ビッグデータや人工知能の活用が進む現代では、データ分析の専門家である「データアナリスト」に注目が集まっています。データアナリストは高度なスキルが求められるため、その年収は国内の平均を大きく上回ることが多いです。そのため、今後データアナリストへの転職を検討している方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、データアナリストの平均年収や高収入を得るための具体的な方法について詳しく解説します。また、実際の求人情報も紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。
ビッグデータや人工知能の活用が進む現代では、データ分析の専門家である「データアナリスト」に注目が集まっています。データアナリストは高度なスキルが求められるため、その年収は国内の平均を大きく上回ることが多いです。そのため、今後データアナリストへの転職を検討している方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、データアナリストの平均年収や高収入を得るための具体的な方法について詳しく解説します。また、実際の求人情報も紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。
In today's world of big data and artificial intelligence, data analysts, who are experts in data analysis, are attracting a great deal of attention. Because data analysts are required to have advanced skills, their annual salaries are often much higher than the national average. For this reason, many people may be considering changing careers to become data analysts in the future.
In this issue, we will explain in detail the average annual salary of data analysts and specific ways to earn a high income. We also introduce actual job openings, so please take a look.
Translated with DeepL.com (free version)
データアナリストは、統計や数学、IT技術を活用してデータを分析する専門家です。企業や組織が持つ大量のデータから経営判断に役立つ情報を引き出し、課題解決や意思決定をサポートすることが主な役割となります。
データアナリストは、Webサービスやスマートフォンアプリなど、効果測定や消費者理解が重要な業界をはじめ、マーケティングや金融など、幅広い分野で活躍しています。また、最近では取引履歴の解析、生産や稼働状況のモニタリング、従業員の行動分析など、さまざまな分野でデータ解析が活用され、統計解析のスキルを持つ人材の需要が高まっています。
もともとデータベース管理や基本的な分析を行うIT専門家は存在していましたが、2000年代初頭のインターネット経済の拡大により、データアナリストという職種が明確に定義されました。
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータ分析の専門家ですが、よく混同されることがあります。両者の仕事には重なる部分も多く、はっきりとした区別がないこともあります。一般的なイメージとして、データアナリストは「現状の分析」、データサイエンティストは「未来の予測」に重点を置いているといえます。
具体的には、データアナリストは大量のデータを用いて現状を分析し、ビジネスに役立つ情報を抽出します。そして、その情報をもとにクライアントの課題解決に向けた提案を行うのが一般的です。
一方、データサイエンティストは統計学や機械学習などの高度な技術を活用して膨大なデータを分析し、未来を予測したり、新しい価値を創出するためのモデルを作成したりします。この結果、企業のビジネス戦略の意思決定を支援する役割を担うのです。
このように、データアナリストはビジネス寄りの職種であり、データサイエンティストは技術寄りの職種です。しかし、明確な区別がないことが多いため、企業によってはデータアナリストをデータサイエンティストとして募集していることもあります。
データサイエンティストについては以下の記事で解説していますので、参考にしてみてください。
Data analysts are professionals who analyze data using statistics, mathematics, and information technology. Their main role is to extract useful information for management decisions from the large amount of data held by companies and organizations, and to support problem solving and decision making.
Data analysts are active in a wide range of fields, including marketing and finance, as well as industries where measuring effectiveness and understanding consumers are important, such as web services and smartphone applications. In addition, data analysis has recently been used in a variety of fields, such as analyzing transaction histories, monitoring production and operating conditions, and analyzing employee behavior, increasing the demand for personnel with statistical analysis skills.
Although IT specialists originally existed to perform database management and basic analysis, the expansion of the Internet economy in the early 2000s led to a clearly defined job title of data analyst.
Data analysts and data scientists are both data analysis specialists, but they are often confused. There is a lot of overlap between their jobs, and sometimes there is no clear distinction between the two. As a general idea, data analysts focus on “analyzing the current situation,” while data scientists focus on “predicting the future.
Specifically, data analysts use large amounts of data to analyze the current situation and extract information that is useful for business. Then, based on this information, they generally make proposals to solve clients' problems.
Data scientists, on the other hand, use advanced technologies such as statistics and machine learning to analyze vast amounts of data to predict the future and create models for creating new value. As a result, they play a role in helping companies make decisions about their business strategies.
Thus, data analysts are more business-oriented, while data scientists are more technical. However, since there is often no clear distinction, some companies recruit data analysts as data scientists.
Please refer to the following article for more information on data scientists.
See also: What is a Data Scientist? Main job description and how to become one are also explained.
データアナリストは、役割と業務内容によって「コンサル型」と「エンジニア型」の2つのタイプに分けられます。ここからは、それぞれの特徴や違いを詳しく見ていきましょう。
コンサルティング型データアナリストの役割は、クライアントが経営判断を行うための有益な情報を提供することです。企業の動向や市場のトレンドを把握し、検証可能な仮説を立てたり、データ分析を通じて需要予測を行ったりして、得られた知見をもとに具体的な解決策を提案します。
そのため、コンサルティング型データアナリストには、単にデータを分析するだけでなく、数値の背後にある意味を深く理解し、仮説を立てる力が求められます。クライアントの課題に対して最も効果的なアプローチを取り、データにもとづいた意思決定を支援するために、ドキュメント作成やプレゼンテーション能力も重要です。
勤務先としては、ITコンサルティング会社やマーケティング支援会社が一般的ですが、ビッグデータ解析やデジタルデータ活用の需要が高まる中で、データ分析の専門知識を持つ人材を求める企業は増えています。これにより、コンサルティング型データアナリストの活躍の場も年々広がっています。
エンジニア型データアナリストの主な役割は、データ解析結果をもとにパターンやニーズを特定し、新しいシステムを設計・構築することです。また、既存のシステムの改善にも取り組みます。これらの活動を通じて、サービスの品質向上や機能改善を目指すのです。必要に応じてプログラミングスキルを活用し、自ら開発に携わることもあります。
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はそれぞれ特徴がありますが、実際の業務領域は明確に区別されているわけではありません。役割は企業やプロジェクトによって異なることが多く、場合によっては一人のデータアナリストがコンサル型とエンジニア型の両方の業務を担当することもあります。
Data analysts can be divided into two types, “consulting type” and “engineering type,” depending on their role and the nature of their work. Let's take a closer look at the characteristics and differences between them.
The role of a consulting-type data analyst is to provide useful information to help clients make business decisions. They identify corporate and market trends, formulate testable hypotheses, forecast demand through data analysis, and propose specific solutions based on their findings.
Therefore, consulting data analysts are required not only to analyze data, but also to have a deep understanding of the meaning behind the numbers and the ability to formulate hypotheses. Documentation and presentation skills are also important in order to take the most effective approach to client issues and support data-driven decision making.
The most common places to work are IT consulting firms and marketing support companies, but as demand for big data analysis and the use of digital data grows, more and more companies are looking for people with expertise in data analysis. As a result, the field of consulting-type data analysts is expanding every year.
The main role of an engineering-type data analyst is to design and build new systems by identifying patterns and needs based on the results of data analysis. They also work to improve existing systems. Through these activities, they aim to improve the quality and functionality of services. If necessary, they may utilize their programming skills and engage in their own development.
While consulting data analysts and engineering data analysts each have their own characteristics, there is no clear distinction between their actual areas of work. Roles often vary by company and project, and in some cases, a single data analyst may be responsible for both consultative and engineering work.
データアナリストの具体的な仕事内容は以下のとおりです。
データアナリストは、クライアントが直面する問題を解決するために、まずそのビジネス課題を深く理解します。その上で、必要なデータを特定し、どのデータが役立つかを見極めます。
次に、社内外のさまざまなソースから必要なデータを収集し、整理・前処理を行います。この前処理では、データのクリーニング、欠損値の補完、異常値の除去などを行い、分析に適した状態に整えます。このプロセスは、分析の精度と信頼性を高めるために欠かせません。
データが整ったら、統計分析、データマイニング、機械学習などの手法を用いてデータを分析し、問題解決に役立つ洞察やパターンを見つけ出します。そして、分析結果にもとづき、具体的で実行可能な問題解決策を提案し、クライアントの意思決定を支援する流れです。
最終的に、分析結果をわかりやすく伝えるために図や表を用いた詳細なレポートを作成し、クライアントに提出します。
データアナリストとしてのキャリアをさらに飛躍させたい方は、まずは以下のページをチェックしてみてください。高収入を狙える求人情報を豊富に掲載しています。
The specific duties of a data analyst include
To solve the problems faced by clients, data analysts first gain a deep understanding of their business challenges. Then, they identify the data needed and which data will be useful.
Next, we collect, organize, and preprocess the necessary data from a variety of internal and external sources. This preprocessing includes cleaning the data, completing missing values, and removing outliers to make it suitable for analysis. This process is essential to the accuracy and reliability of the analysis.
Once the data is ready, we analyze the data using statistical analysis, data mining, machine learning, and other techniques to find insights and patterns that can help solve problems. Then, based on the results of the analysis, we propose specific, actionable solutions to the problem and support the client's decision-making process.
Finally, we prepare detailed reports with figures and tables to communicate the results of our analysis in an easy-to-understand manner, and submit them to the client.
If you are interested in taking your career as a data analyst to the next level, check out the following pages first. You will find a wealth of job opportunities with high income potential.
2024年6月時点の株式会社カカクコムが運営する求人情報サイト「求人ボックス」の調査によると、正社員として働くデータアナリストの平均年収は696万円です。これは、厚生労働省の「令和5年賃金構造基本統計調査」による国内の平均年収506.9万円と比べると、かなり高い水準であることがわかります。
データアナリストは専門性が高く、企業におけるデータ分析の重要性が増しているため、需要が急増しています。その結果、高い年収が期待できるでしょう。
データアナリストの年収幅は360万〜1,159万円と幅広く、年齢、雇用形態、地域、企業規模などの要因で大きく異なります。Indeedの調査によると、データアナリストの平均年収は2024年7月時点で593.9万円です。求人ボックスのデータと比較して約100万円の差があります。
このように、調査機関によってデータアナリストの平均年収にはばらつきがあるため、ここで紹介している数字は一つの目安として考えると良いでしょう。
参照:求人ボックス給料ナビ
参照:厚生労働省 令和5年賃金構造基本統計調査
参照:Indeed 日本でのデータアナリストの給与
データアナリストの平均年収は、年代によって大きく変動します。年代別の詳細なデータがないため、ここでは類似職種である「データエンジニア」の平均年収を参考にします。
まず、キャリアの初期段階である20代前半の平均年収は約328万円です。入社直後は研修や見習い期間があるため、初任給は比較的低く設定されることが多いです。年齢が上がるにつれて、20代後半、30代、40代では年収が徐々に増加します。特に30代から40代では、管理職に就く人が増えるため、年収もそれに応じて高くなるでしょう。
50代になると、豊富な経験と専門知識を持つことから、企業に大きく貢献することが期待され、平均年収は約719万円とピークに達します。
年代 | 男女平均 |
---|---|
20~24歳 | 約327.7万円 |
25~29歳 | 約420.1万円 |
30~34歳 | 約493.1万円 |
35~39歳 | 約570.6万円 |
40~44歳 | 約641.8万円 |
45~49歳 | 約696万円 |
50~54歳 | 約700.5万円 |
55~59歳 | 約718.9万円 |
60~64歳 | 約508.3万円 |
フリーランスのデータアナリストの収入は、個々のスキルや経験、専門分野によって大きく異なります。IT/Web業界のフリーランスエンジニア求人情報サイト「レバテックフリーランス」によると、フリーランスデータアナリストの月間平均報酬は2023年10月時点で約71万円です。
この単価で1年間の仕事を継続すると、年収は約852万円となります。これは正社員のデータアナリストの平均年収を150万円以上上回る金額です。また、案件単価が100万円を超えることもあり、その場合、年収が1,000万円以上に達する人もいると考えられます。
求人ボックスの2024年6月の調査によると、データアナリストとして派遣で働く場合の平均時給は約2,144円です。これをもとにして、1日8時間、月20日働くと仮定すると、年収は約412万円となります。
一方、厚生労働省のデータによれば、国内の派遣労働者の平均賃金は1日8時間換算で15,968円です。この場合の年収は約383万円(月20日勤務で計算)となります。したがって、データアナリストの年収は一般的な派遣労働者と比べて高い水準にあるといえるでしょう。
According to a survey conducted by “Job Box,” a job information website operated by Kakaku.com, Inc. as of June 2024, the average annual salary of a data analyst working as a full-time employee is 6,960,000 yen. This is considerably higher than the average annual salary of 5,069,000 yen in Japan, according to the “2023 Basic Survey on Wage Structure” conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
Data analysts are highly specialized, and demand for them is rapidly increasing due to the growing importance of data analysis in companies. As a result, a high annual salary can be expected.
The annual salary range for data analysts is wide, from 3.6 million yen to 11.59 million yen, and varies widely depending on factors such as age, employment status, region, and company size. according to Indeed's survey, the average annual salary for data analysts was 5,939,000 yen as of July 2024. Compared to the data from the job box, there is a difference of approximately 1 million yen.
As you can see, the average annual salary of data analysts varies from one survey organization to another, so the figures presented here should be considered as a rough guide.
Reference: Job Box Salary Navigator
Reference: 2023 Basic Survey on Wage Structure, Ministry of Health, Labour and Welfare
(See also: Indeed Data Analyst Salaries in Japan)
The average annual salary of a data analyst varies greatly depending on the age of the employee. Since detailed data by age is not available, we will refer here to the average annual salary of “data engineers,” which is a similar occupation.
First, the average annual salary in the early stages of a career, in one's early 20s, is approximately 3.28 million yen. Because of the training and apprenticeship period immediately after joining a company, starting salaries are often set relatively low. As age increases, annual income gradually increases in one's late 20s, 30s, and 40s. Particularly in the 30s and 40s, as more people move into management positions, annual salaries will be correspondingly higher.
In their 50s, with their wealth of experience and expertise, they are expected to make a significant contribution to the company, and their average annual income reaches a peak of approximately 7.19 million yen.
Age | Gender Average |
---|---|
20-24 years old | Approx. 3,277,000 yen |
25-29 years old | Approx. 4,201,000 yen |
30-34 years old | Approx. 4,931,000 yen |
35-39 years old | Approx. 5,706,000 yen |
40-44 years old | Approx. 6,418,000 yen |
45-49 years old | Approx. 6,960,000 yen |
50-54 years old | Approx. 7,045,000 yen |
55-59 years old | Approx. 7,189,000 yen |
60-64 years old | Approx. 5,083,000 yen |
(Reference: 2023 Basic Survey on Wage Structure, Ministry of Health, Labour and Welfare)
The income of freelance data analysts varies greatly depending on their individual skills, experience, and areas of expertise. according to Levatech Freelance, a freelance engineering job information site for the IT/Web industry, the average monthly compensation for freelance data analysts is approximately 710,000 yen as of October 2023 as of October 2023.
Continuing to work at this unit price for one year would result in an annual income of approximately 8,520,000 yen. This is more than 1.5 million yen more than the average annual salary of a full-time data analyst. In addition, the unit price of a project may exceed 1 million yen, in which case, the annual income of some may reach 10 million yen or more.
According to a June 2024 survey by Jobbox, the average hourly wage for a temporary data analyst is approximately 2,144 yen. Based on this, assuming that you work 8 hours a day, 20 days a month, your annual income would be approximately 4,120,000 yen.
On the other hand, according to data from the Ministry of Health, Labor and Welfare, the average wage for a dispatched worker in Japan is 15,968 yen per 8-hour day. In this case, annual income would be approximately 3.83 million yen (calculated based on a 20-day work month). Therefore, the annual salary of a data analyst is higher than that of a typical temporary worker.
Reference: Job Box Salary Navi
Reference: Ministry of Health, Labour and Welfare, “Preliminary Report on Worker Dispatching Undertakings in FY2022” (in Japanese)
ここからは、転職エージェント「ユナイテッドワールド株式会社」の求人ページで掲載している、実際の正社員求人からデータアナリストの年収相場を見ていきましょう。「データアナリスト」で検索をかけると、次のような求人案件がヒットしました。
【遺伝子検査データアナリストの求人】
業務内容:臨床データの収集・分析、統計的データ解析、回帰/相関などデータマイニングやモデリング
必須要件:中級~上級レベルの日本語力、Pythonを使ったデータ解析経験があるバイオインフォマティシャン
待遇:年収400万〜800万円
【AI/データ分析活用のデータアナリストの求人】
業務内容:分析基盤の構築、データパイプラインの構築、ダッシュボードの構築、データ分析PDCAの仕組みづくり、データ抽出(SQL)、データ分析、レポート作成、分析結果の報告など
必須要件:デジタルマーケティング関連の業務経験、データ抽出/クレンジング経験(SQL, Hadoop, Redshift他)、R / Pythonによる分析経験、分析結果からのレポート作成経験、BIツールによるダッシュボード構築経験など
待遇:年収450万〜550万円
【AI/データ分析活用のデータアナリスト(研修あり)の求人】
業務内容:機械学習/AIを用いた各種自社サービス開発、データサイエンティスト領域(データマイニング、データベース・マーケティング戦略立案、データ可視化)、機械学習エンジニア領域(業務改善:業務分析/自動化、コーディング業務)
必須要件:顧客企業への提案資料作成・提案、各種マーケティング業務経験、データ抽出/加工業務(SQL、Hadoop、Redshift他)、R / Python / SPSS Modeler / Tableau / SASの使用経験、何らかのプログラミング/機械学習の経験など、いずれかの経験がある人
待遇:年収300万〜450万円
これら実際の求人情報から見ると、データアナリストの年収は400万〜600万円が相場となっています。ただし、入社してからスキルを磨き、データアナリストとして実績を積むことで、年収1,000万円以上を目指すことも十分に可能です。
Let's take a look at the annual salary rates for data analysts from actual full-time jobs posted on the job page of the recruitment agent “United World Inc. A search for “data analyst” turned up the following job listings.
Genetic testing data analyst jobs
Duties: Collection and analysis of clinical data, statistical data analysis, regression/correlation and other data mining and modeling.
Required Requirements: Intermediate to advanced level of Japanese language skills, bioinformatician with experience in data analysis using Python.
Compensation: 4-8 million yen per year
Data Analyst for AI/Data Analytics Utilization
Duties: Building analysis infrastructure, building data pipelines, building dashboards, creating data analysis PDCA mechanisms, data extraction (SQL), data analysis, reporting on data analysis, reporting on analysis results, etc.
Requirements: Experience in digital marketing related work, data extraction/cleansing experience (SQL, Hadoop, Redshift, etc.), analysis experience with R / Python, reporting from analysis results, building dashboards using BI tools, etc.
Annual salary: 4,500,000-5,500,000 yen
Data Analyst (with training) for AI/Data Analytics Application
Job Description: Development of various in-house services using machine learning/AI, data scientist area (data mining, database and marketing strategy planning, data visualization), machine learning engineer area (business improvement: business analysis/automation, coding work)
Essential requirements: experience in creating and proposing proposal materials to client companies, experience in various marketing tasks, data extraction/processing tasks (SQL, Hadoop, Redshift, etc.), experience using R / Python / SPSS Modeler / Tableau / SAS, some programming / machine learning experience, Experience in any of the above
Compensation: 3-4.5 million yen per year
Based on these actual job postings, the annual salary for a data analyst is 4 to 6 million yen. However, it is quite possible to aim for an annual income of 10 million yen or more by honing your skills and building a track record as a data analyst after joining a company.
ここからは、データアナリストとして高収入を得る方法として、以下の6つを紹介します。
データアナリストが高収入を得る方法の一つとして、独立して高単価の案件を受注することが挙げられます。企業からデータ分析の依頼を受ける会社を立ち上げるか、フリーランスとして活動して高単価の案件を継続的に受けることで、会社員時代よりも高い報酬を得られる可能性があります。
企業に所属している場合、収入は会社の給与体系や人事評価に依存するため、大幅な増加が難しいことがあります。しかし、独立すれば、高単価の案件だけを選んで受けることができるなど、働き方に自由が生まれ、効率的に収入を増やすことができるでしょう。
このように、仕事の量や質に応じて収入が増える仕組みは、大きなモチベーションとなります。
データアナリストとして高収入を得るためには、技術的なスキルの向上が重要です。データ分析が主な業務である一方で、「エンジニア型データアナリスト」のように、自らシステムの設計や構築に携わるタイプのデータアナリストも存在します。
このように、業務の幅を広げるためには、PythonやRなどのプログラミング言語を習得し、GCPやAWSなどのクラウドプラットフォームを活用できるようになることが重要です。活躍の場が広がることで、高収入を得られる可能性も高まります。
さらに、これらのスキルに加えて、ビッグデータ処理や機械学習といった希少価値の高いスキルを身につけることも有効です。このようなスキルを持つ人材は、多様なタスクに対応できるため、転職市場での需要も高くなり、大きな強みとなります。スキルレベルが高く、実務経験が豊富であれば、年収1,000万円以上を得ることも十分に可能です。
自身のスキルを証明するために、データアナリスト関連の資格を取得するのもおすすめです。データアナリストになるための必須資格はありませんが、以下のような資格を取得することでスキルを向上させられるだけでなく、求人応募の際にも有利に働きます。
【データアナリストにおすすめの資格】
現在の職場で年収アップを目指す場合も、関連する資格を取得することで社内評価が上がり、給与アップが期待できます。厚生労働省の「令和2年就労条件総合調査の概況」によれば、50%以上の企業が資格手当制度を導入しており、その支給額は一人当たり月平均18,800円です。これを年換算すると225,600円になるため、資格取得に挑戦する価値は大いにあるでしょう。
参考:厚生労働省「令和2年就労条件総合調査の概況」
データアナリストとして高収入を得るためには、業界知識の深さも重要です。データ分析は単なるデータ収集や分析にとどまらず、そのデータをビジネスにどのように役立てるかが鍵となります。
そのためには、分析する業界についての深い理解が必要です。業界知識があることで、分析結果をより正確に解釈し、ビジネスに有益な提案ができるようになります。また、業界の最新動向やトレンド、課題を把握することで、新たな分析テーマを見つけたり、潜在的なニーズを掘り起こしたりすることが可能となるでしょう。
データアナリストからデータサイエンティストにキャリアアップすることは、高年収を得るための一つの方法です。データアナリストは、既存データを用いて現状を分析し、その結果をもとにクライアントの問題解決の提案を行います。対照的に、データサイエンティストは、分析結果をどのように事業拡大や発展に役立てるかを考えます。
このように、データサイエンティストはデータ分析スキルだけでなく、ビジネスコンサルティングの能力も求められるため、データアナリストよりも高い年収を得られることが一般的です。
例えば、ユナイテッドワールド株式会社の求人情報では、データアナリストの最高年収が800万円であるのに対し、データサイエンティストの最高年収は3,000万円となっています。また、全体的な年収相場を見ても、データサイエンティストの求人では1,000万円以上が提示されることが多いです。
【求人例①】
【求人例②】
【求人例③】
高収入を得るためには、転職も一つの有力な選択肢です。特に、近年ではデータ分析の需要が急増しているため、データアナリストの年収も上昇しています。しかし、企業や業界によって年収には大きな差があることも事実です。
同じスキルを持っていても、働く会社や業界によって給与や待遇が異なることはよくあります。そのため、転職を考える際には、まず求人を調査し、給与の相場を把握することが重要です。
データアナリストなどのIT関連職種は、需要が供給を上回っているため、好条件で採用される可能性があります。この売り手市場をうまく活用すれば、より良い待遇と高収入を目指すことができるでしょう。
Here are six ways to earn a high income as a data analyst
One of the ways for data analysts to earn high income is to become independent and take on high unit-price projects. By starting a company that receives data analysis requests from companies, or by working as a freelancer and continuously receiving high unit-price projects, you may be able to earn higher compensation than when you were a company employee.
If you belong to a company, your income depends on the company's salary structure and personnel evaluation, which may be difficult to increase significantly. However, if you become independent, you will have more freedom in the way you work and will be able to increase your income more efficiently, for example, by being able to select and take only high unit price projects.
This system of increasing income according to the quantity and quality of work is a great motivator.
To earn a high income as a data analyst, it is important to improve your technical skills. While data analysis is the main work of data analysts, there are also types of data analysts who are involved in designing and building systems themselves, such as “engineer-type data analysts.
Thus, in order to broaden the scope of their work, it is important to learn programming languages such as Python and R and to be able to utilize cloud platforms such as GCP and AWS. The more opportunities you have to expand your activities, the more likely you are to earn a higher income.
In addition to these skills, it is also useful to acquire rare and valuable skills such as big data processing and machine learning. Personnel with these skills can handle a wide variety of tasks, making them in high demand in the job market, which is a major advantage. With a high skill level and a wealth of work experience, it is quite possible to earn an annual salary of 10 million yen or more.
To prove your skills, it is also recommended to acquire data analyst-related certifications. Although there are no required qualifications to become a data analyst, the following qualifications will not only improve your skills, but will also give you an advantage when applying for jobs.
Qualifications recommended for data analysts
If you are aiming for an increase in annual salary at your current workplace, you can also expect an increase in your salary by acquiring related certifications to improve your internal evaluation. According to the Ministry of Health, Labor and Welfare's “Summary of the 2020 Comprehensive Survey of Working Conditions,” more than 50% of companies have a qualification allowance system in place, with an average monthly allowance of 18,800 yen per person. This amount can be converted to 225,600 yen per year, making it well worth the challenge of acquiring a qualification.
Reference: Ministry of Health, Labour and Welfare, “Summary of the 2020 Comprehensive Survey of Working Conditions” (Japanese only)
In order to earn a high income as a data analyst, it is also important to have a deep knowledge of the industry. Data analysis is more than just collecting and analyzing data; the key is how the data can be used for business.
This requires a deep understanding of the industry being analyzed. Industry knowledge will enable you to more accurately interpret the results of your analysis and make recommendations that are beneficial to the business. In addition, by understanding the latest industry trends and issues, you will be able to identify new analytical themes and uncover potential needs.
Career advancement from data analyst to data scientist is one way to earn a higher salary. Data analysts use existing data to analyze current conditions and use the results to propose solutions to client problems. Data scientists, by contrast, consider how the results of their analysis can be used to expand or develop their business.
Thus, data scientists typically earn higher annual salaries than data analysts because they are required to have not only data analysis skills but also business consulting skills.
For example, in the job posting for United World Corporation, the highest annual salary for a data analyst is 8 million yen, while the highest annual salary for a data scientist is 30 million yen. In addition, looking at the overall annual salary market, data scientist jobs often offer more than 10 million yen.
Example of job offer (1)
Job offer example 2
[Job offer example 3
Changing jobs is one of the most promising options for earning a high income. In particular, the annual income of data analysts has been rising in recent years due to the rapidly increasing demand for data analysis. However, it is also true that annual incomes vary widely by company and industry.
Even if you have the same skills, salary and benefits often differ depending on the company and industry you work in. Therefore, when considering a career change, it is important to first research job openings and get an idea of the salary range.
IT-related positions, such as data analyst, may be available on favorable terms because demand exceeds supply. If you take advantage of this seller's market, you can aim for better benefits and higher income.
本記事では、データアナリストの平均年収や年収アップを実現する具体的な方法を解説しました。
ビッグデータのビジネス活用が急速に進む中、データアナリストの需要は年々高まっています。高収入を得られる人材になるためには、それなりのスキル・経験が要求されますが、将来性を考えればエンジニアの転職先として非常におすすめです。
ユナイテッドワールド株式会社では、データアナリストを目指す方の転職活動をサポートしています。細かい条件面でのご要望やキャリアプランをしっかりとヒアリングした上で、あなたに合ったベストな求人をご紹介するので、転職を検討している方は、ぜひ以下のボタンからご相談ください。
This article describes the average annual salary of data analysts and specific ways to increase their income.
With the rapid advancement of business use of big data, the demand for data analysts is increasing every year. Although a certain level of skill and experience is required to become a high-income earner, it is highly recommended as a career change for engineers considering the future potential.
United World Inc. supports career change activities of those who aim to become data analysts. After carefully listening to your detailed requirements and career plans, we will introduce you to the best job opportunities that suit you best, so if you are considering changing jobs, please click the button below to contact us.