データアナリストとして将来目指したい職種や目標がある場合は、キャリアパスを描くことが大切です。成長拡大する上でキャリアパスを重視する企業も多いので、自身のキャリアパスを示すことはデータアナリストへ転職する際にも重要になってきます。
データアナリストのキャリアパスはいろいろありますが、具体的にどのようなものがあるのかわからない方もいるでしょう。そこで今回は、データアナリストの主なキャリアパスや仕事内容、ニーズの高い職場などについて解説します。転職をして夢を実現させたい方は、ぜひ参考にしてみてください。
If you have a career path and goals that you would like to pursue as a data analyst in the future, it is important to map out your career path. Many companies emphasize career paths in order to grow and expand, so it is important to show your own career path when changing careers to become a data analyst.
There are many different career paths for data analysts, but some people may not know what exactly they are. In this article, we will explain the main career paths, job descriptions, and in-demand workplaces for data analysts. If you want to change careers and realize your dreams, please take a look at this article.
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データアナリストは、企業・組織が保有する膨大なデータを収集して分析する専門家です。ただ情報を分析するのではなく、その結果から仮説を立てて、企業・組織の悩みや課題の解決や意思決定をサポートします。
分析するデータは、市場の動向・顧客の行動・業務の効率性・システムの実績データなど種類は幅広いです。分析手法もさまざまなものがあり、データアナリストの得意分野や専門分野で用いる手法が異なることもあります。
膨大な情報の分析によって価値ある情報を見出していく必要があるため、データ分析の技術・統計学・コンサルティング能力など、高度かつ幅広い能力や知識が求められる職種です。
データアナリストの役割は、データの収集や処理、分析を通じて経営者や意思決定者の意思決定をサポートすることです。業務範囲は企業の規模や業種によって異なりますが、主に以下の業務を担当します。
ビジネス課題の理解から始まり、必要なデータの収集と分析を行います。さらに、分析結果を誰にでもわかりやすく伝えるために、可視化するのもデータアナリストの業務です。
業務を遂行していくためには、データから価値ある情報を引き出す分析能力・課題の本質を見通す洞察力・分析結果を伝えるためのコミュニケーション能力が重要となります。
データサイエンティストもデータの収集・分析・レポーティングを行う職種です。両者ともデータ分析の専門家であり、業務領域の線引きが曖昧なケースが多いです。
明確な線引きは難しいものの、考えられる主な違いは、役割や求められる知識・技術でしょう。データアナリストの場合、データ分析の結果から課題の改善策を提案するので、ビジネス課題の解決に重点を置いているのが特徴です。ビジネス理解やSQLなどを使ったデータ分析の知識・技能が求められます。
一方データサイエンティストは、さらに高度な統計学や機械学習などを用いて、新しい手法分析の研究開発や予測モデルの開発に取り組む仕事になります。そのため、高度なプログラミングスキルや数学的素養といったスキルが必要です。
簡単に言えば、データアナリストは分析結果の活用、データサイエンティストはデータの抽出に特化しているという違いがあります。
データサイエンティストについては以下の記事でも解説していますので、参考にしてみてください。
関連記事:データサイエンティストとは?主な仕事内容やなり方も解説
Data analysts are experts in collecting and analyzing the vast amount of data held by companies and organizations. They do not just analyze information, but formulate hypotheses based on the results to help companies and organizations solve their problems and issues and make decisions.
The types of data analyzed are wide-ranging, including market trends, customer behavior, business efficiency, and system performance data. There are also a variety of analysis methods, and the methods used may differ depending on the data analyst's area of expertise or specialization.
Because it is necessary to find valuable information by analyzing vast amounts of information, this type of work requires advanced and wide-ranging skills and knowledge, including data analysis techniques, statistics, and consulting skills.
The role of a data analyst is to support the decision making of management and decision makers through the collection, processing, and analysis of data. The scope of work varies depending on the size and industry of the company, but the main responsibilities include the following
Starting with an understanding of the business issue, we collect and analyze the necessary data. Furthermore, it is the data analyst's job to visualize the results of the analysis in order to communicate them in a way that is easy for anyone to understand.
In order to perform their duties, it is important to have analytical skills to extract valuable information from data, insight into the nature of issues, and communication skills to convey the results of analysis.
A data scientist is also a position that involves data collection, analysis, and reporting. Both are experts in data analysis, and in many cases the line between their areas of work is blurred.
While it is difficult to draw a clear line, the main differences that can be considered are the roles and the knowledge and skills required. In the case of data analysts, the focus is on solving business problems, as they propose measures to improve issues based on the results of data analysis. They are required to have business understanding and knowledge and skills in data analysis using SQL and other tools.
A data scientist, on the other hand, will work on research and development of new method analysis and predictive models using more advanced statistics and machine learning. This requires skills such as advanced programming skills and mathematical background.
Simply put, the difference between data analysts and data scientists is that data analysts specialize in utilizing the results of analysis, while data scientists specialize in extracting data.
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.
データアナリストへ転職を考えているのであれば、どのようなキャリアパスが考えられるのか理解しておきましょう。データアナリストの主なキャリアパスは以下のとおりです。
データアナリストになった後、実務を担当するスペシャリストを目指すのであれば、データサイエンティストやデータエンジニアを目指す道が考えられます。
データサイエンティストは、分析のプロフェッショナルとしてさらに高度な知識・技術が求められます。データアナリストの実務経験を積みながら、携わる領域を広げていき、機械学習などの知識・技術を身につけていきましょう。
データエンジニアは、ビジネスでデータを活用できるように、データの整理・管理やデータ分析基盤の設計・構築を担う職種です。整理されていないデータを活用できるように加工したり、いつでも分析できる環境を整えたりすることが主な役目なので、データアナリストの実務で培われた知識や技術が役立ちます。最近は機械学習に必要な教育データの作成を担うケースもあるため、機械学習の知識・技術も必要になるでしょう。
データ分析チームのマネジメント職を目指すキャリアパスもあります。例えば、データ分析のプロジェクトでもチームを束ねるプロジェクトマネージャーが必要です。
プロジェクトマネージャーは、データ分析プロジェクトの予算管理や人員の選定、チームを統括する職種です。また、データ分析チームと他チームとの橋渡しをすることも大切な役割になります。プロジェクト管理だけではなく、データアナリストやデータサイエンティストとして分析業務を兼業するケースもあります。
プロジェクトを進行していくためには、データ分析以外にマネジメントスキルやコミュニケーションスキルなどが必要です。データ分析チームのマネジメント経験者がプロジェクトマネージャーに選ばれる傾向にあるため、チームをまとめるプロジェクトリーダーやチームリーダーの経験を積むと良いでしょう。
企業に属したままではなく、データアナリストからコンサルタントとして起業する道も考えられます。データアナリストのスキルは、コンサルティングで大いに役立てることが可能です。
コンサルタントはクライアントの経営課題に応じて適したソリューションを提案する仕事です。ソリューションの提案には、データや数字による裏付けが求められるため、データ分析はコンサルタントの日常業務になります。
また、経営課題の解決にITやシステムの活用を提案することもあるでしょう。データアナリストを経験していれば、データベースやシステム、プログラミングなどITに理解があるので、自分が持つ知識を活かしてコンサル業務を遂行できます。
ただし、コンサルタントを目指すのであれば、分析ができるだけでは力不足です。プレゼン力・議論をスムーズに進行させるスキル(ファシリテーション力)・プロジェクトマネジメント力などビジネスに関する総合力を磨いていきましょう。また、起業するとなると経営全般の知識も必要です。
データアナリストは、フリーランスで仕事をすることも可能です。独立してフリーランスになれば、自分の裁量で仕事ができます。働く場所や時間の融通が利きやすく、自分のスキルや経験、成果に応じた報酬を設定できます。専門性が高いと大規模なプロジェクトに関われる機会が多くなり、高い報酬にも期待できるでしょう。
また、自分の得意分野や興味のある案件を選んで仕事ができます。フリーランスに案件をオファーする業界・企業は多岐にわたるので、さまざまな経験を積めることもメリットです。
ただし、フリーランスの場合、自ら認知や人脈を広げて仕事を得ることが大切です。特定の業界に特化し、その分野の専門家としてポジショニングを定めるのも良いでしょう。独立後もスキルアップを怠らず、仕事のチャンスを得るために統計検定などの資格取得を目指すのもおすすめです。
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If you are considering a career change to data analyst, it is important to understand what career paths are possible. The main career paths for data analysts are as follows
After becoming a data analyst, if you want to become a specialist in charge of practical work, you can become a data scientist or data engineer.
Data scientists are required to have more advanced knowledge and skills as analysis professionals. While gaining practical experience as a data analyst, you can expand the areas you are involved in and acquire knowledge and skills in machine learning and other areas.
Data engineers are responsible for organizing and managing data and designing and building data analysis infrastructures so that data can be utilized in business. Since their main role is to process unorganized data so that it can be utilized and to create an environment in which it can be analyzed at any time, the knowledge and skills developed through practical experience as a data analyst are useful. Recently, there are cases in which they are responsible for creating the educational data necessary for machine learning, so knowledge and skills in machine learning will also be necessary.
There are career paths that lead to management positions in data analysis teams. For example, a data analysis project also requires a project manager to lead the team.
A project manager is responsible for managing the budget, selecting personnel, and overseeing the team for a data analysis project. Another important role is to serve as a bridge between the data analysis team and other teams. In addition to project management, there are cases in which a data analyst or data scientist also performs analytical work.
In addition to data analysis, management and communication skills are necessary to keep the project on track. Since people with experience managing data analysis teams tend to be selected as project managers, it is a good idea to gain experience as a project leader or team leader to organize a team.
There is also a possible path from data analyst to starting a business as a consultant, rather than remaining with a company. Data analyst skills can be of great use in consulting.
Consultants are responsible for proposing suitable solutions to clients' business challenges. Since solution proposals must be supported by data and figures, data analysis is a routine part of a consultant's work.
They may also propose the use of IT and systems to solve management issues. If you have experience as a data analyst, you will have an understanding of IT, including databases, systems, and programming, and you can use your knowledge to perform consulting work.
However, if you want to become a consultant, being able to analyze is not enough. You should hone your overall business skills, such as presentation skills, skills to facilitate discussions (facilitation skills), and project management skills. If you want to start your own business, you will also need knowledge of general management.
Data analysts can also work as freelancers. If you become an independent freelancer, you can work at your own discretion. You can easily flex where and when you work, and set compensation based on your skills, experience, and results. If you have a high level of expertise, you will have more opportunities to be involved in large-scale projects and can expect to receive higher compensation.
You can also choose to work on projects that you are good at or interested in. Since there is a wide range of industries and companies that offer projects to freelancers, gaining experience in a variety of fields is also an advantage.
However, it is important for freelancers to expand their own recognition and network to get work. It is also a good idea to specialize in a particular industry and position yourself as an expert in that field. It is also recommended that you continue to improve your skills after independence and seek to acquire certifications, such as statistical tests, in order to gain job opportunities.
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データアナリストは、コンサル型とエンジニア型の2種類があります。同じデータアナリストでも役割や求められるスキルなどが異なります。描くキャリアパスも変わってくる可能性があるので、それぞれの特徴を理解しておきましょう。
コンサル型データアナリストは、自社企業やクライアントが抱える課題の解決を目的に、データの分析と解決策を提案する仕事です。マーケティング会社やコンサルティング会社が主な就職先になります。
コンサル型は、課題解決に必要な情報が何か仮説を立てて、データ分析によって需要を予測していきます。そして、得られたデータや自身の知識を活かして、具体的な施策を提案するのが主な仕事です。
上記のようなスキルがある人はコンサル型が向いています。すでにマーケターやコンサルタントの経験がある人も適しているでしょう。
エンジニア型データアナリストは、機械学習やデータマイニングなどのデータを操作する技術に特化しています。ビッグデータを処理する技術を用いて分析を行い、事業に貢献することが役目です。
具体的には、分析したデータが示すものや規則性を見出し、戦略やシステムの改善・提案などを行います。例えば、優良顧客の規則性を見つけて売上戦略を提案する、システムの異常を検出してリスク回避を図るなどを行い、会社に貢献していきます。
プログラマーやシステムエンジニアなど、すでにITへの知見や業界経験がある人はエンジニア型が向いています。IT業界の経験者で数字や統計学が重要となる仕事がしたい人にもおすすめです。
There are two types of data analysts: consulting and engineering. The same data analyst has different roles and required skills. It is important to understand the characteristics of each type of data analyst, as the career path you can envision may also change.
A consulting-type data analyst analyzes data and proposes solutions in order to resolve issues faced by the company or its clients. Marketing and consulting companies are the main places of employment.
Consulting-type data analysts formulate hypotheses about what information is necessary to solve problems and forecast demand through data analysis. Then, the main job is to propose specific measures by utilizing the obtained data and your own knowledge.
If you have the above skills, the consulting type is suitable for you. Those who already have experience as a marketer or consultant may also be suitable.
Engineer-type data analysts specialize in data manipulation techniques such as machine learning and data mining. Their role is to contribute to the business by conducting analysis using techniques for processing big data.
Specifically, they find what the analyzed data indicates and regularities, and improve and propose strategies and systems. For example, they contribute to the company by finding regularities in good customers and proposing sales strategies, detecting anomalies in the system and avoiding risks, etc.
The engineering type is suitable for programmers, system engineers, and others who already have knowledge of IT and industry experience; it is also suitable for those who have experience in the IT industry and want to work where numbers and statistics are important.
業界や企業によって仕事内容は変わってきますが、データアナリストの主な仕事内容は以下のとおりです。
まずはどのような目的でデータ分析を行うのか、どのようなデータが必要なのか決める企画化から始まります。そして、企画に基づいてデータを収集し、分析しやすいように整理や加工といった前処理が必要です。
数学や統計学を用いたさまざまな分析手法を用いてデータ分析を行い、その結果の解釈を行います。分析結果を共有する前に、グラフやチャートなどを使い情報をわかりやすくビジュアル化する作業も必要です。
最後に企業側に分析結果を伝え、課題解決に向けた戦略や施策などを提案するという流れになります。
Although the job description will vary by industry and company, the main responsibilities of a data analyst include the following
The first step is planning, which determines for what purpose data analysis will be conducted and what kind of data is needed. Then, data is collected based on the plan, and pre-processing such as organization and processing is necessary to make it easy to analyze.
Data analysis is performed using a variety of analytical methods based on mathematics and statistics, and the results are interpreted. Before sharing the results of the analysis, we also need to visualize the information in an easy-to-understand manner using graphs and charts.
Finally, we communicate the results of the analysis to the company and propose strategies and measures to resolve the issues.
データアナリストは、幅広い業界で活躍しています。転職してデータアナリストを目指すのであれば、ニーズの高い職場を選ぶのがおすすめです。ここでは、データアナリストのニーズが高い職場を5つご紹介します。
IT系・ソフトウェア系の場合、主に自社でのデータ分析にデータアナリストが活躍します。自社で蓄積されたデータやシステムの実績データなどを分析し、顧客維持率の向上やシステムの改善などビジネス課題の解決に貢献できるでしょう。
IT系・ソフトウェア系の企業の多くはデータ分析を含めたIT人材の不足に悩んでいます。すでにIT業界の経験や知見がある人であれば、転職はそう難しくないでしょう。
コンサル型データアナリストとして働きたいのであれば、マーケティング業界への転職が考えられます。マーケティング業界では、役割に応じてさまざまなマーケターが存在します。その1つがデータアナリストです。
マーケティングにおいて、現状の把握や戦略の立案などにデータの収集・分析が欠かせません。特に、インターネットの普及やSNSの利用拡大により、顧客の行動や好みがより細分化され、トレンドの変化が速くなっています。そのため、マーケティング業界は常に現状や動向を把握することが求められ、データ分析の専門家であるデータアナリストの需要が高まっているのです。
小売業やECでも、自社のデータ分析にデータアナリストが必要になります。小売業やECのジャンルは多岐にわたりますが、いずれも「売上目標や経営目標を決めて、その達成を目指す」というのが基本的な方針です。
目標を達成できているかどうか、戦略や施策が適切なのかというのを判断するためには、データ分析が欠かせません。日々データ分析を行うことで営業の成果を数値で正確に示すことができ、必要に応じて新たな戦略や施策を打ち出すことを検討できるようになります。
他にも、蓄積されたデータから売上予測や在庫管理などが適切に行えるようになるでしょう。そうなれば、仕入れにかかるコストを抑えられ、業績アップにも貢献できます。
医療・ヘルスケア業界でもデータアナリストのニーズが高まっています。医療現場では、患者の病歴・検査結果・治療の効果など多様なデータが日々蓄積されています。これらのデータを収集して分析を行えば、病気の予測・早期発見、治療法の最適化、病院のマネジメント改善などに活用することが可能です。
また、分析したデータは新しい治療法の確立や医薬品の開発にも貢献できる可能性があります。人々の健康に貢献したいという人におすすめの業界です。
金融業界では、戦略の立案やリスク回避のためにデータ分析が行われています。例えば、融資審査であれば、顧客データの分析を行うことで滞納リスクを把握でき、適正な審査を行うことが可能です。
また、データ分析でセキュリティの脅威となる異常を特定できれば、すぐに対策を打ち出すことができます。それにより個人情報や機密情報などの流出を防ぎ、セキュリティを強化することも可能です。
Data analysts work in a wide range of industries. If you are looking to change careers and become a data analyst, we recommend that you choose a workplace with a high need for data analysts. Here are five workplaces with a high need for data analysts.
In the IT and software industries, data analysts are mainly used for in-house data analysis. By analyzing the company's accumulated data and system performance data, they can contribute to solving business issues such as improving customer retention rates and systems.
Many IT and software companies are suffering from a shortage of IT personnel, including data analysis. If you already have experience and knowledge in the IT industry, it will not be so difficult to change jobs.
If you want to work as a consulting-type data analyst, you can consider a career change to the marketing industry. In the marketing industry, there are various types of marketers depending on their roles. One of them is the data analyst.
In marketing, data collection and analysis are indispensable for understanding the current situation and developing strategies. In particular, with the spread of the Internet and the increased use of social networking services, customer behavior and preferences have become more segmented, and trends are changing faster than ever. As a result, the marketing industry needs to constantly keep abreast of current conditions and trends, and the demand for data analysts, experts in data analysis, is increasing.
Retail and EC also need data analysts to analyze their own data. Although there are many different genres of retail and e-commerce, the basic policy of all of them is to set sales and management targets and aim to achieve them.
Data analysis is essential to determine whether goals are being met and whether strategies and measures are appropriate. Daily data analysis enables us to accurately show sales performance in numerical terms, and to consider launching new strategies and measures as necessary.
Other factors such as sales forecasting and inventory control will also be able to be properly managed from the accumulated data. This would help to reduce the cost of purchasing and improve business performance.
The medical and healthcare industries also have a growing need for data analysts. In the medical field, a wide variety of data is accumulated daily, including patients' medical histories, test results, and the effects of treatment. If these data are collected and analyzed, they can be used to predict and detect diseases at an early stage, optimize treatment methods, and improve hospital management.
The analyzed data could also contribute to the establishment of new treatment methods and the development of pharmaceuticals. This industry is recommended for those who want to contribute to people's health.
In the financial industry, data analysis is used to develop strategies and avoid risks. For example, in loan screening, customer data can be analyzed to identify the risk of delinquency, enabling appropriate screening.
In addition, if data analysis can identify anomalies that pose a security threat, countermeasures can be immediately put in place. This can also prevent the leakage of personal and confidential information, thereby enhancing security.
今回は、データアナリストの主なキャリアパスや仕事内容などをご紹介しました。データ分析の専門家であるデータアナリストは、上位職のデータサイエンティストやマネジメント職につく、コンサルタントで起業・フリーランスになるといったキャリアパスを描くことができます。将来どのようになりたいのか明確になると、目標に向けて身につけるべきスキルや経験が明確になり、仕事に対するモチベーションもアップするでしょう。
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In this issue, we have introduced the main career paths and job descriptions for data analysts. As a data analysis specialist, a data analyst can chart a career path that includes becoming a data scientist in a higher-level position, a management position, or a consultant who starts a business or becomes a freelancer. Once you have a clear idea of what you want to become in the future, you will have a clearer idea of the skills and experience you need to acquire to reach your goals, and you will be more motivated in your work.
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