数字に強い方やデータを基に答えを導くことが好きな方などには、データ分析を仕事にするという選択肢もあります。

具合的にデータ分析がおこなえる仕事にはどのような職種があるのでしょうか？

本記事では、データ分析に関わることができる仕事10種類と特徴、データ分析の仕事に向いている人の傾向などをご説明します。

これから新しい仕事に就く際には、参考にしていただき、ご自身の強みややりがいなどとマッチした職業で働けるようにしていきましょう。

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データ分析の業務内容

データ分析の仕事は、データを活用して企業やクライアントの意思決定を支援する重要な役割を担います。

近年、ビッグデータの利活用が進む中、データ分析はさまざまな業界で必要とされており、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門職が注目されています。

データ分析の仕事では、データの収集、整理、分析をおこない、ビジネスにおける課題解決や新たな価値創造に貢献することが求められます。

職種や会社にもよりますが、データ分析の仕事では、主に次のような業務をおこないます。

まず、データを分析する前にどのような目的でどの種類のデータを収集するかを決めておかなくてはなりません。すでに集まったデータの分析を専門におこなう仕事もあれば、データ収集から開始する仕事もあります。

一方で、コンサルタント系アナリストであれば、データ分析から得た結果を基に、どのように反映させていくかに重きを置いている仕事もあります。

データ分析の職種は大きく分けて2つに分類される

データ分析の仕事といっても様々ありますが、大きく分けて2つがあり、仕事内容や必要とされるスキルも大きく変わってきます。

上記で触れたデータ分析の5つの業務内容ですが、

「④データ分析」よりも前の工程をおこなう仕事がエンジニア系の仕事
「④データ分析」以降を主に扱う仕事がコンサルタント系の仕事になります。

それぞれ、どのような仕事内容になるのかを知っておきましょう。

エンジニア系アナリスト

エンジニア系アナリストは、技術者としての知見を活かし、データの収集や処理、分析をおこなったり、データ収集・解析のためのプログラムを作ったりします。

Pythonなどのプログラミングスキルやデータベースを取り扱える能力が求められ、機械学習やディープラーニングなどのAI技術を用いた高度な分析を行うこともあります。

また、システム開発や製品開発におけるデータ活用も重要な役割を担い、企業の技術革新や製品改善に直接貢献することもあります。

コンサルタント系アナリスト

コンサルタント系アナリストは、データ分析を基に戦略的な提案を行う職種です。データを論理的に解析し、その結果をビジネスの文脈で解釈する能力が求められます。

また、クライアントのニーズを理解し、データを基にした問題解決策や新たなビジネスモデルの提案が主な仕事内容となります。

マーケティングやビジネスコンサルティングの知識も有効で、データを用いたコンサルティングは多岐にわたる業界で活躍の場が広がっています。

データ分析の仕事に求められるスキル

データ分析に関わる仕事に就きたいと思った場合、単に理系の大学を出ていたり、数字に強かったりするだけで、簡単には就けるものではありません。

こちらの項目では、データ分析の仕事に就く際に、必要とされるスキルをご紹介します。

データアナリスト全般

データアナリストには、データの収集、整理、分析能力が不可欠です。特に、統計学の知識やBIツールなどの分析ツールの操作スキルは基本とされます。

また、分析結果を分かりやすく伝えるためのコミュニケーションスキルやプレゼンテーション能力も重要です。

データから有益な洞察を引き出し、それをビジネス戦略に結びつけることが求められます。

エンジニア系アナリスト

エンジニア系アナリストには、データ処理や分析のためのプログラミングスキルが必要です。PythonやRなどのプログラミング言語の習得はもちろん、データベース管理やクラウドサービスの利用能力も求められます。

また、機械学習やディープラーニングなどの最先端技術を扱う場合、その分野の専門知識が必要になります。

コンサルタント系アナリスト

コンサルタント系アナリストには、データ分析だけでなく、ビジネス理解と論理的思考が求められます。市場分析や顧客行動の理解、ビジネス戦略の提案能力が重要です。

また、クライアントとのコミュニケーションにおいては、課題解決のための提案をわかりやすく伝える能力や、プロジェクト管理能力が必要とされます。

データを基にした課題の特定と解決策の立案、それをビジネスの成長や改善につなげる力が求められます。

データ分析に関われる職業10選

それでは、こちらの項目では、実際にデータ分析に関われる代表的な仕事10選をご紹介します。

それぞれの仕事のおおまかな特徴やデータ分析との関わり方について触れますので、ご自身がどのような働き方を望むのか、イメージを膨らませてみてください。

研究者

研究者とは、ありとあらゆる物事に関して調査や研究を行い、主に大学、民間の研究所、医療機関などで働きます。

研究者にとってデータ分析は必要不可欠で、数値や画像、文章などの様々な処理方法を用いて研究をおこないます。

開発者

開発者にもデータ分析の業務は不可欠です。工学や物理学、数学などの知識を使い、設計や開発、製造に関わるデータを分析します。

開発者が活躍できる業界も多種多様で、製造業をはじめとしたさまざまな企業や行政での求人があります。

IT・AI技術者

ITやAIに関わる技術者も、データ分析を日常的におこなう場面があります。

まず、IT技術者には、データサイエンティストやデータアナリストなどの担当者がデータの分析・解析をおこなってインフラの運用・管理をおこないます。

AI技術者は、機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムのデータを分析し、AIの精度を高めています。

化学分析員

化学分析員とは、さまざまな物体を科学的に分析する仕事で、化合物の定性や定量、容量などの分析をおこない、製品の安全性や環境への影響などを調査します。

工場の排水を調べたり、食品の栄養成分を調べたり、医薬品の安全性を調べたり、民間・行政問わずさまざまな組織で活躍しています。

データアナリスト

データアナリストとは、収集したデータを分析する仕事で、分析したデータを基に、改善案を提案したり、自分で開発する際の参考にしたりする場合もあります。

改善案を提案するタイプのアナリストをコンサル型、開発するタイプのアナリストをエンジニア型と言い、データをどのように活かすかによってもその後の働き方が変わってきます。

マーケター

マーケターは、主に市場や顧客の動向などのデータを調査・分析して、より的確に商品・サービスをアプローチする方法を導き出していく仕事です。

データ分析だけでなく、トレンドをすばやく察知したり、購買心理をついた的確なアプローチをしたりする必要もありますが、数字に強いとういことはマーケターに取って大きな強みになります。

ビジネスコンサルタント

ビジネスコンサルタントとは、顧客の経営状況や市場動向などのデータ分析をおこない、より良い経営を目指した提案をおこなう仕事です。

コンサルタントには、高い提案力が求められますが、その提案力に一役買ってくれるものがデータに基づいた提案です。

的確にデータ分析ができるコンサルタントであれば、説得力を持って提案をすることができます。

保険数理士

保険数理士とは、今後予想されるリスクや不確定要素を分析して、保険商品の価値をおこなう仕事です。

保険数理士がおこなった評価を基に保険商品の掛け金や保険金の額などが決まることもあり、保険会社にとって重要な役割を担います。

クオンツ

クオンツは、金融や証券業界の動向を分析して、今後の予測をおこなう仕事です。

株価や企業業績の推移などのデータを分析して、企業の資金を運用します。

データ分析の仕事に向いている人

こちらでは、どのような性格や考えを持つ人がデータ分析の仕事に向いているかをご紹介します。データ分析の仕事を探している方は、いくつか共感できる部分があることでしょう。

数字が好きな人

自覚がある方が多数でしょうが、数字やデータを扱うことに興味があり、それらを分析し結論を導き出すことに喜びを感じる人にデータ分析の仕事は向いています。

データ分析の仕事では、データに隠されたパターンや傾向を見つけ出し、それをビジネス戦略や科学的な発見につなげることができる能力が求められます。

仕事柄常に数字を見ておく必要があり、数字のちょっとした変化も些細に感じ取って、そこから仮定を出したり、改善案のイメージができたりする方は、仕事をする上での楽しみも増えることでしょう。

数字に基づいた論理的思考が得意な人は、データ分析の分野で特に活躍できます。

細かな作業が得意な人

データ分析には、データの収集、整理、処理といった細かな作業が伴います。このような作業を丁寧に、かつ正確に行える人は、データ分析の仕事に適しています。

データの質を保つための注意深さや、複雑なデータセットを扱う際の精密さが重要となります。

根気強く取り組める人

データ分析は時に時間がかかり、すぐに結果が出ないこともあります。

長期間にわたって一つのデータセットに集中し、分析を続ける根気や持続力が必要です。目の前の大きな変化はあまり感じることができず、日々の微細な変化が答えを導き出してくれることも多いです。

また、予期せぬ結果に直面した際に、柔軟に対応し、解析方法を見直す能力も求められます。

データ分析の仕事に就きたいなら転職するのも手

ここまでデータ分析に関する仕事をご紹介しましたが、今の仕事や会社でデータ分析の仕事に携わることが難しいようであれば転職することも1つの選択肢です。

ただ、「データ分析」の職種で募集が出されている求人は少ないので、幅広い業界・職種で求人を探してみて、具体的な業務内容の中でどのようにしてデータ分析の仕事に関われるかを事前調査しておくことが大事です。

漠然と求人を探しているとどうしても時間と労力がかかってしまいます。そこで、ビズリーチなどのあなたの経歴や希望を登録しておくことで、興味がある企業からオファーが届くスカウトサービスを使ってみることがおすすめです。

具体的な求人を見てみることで、実際の働き方もイメージしやすくなるでしょう。

データ分析へ転職したい方におすすめの転職エージェント

レバテックキャリア

マイナビITエージェント

Geekly

データ分析の仕事に関してよくある質問

最後に、データ分析の仕事に関してよくある質問と回答をいくつかまとめました。これからデータ分析の仕事に就く際には参考にしてみてください。

未経験からデータ分析の仕事に就くことは可能ですか？

未経験からデータ分析の仕事に就くことは十分可能です。

多くの企業は、データ分析の基本的なスキルや潜在能力を重視し、研修や教育プログラムを提供しています。データ分析の仕事が業務全体の一部である職種も多いため、徐々にデータ分析の仕事の要領を得ていくこともできます。

また、オンラインコースや大学の講座を受講することで、必要な知識やスキルを身につけることもできます。

データ分析に必要な資格はありますか？

データ分析の仕事に必須の資格は特にありませんが、関連する資格を取得することはキャリアアップに有利です。

代表例を挙げると次のような資格があります。

文系がデータ分析の仕事に就くことは難しいでしょうか？

文系出身者でもデータ分析の仕事に就くことは十分可能です。

データ分析には、統計学やプログラミングといった技術的なスキルだけでなく、データから洞察を引き出し、それをビジネスや社会的な文脈で解釈する能力も求められます。

文系出身者は、このような分析結果の解釈やコミュニケーション能力で優位性を持つことがあります。

また、多くの教育機関やオンラインプラットフォームが基礎から応用までのデータ分析スキルを教えているため、学習機会は豊富にあります。

データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか？

データアナリストとデータサイエンティストの主な違いは、役割と扱うデータの複雑さにあります。

データアナリストは主にデータの収集、整理、基本的な分析を行い、ビジネス意思決定に必要な情報を提供します。

対して、データサイエンティストはより複雑なデータセットを扱い、高度な統計分析、機械学習、予測モデリングなどを行います。また、データサイエンティストは新しいデータ駆動型の戦略を提案することが多く、より深い専門知識が必要とされます。

データ分析は在宅でも仕事できますか？

データ分析は、基本的には在宅勤務でも可能な職種です。データ分析の作業はデジタル上で完結することが多く、インターネット環境が整っていればリモートワークが実現可能です。

実際、多くの企業ではデータアナリストやデータサイエンティストに対してフレキシブルな勤務形態を提供しています。

ただし、チームでの活動やクライアントとのミーティングが必要な場合もあるため、完全なリモート勤務が可能かどうかは企業やプロジェクトによって異なります。

まとめ

データ分析の仕事は、データを活用してビジネスや科学の進歩に寄与する、非常に重要な役割を担います。

未経験者でも学ぶ意欲があれば入門可能であり、文系出身者も活躍できる可能性があります。

データアナリスト、データサイエンティスト、エンジニア系アナリスト、コンサルタント系アナリストなど、様々な職種があり、自分のスキルや興味に応じて多くのキャリアパスが存在します。

転職を考えている方は、データ分析の分野で新たなキャリアを構築するために、必要なスキルを身につけ、適切な求人を探すことが重要です。