルが証明できる資格について解説します。

 

統計検定

統計に関する知識や活用力を測定する試験です。4級から1級までのレベル別試験があり、データアナリストとしては2級を取得できれば、業務に必要な統計理論の知識は十分なレベルでしょう。

 

情報処理技術者試験

データアナリストに限らずITエンジニアにとってまず取得しておきたい基礎的な資格です。ネットワークやセキュリティ、データベース、プロジェクトマネジメントなど、ITの基礎知識が幅広く問われる資格試験です。

IT系以外からデータアナリストへ転職を試みる方で、IT知識に不安がある場合は、まずこの資格取得を目指してみることをおすすめします。

 

ORACLE MASTER

ORACLE MASTER（オラクルマスター）は「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。Oracle Databaseは世界的にシュアが高いデーター製品で、この資格は四段階のグレードに分かれています。

「Oracle Database」の管理・運用とSQLについて基礎知識を身につけている、世界シェア第一位のデータベース製品を扱える証明にもなります。

 

G検定・E資格

日本ディープラーニング協会が認定するAI領域の知識や実装スキルを証明する資格試験です。

 

• ・G検定：ディープラーニングを”活用”するビジネスマン全般を対象
• ・E資格：ディープラーニングを”実装”するエンジニア・技術職が対象

 

③未経験からはじめやすい職種からキャリアをはじめる

 

データアナリストになるためには、基本的なIT知識を身につけている必要があります。その上で統計学やデータベース、プログラミング言語、分析ツールといった知見やスキルが求められます。

未経験からデータアナリストへ転職を考えている方は、特にそれらの知見やスキルが重要です。

そのためにはIT知識やスキルを身につけるために、データベース系エンジニアなどを経験してデータ分析に関する知識と経験を積むのがベストです。

またデータベースエンジニアに限らず、エンジニアを経験することで、プログラミングやデータベースを扱うスキルを磨けばより有利に転職が目指せます。

 

 

 

データアナリストの求人例

 

 

ハイクラス向けの求人

 

損害保険業界トップクラスの規模を誇る生命保険会社です。

自ら考えて動き、挑戦する熱意を持った人材が評価される風潮があり、マルチな社員を育成するキャリアビジョンが整っています。

ビジネスサイドと連携したデジタルの仕組みづくりや、データ分析を組織内でスピーディーに展開することを目的として、デジタルマーケティングや分析の専門家を求めています。

 

【平均年収】

800万～1,000万円

 

【仕事内容・求められるスキル】

各種マーケティング・セールスに関するデータ分析およびマーケティング手法の企画立案、実行を担っていただきます。またHP運営やWebマーケティングの実務を通じたデータ活用・改善も行います。

Python、SQLServerの知識、Webサイトやアプリ分析、市場調査、競合分析の経験を活かすことができます。

GAやAAでの集計、エクセルやtableauでのデータ統合や可視化、CMSでのコンテンツマーケティングの経験が必要です。MAツールでのマーケティング経験が必須で、Salesforce Marketing Cloudの実務経験を有している方は優遇されます。

 

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医療系求人サイトに携わる求人

 

医療×ITの先駆けであり、医療系求人サイトのパイオニアとして現在は多角的な事業を展開する企業です。

主力事業を軸としたプロダクトグロースのために、新規事業創出から、短期～中長期的なグロース施策の立案と実行を担うことができる人材を求めています。

 

【平均年収】

500万～800万円

 

【仕事内容・求められるスキル】

新規事業、新サービス、新機能の立案とリードを担っていただきます。統計解析スキルを用いて、プロダクトの新しい価値創造やKPI改善を主体で行い、プロダクトの推進や検証といったサービスグロースのために必要なさまざまな実務を遂行するための幅広いスキルが必要です。

 

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データアナリストの年収

 

 

データアナリストの年収について、弊社Geekly(ギークリー)のデータを用いて解説します。

 

データアナリストの求人に掲載されている平均年収は約700万

 

Geekly(ギークリー)の独自データによると、2022年1月～2023年5月末の期間中で掲載されているデータアナリストの求人の平均年収は700万円前後という結果になりました。

求人の中には、年収が1000万円、1500万円を超える求人情報もあり、高スキルをお持ちの場合は転職によって高収入を得られる可能性があります。

 

データアナリストへ転職された方の平均年収は約504万円

 

2022年10月～2023年5月末の期間中で、内定を受諾されたIT人材の方の平均決定年収は約504万円という結果となりました。

本結果は、20代の方が多く、主に下流工程に携わるエンジニア職からジョブチェンジをして、データアナリストへの転職を成功されていました。

しかし、企業の規模によってボーナスが高額になったり、福利厚生の内容も異なるため、それらを加味すると年収の額が大幅に上回る可能性が考えられます。

データアナリストへ転職を検討する際は、年収だけではなくボーナスや福利厚生の情報も見たうえで選考を受ける企業を選択をすることをおすすめします。

 

 

 

データアナリストのキャリアパス

 

 

スペシャリストへのキャリアパス

 

データアナリストがプレイヤーとしてキャリアアップを考える場合、データサイエンティストを目指す道があります。

データアナリストとしての経験を積みながら携わる領域を広め、機械学習などの技術を身に付けることが求められます。

より分析のスペシャリストとして、分析の目的を定義する、分析方法を選定するといった設計のスキルに加え、得られた結果をビジネスに活かす視点も必要です。

 

マネジメントへのキャリアパス

 

データ分析のチームを率いるマネジメント職もキャリアパス例のひとつです。

日々の業務のなかで関わる人との関係構築にも目を向けながら、コミュニケーションスキルや戦略を策定するスキル、チーム内外への折衝スキルを身につけましょう。

 

転職エージェントに相談してデータアナリストに転職しよう

 

 

未経験であっても、この記事でも紹介したコンサルタントやマーケターなどの業務経験者の中には、データアナリストに向いている可能性が高い人がいます。

近年人材不足でデータアナリストの需要は高まっているため、未経験であってもデータアナリストに必要なスキルや素養があれば転職を目指すことも可能です。

まず、データベース系エンジニア職など他のエンジニア職からキャリアを積み、自分に足りない知見やスキルを積んでみてからデータアナリストへの転職を考えてみてはいかがでしょうか。

 

「エンジニア経験を活かしてデータの活用に携わりたい」

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などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！

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