AIを使ってデータを分析するデータアナリストって知っていますか？この記事では、
- データアナリストの概要
- データアナリストの将来性
- データアナリストになる方法
について、わかりやすく解説します。
データアナリストに興味があれば、ぜひチェックしてください！
データアナリストってなに？
データを分析するプロフェッショナル
データアナリストは、データ分析のプロフェッショナルです。データを分析をすることで、
- 現状の把握
- 問題、課題の解決
- 将来の予測
をして、組織の意思決定の手助けをします。
データサイエンティスト、データエンジニアといった職種もありますが、実際には業務の境目は曖昧です。
呼び方が違うだけと思って問題ありません。
コンサル型とエンジニア型の２種類
データアナリストには大きくコンサル型とエンジニア型の２種類があります。
コンサル型は、企業が抱える課題を解決するために助言を行うことを目的にしていて、その手段としてデータ分析を活用します。
データに関する知識はもちろん、経営や問題解決といった幅広いビジネススキルも求められます。
一方、エンジニア型はコンサル型に比べてよりテクニカルに寄った業務を行います。
高度な機械学習などを使ってデータを分析し、課題解決に取り組みます。
コンサル型よりもプログラミングなどのITスキルも求められます。
AIも活用
データ分析にはAIも活用されています。
AIを活用することで、膨大なデータを人間よりもより的確に分析できる可能性があるからです。
分析するデータ量が少なかった頃は、データ分析はほぼ人で手やっていたこともありました。
しかし、現代では分析対象のデータは膨大で、ビッグデータとも呼ばれます。
ビッグデータの分析にAIが有効活用されています。
データアナリストの将来性は？
将来性は基本的には高い
データアナリスtの将来性は基本的に高いです。
DX（デジタルトランスフォーメーション）が社会の大きなトレンドになっていて、データ分析の重要性が高まり続けているからです。
国内ITサービス市場の支出についても、IT分野の調査会社であるIDCは今後数年に渡って 5%前後成長すると分析しています。
特に、
- コンサル力の高いデータアナリスト
- 技術的に高い専門性を持つデータアナリスト
- 特定の業界に詳しいデータアナリスト
は需要が高いでしょう。
ただし、伸び悩む分野も……
逆にいうと、上で挙げたタイプに当てはまらないデータアナリストは、そこまで需要が伸びないとも言えるかもしれません。
例えば、指示された通りにデータを分析し、定型的なレポートを作成したりシミュレーションをしたりするようなタイプのデータアナリストです。
このような業務は徐々にAIに奪われていってしまうでしょう。
データアナリストになるには？
ITやマーケティングの経験を活かす
データアナリストになるには、ITやマーケティングの知識や経験があると有利です。
データ分析の基礎はプログラミングなどのIT技術にあります。
また、その目的は自社の売上を伸ばすといったマーケティングに関わる内容のことも多いからです。
未経験からなら資格も有効
データアナリストになるために必要な資格、というものはありません。
しかし、持っておくと高く評価されやすい、データアナリストに関連した資格があるのでご紹介します。
| 資格名 | 資格の内容 |
|---|---|
| 統計検定 | 統計に関する知識や活用力を評価する試験。 データアナリストに必要な統計に関する能力を証明できる。 |
| 情報処理技術者試験 | 情報処理技術者としての知識、技能が一定以上かを評価する国家資格。 データアナリストに必要な幅広いIT関連の能力を証明できる。 |
| Python3エンジニア認定試験 | プログラミング言語Pythonのスキルを評価する資格。 データ分析分野でよく利用されるPythonのスキルを証明できる。l |
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