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データアナリストとは?


データアナリストとは、収集した様々な情報を分析する専門家のことをいいます。大量のユーザーに関するデータや、業務システムの実績などを集計し、分析した情報で仮説を立て、将来のニーズ予測や解析、クライアントが抱える悩みや課題の解決策を提案するのが主な仕事内容です。

データアナリストが扱う情報の分野は多岐にわたるため、それぞれの専門分野や得意分野によって分析手法が異なる場合もあります。

データアナリストの仕事内容


データアナリストは大きく2タイプに分けられることが多いです。以下で2タイプのデータアナリストについてそれぞれ解説します。

コンサル型

コンサル型データアナリストはデータ分析で得た結果を元に、課題解決のためのコンサルティングを行います。クライアントや自社企業が抱えている課題解決方法に仮説を立て、ビッグデータを分析して具体的な解決策の提案や検証を行います。

主にコンサルティングやマーケティング業界が活躍の場となります。

エンジニア型

エンジニア型データアナリストはデータ分析で得た結果を元に、サービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を行います。分析したデータや機械学習の結果をみて規則性やニーズを探し出し、具体的なシステムなどの機能改善や提案、実装などに携わることもあります。

主にWebメディアの運営会社や、ソーシャルゲームプラットフォームのある企業などが活躍の場となります。

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データアナリストとデータサイエンティストの違い


データアナリストと混同されがちな職業として、「データサイエンティスト」があります。データアナリストは、データの分析結果から課題の解決方法を導き出して提案する職業です。一方のデータサイエンティストは、ビッグデータから必要な情報を抽出し、分析する職業です。

両者は、担当するフェーズによって線引きされていますが、業務領域の線引きが曖昧なことが多くなっています。そのため、データアナリストは主にデータの活用を、データサイエンティストはデータの抽出を行うと考えておくとよいでしょう。

データアナリストとよく混同されがちな職業に『データサイエンティスト』があります。
データアナリストは、データの分析結果を元に課題解決のためのコンサルティングやシステク構築、改善などを行うことに対して、データサイエンティストはビッグデータから課題解決をする上で必要な情報を切り出し、解決に向けてデータの加工や分析を行う職種です。

両者とも基本的にビックデータを扱うため、ビックデータを集めるような場所や、それが必要とされる企業が活躍の場となってきます。特に、何年もの間収集した情報を扱うような研究機関やシンクタンクなどの企業にはデータサイエンティストは非常に必要とされています。

データサイエンティストとして採用されるには?

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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は、企業や担当する業務範囲、個人のスキルなどによって大きく異なります。しかし、一般的には高収入であり正社員だと年収400万円以上となっています。
実務や経験を積んでいけば年収1000万円を超えることも珍しくありません。

データアナリストの将来性


近年、DXやIoTなどの言葉を耳にする機会が増えていますが、データアナリストの仕事はそのような政府が掲げるDX推進においてかなり重要な役割を担っています。その一方でデータアナリストとして業務ができる人材は少なく、これから先も需要が高い職業であると言えます。

AIやビッグデータなどを使いこなすことのできるIT人材は今後ますます需要が高まってくるため、データアナリストは今後も重宝される存在となる見込みです。
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まとめ


今回はデータアナリストについて解説しました。
データアナリストには主に2パターンあり、データサイエンティストとも少し業務内容が変わってくる点や、高収入であり将来性も十分にある、引く手数多の業界となっております。

IT人材は常に不足状態にあり、需要は今後も高いまま推進していく見込みです。
データの分析やDX化に伴う業務に興味のある方は是非一度ポテパンフリーランスにお問合せください。

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