データアナリストはやめとけと言われる理由は？将来性とスキルを身に付ける方法

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由は「必要な数学やIT知識・スキルの習得が難しい」「データ収集など地味な仕事が中心」だからです。一方で、DXに取り組む企業にデータアナリストが不足していることから需要は高まっています。

データアナリストを目指す際に、「やめとけ」と言われる理由や仕事の内容を理解しておくことで、挫折せずに働くことができるので、ぜひ本記事を参考にしてみてください。

データアナリストの仕事内容とは？

「データアナリスト」の主な仕事内容は、データを収集し分析することです。

収集したデータを分析した結果をどう使っていくのかによって、データアナリストの中でも「コンサルタイプ」と「エンジニアタイプ」に分かれています。

データアナリストとして働くためには、情報を分析するだけでなく、クライアントの課題を解決するためにプログラミング技術を使いこなす必要があります。

また、クライアントとしっかりやり取りができるだけのプレゼンテーション力といったビジネス能力が必要になるでしょう。

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【8選】データアナリストは「やめとけ」と言われる理由

企業活動の現在や将来を考える上で必要になるデータアナリストは、企業からニーズが高いITエンジニアと言えます。しかし、そんなデータアナリストが「やめとけ」と言われることがよくあるのはなぜなのでしょうか。

ここからは、データアナリストがどうして「やめとけ」と言われてしまうのか、具体的な理由を8つ紹介します。どうして、データアナリストがおすすめされていないのかを知るための参考にしてみてください。

職場で過大な期待を持たれる

データアナリストという仕事は、まだまだ歴史の浅い仕事です。データアナリストの仕事がどういうものなのか、何ができるのか、一般的にはあまり知られていません。

そのため、データアナリストという仕事に過大な期待を持たれることが多く、そのことがプレッシャーになる可能性があります。

どこからどこまでがデータアナリストの仕事と明確な定義がある訳でもないため、企業の期待通りの仕事ができず、失望されてしまうこともあるでしょう。本来範囲でない仕事を割り振られる可能性もあるため、「やめとけ」と言われてしまうでしょう。

必要な数学やIT知識・スキルの習得が難しい

そもそも、データアナリストになるハードルが高いという問題もあります。

データアナリストには、大学レベルの数学知識や、ITに関する知識やスキルも求められるため、データアナリストを目指すことはかなり難易度が高いのです。

とくに文系出身でデータアナリストになる場合、理系出身者が大学で学んだことをこれから学ばなければなりません。IT全般の知識、プログラミングスキルも身に付ける必要があります。

データ収集など地味な仕事が中心できつい

データアナリストは基本的にデスクワークが中心で、データや数字をコツコツ扱う地味な仕事です。

データを収集したり、数字を取り扱うことが苦でない人や向いている人であったりする場合は良いですが、そうでなければ毎日地味な作業の繰り返しがきつくなることもあるでしょう。

誰かと関わって仕事するというよりも、1人でコツコツ作業する時間が長い仕事でもあります。地味な作業ばかりで仕事のモチベーションが続きにくいということも、「やめとけ」と言われる理由の1つになっているでしょう。

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学習のための費用負担が重い

データアナリストになるためには、プログラミングスキルやデータベース、SQLに関する知識といった多様なスキルが必要になります。

すでにそういったスキルが身に付いている人でなければ、新たに多様なスキルを身に付けるための費用負担がかなり重くなってしまうのです。

他に統計学に関する知識等は、大学レベルの知識が求められるということもあります。新たに一から学んでデータアナリストを目指すのは費用負担の面できついということから、「やめとけ」と止められてしまうのでしょう。

技術的な内容以上にビジネス力が必要

データアナリストには多様なスキルや知識が必要と紹介してきましたが、それに加えてビジネス力も求められます。

データアナリストは、課題解決のために、ビジネス思考で行動することや、クライアントとスムーズな関係を築ける力が必要になります。

データアナリストとして分析がしっかりできても、ビジネス視点がなければクライアントに満足してもらうのは難しいでしょう。また、クライアントとよい関係を築けなければ、分析結果を経営に活かしていくことも難しくなります。

仕事量が膨大

データアナリストは、何が仕事の範囲にあたるのかが明確に決まっていません。クライアントによっては、多数のタスクをこなすことを求められる可能性もあります。

データアナリストとしての仕事範囲が決まっていないことから、仕事量が膨大になりがちなことが、データアナリストが「やめとけ」と言われてしまう理由の1つになっているのでしょう。

継続的な学習が必要で大変

データアナリストは、仕事でプログラミングスキルやデータ分析ツールの使用、機械学習アルゴリズムといった知識が必要です。

そしてこれらの知識やスキルは技術がどんどん向上していく状況にあるため、継続的に学習して新たなスキルや知識を身に付け続ける必要があります。

新たな知識や技術への関心が高く、身に付けることに意欲的な人であればよいでしょう。しかしそうでなければ継続的な学習ができず、やがて技術や知識で置いていかれる可能性があります。

将来性に不安がある

データアナリストが「やめとけ」と言われてしまうのは、将来データアナリストという仕事が不要になる可能性がある、将来性に不安があると思われていることも理由の1つでしょう。

将来的にデータ収集やモデル建築といったデータアナリストの仕事分野が、ツールで自動化される可能性がある、ということが将来の不安につながるでしょう。

すでにツールの使用で楽になっている部分があるため、データアナリストの仕事が将来も求められ続けるとは限らない、と考えている人もいるのです。

データアナリストは「やめとけ」と言われやすい人の特徴

データアナリストを目指す人の中で、とくに「やめとけ」と言われやすい人というのは、コミュニケーションが苦手でビジネス力に欠けているタイプの人でしょう。

データアナリストは収集したデータや数字と向き合う地味な仕事ですが、必要に応じてクライアントに説明したり、提案したりすることがあります。

コミュニケーションが苦手な人や、人と仕事で関わりたくない人はクライアントとよい関係を築くことが難しいため、「やめとけ」と言われやすいでしょう。

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データアナリストになるために必要なこと

データアナリストになるためには、とくに必要な資格はありません。

一方で、数学やITに関する知識、プログラミングの知識など、高度な知識を幅広く求められるために、ステップを踏んだ取り組みが必要になるでしょう。

以下では、データアナリストになるために必要なスキルや知識についてまとめています。データアナリストを目指す場合は、これらの知識やスキルを身に付けることを心掛けましょう。

統計や分析の知識・スキルを習得する

データアナリストとして仕事をしていく上で、まず統計学や分析の知識・スキルは不可欠です。

統計学の代表的なものとして、「記述統計学」と「推計統計学」、「ベイズ統計学」の3種類があります。このうちベイズ統計学は、機械学習や人工知能などの分野で使われています。機械学習を理解するためには、ベイズ統計学の知識が必要になるでしょう。

また、統計学のスキルとして、分析モデルを構築できるスキルも必要になります。

Pythonなどのプログラミング言語を学ぶ

データアナリストとしてデータを収集するために必要なのが、Pythonなどのプログラミング言語です。

データの収集だけでなくデータの加工やクレンジング、可視化や統計解析、モデルの構築そして機械学者などにおいてもプログラミングスキルが必要となります。

具体的にどのようなプログラミング言語を学んでおけばいいかというと、「Python」や「R言語」、「Scala」などです。

これらの他に統計解析においてよく使われる「Stan」や「SQL」といったプログラミング言語も学んでおくと、データアナリストとしてさらにスキルアップできるでしょう。

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コミュニケーションスキルを磨く

データアナリストはクライアントの課題を理解し、課題を解決するための提案が求められています。

クライアントの課題や希望を聞き出すコミュニケーション力、分析結果をクライアントに説明するプレゼンテーション力といったスキルが必要になるでしょう。

また、分析結果を資料として用意する必要もあるため、分かりやすい資料を作成するためのスキルも必要でしょう。

求人を見つけて応募する

データアナリストは難しそうだからと求人に応募しないでいると、いつまでもデータアナリストになることは叶いません。データアナリストの求人の中には未経験からでも応募できる求人もあるため、データに関する仕事をして経験を積むという方法もあります。

最低限必要な知識やスキルだけでも身に付けて、積極的に求人に応募してみましょう。

データアナリストとしてのスキルを身に付ける方法

データアナリストとしてのスキルを身に付ける方法は、オンライン学習の利用やビジネススクールの受講、独学などさまざまな方法があります。

データマイニングや機械学習のスキルがあると、データアナリストとしてより効率的に業務を遂行できるようになるでしょう。

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データアナリストに将来性はある？

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由の1つに、将来性に不安があるということを紹介しました。

データアナリストとして仕事をする中で、ツールの進化で自動化が進み、やがてデータアナリストの仕事が必要なくなるのではないか、と考えている人がいるためです。

しかし、データアナリストには将来性があると言われています。

ここからは、データアナリストの仕事に将来性があると言われているのはなぜなのか、国の政策やIT技術者の需要といった面から見ていきましょう。

今後も将来性はある

DXに取り組んでいる企業は多くありますが、データアナリストがいない企業があるため、基本的に今後もデータアナリストの将来性は高いことが予想されます。

ただ、データアナリストといってもタイプの違いがあり、需要が伸びるタイプと需要が伸びにくいタイプというものがあります。需要が伸びるタイプのデータアナリストの方が、将来性が高いでしょう。

今後も需要が伸びる職種とは？

コンサルスキルや高度な専門性を持つデータアナリスト、業界のスペシャリストなどは、今後もデータアナリストとして需要が伸びると見込まれています。

データアナリストとしての仕事のうち、分析がツール等により自動化したとしても、コンサルティングが行えるコンサルタイプのデータアナリストは必要と考えられています。

また、自動化では対応できないような専門性を持って独自モデルを構築できるデータアナリストや、業界の事情に精通した業界のスペシャリストも需要が伸び続けるでしょう。

需要が伸びにくい職種とは？

データアナリストとして需要が伸びにくいと予想されている職種は、エンジニアタイプのデータアナリストとなります。

分析業務がツール等を使った自動化の進行や、ビジネス職のデータリテラシー向上に伴って、高い専門性を持たないデータアナリストの需要は、停滞が予想されます。

今後はさらに自動化ツールを使いこなすこと、自動化が難しい専門性を身に付けていくことが必要でしょう。

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データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストは仕事でデータや数字を取り扱い、時にはクライアントとコミュニケーションをとったり解決策を提案したりする仕事です。学習すればそれで終わりではなく、継続した学習も必要とハードルが高めな仕事であるため、人によって向き不向きがあります。

ここからは、データアナリストに向いている人はどんな人なのか特徴を紹介していきます。データアナリストを目指している場合は、自分が向いているかどうかを知るために、ぜひこちらをチェックしてください。

• 数学やデータが得意
• 細かい作業も苦にしない
• 勉強が嫌いでない
• 几帳面

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数学やデータが得意

もともと数学が好きだという人や、数学を学問として学んできた人、データを分析することが得意という人はデータアナリストに向いています。

データアナリストという仕事の特性上、データの分析のためにデータや数字に長時間接することになります。そのため、数学が苦手という人やデータを見てもよく分からないという人はあまり向いていないでしょう。

細かい作業も苦にしない

データアナリストは細かい数字を間違いなく扱う必要があるため、細かい作業も苦にしない人、むしろ地味な作業が好きという人が向いているでしょう。

データアナリストが扱う数字にミスがあった場合、分析結果にも影響が出てきてしまいます。それにより、企業の経営に悪影響を与える可能性もあるでしょう。ミスしないよう正確に細かい作業を続けられる人が向いています。

勉強が嫌いでない

データアナリストに求められる知識やスキルは多岐にわたります。

IT関係のスキルや経営知識や携わる業界の知識など、種類は幅広いため、勉強が嫌いではなく知的好奇心の強い人が向いています。

IT関係だけでもクラウド関係やプログラミング言語、データベースやSQLといった知識やスキルが求められるでしょう。

とくにIT関係は技術の進歩が速いため、学んだ技術もすぐに古くなる可能性があり、常に学び続ける必要もあります。継続して学ぶことが苦にならない人が向いているでしょう。

几帳面

データアナリストが提出する資料は、企業の経営戦略といったビジネスに役立てられるものです。そのため、その内容にミスがあってはいけません。

ミスがないか何度もチェックを繰り返し、もしミスがあれば訂正するだけでなく、ミスが起こらないようにする環境作りをすることも大切です。

几帳面な性格で正確な仕事ができる人は、データアナリストとして向いているでしょう。

未経験からでもデータアナリストへの転職は可能

未経験でもデータアナリストとして必要なスキルや資格を取得していれば、データアナリストへの転職は可能です。とくに20代なら可能性は高いでしょう。

30代になると未経験からデータアナリストへの転職は難しくなります。しかし、IT業界やマーケター業界の経験者やデータアナリストとして活かせるビジネススキルを探し、それをアピールしていくことは可能です。データに関する仕事にも積極的に取り組んでいきましょう。

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データアナリストの将来性は高く一概にやめとけとは言えない

データアナリストの仕事は幅広い知識やスキルが求められるため大変な仕事ですが、将来性の高い仕事であることも事実です。

この記事で紹介している、データアナリストに向いている人の特徴や、スキルを身に付ける方法などを参考に、データアナリストに必要なスキルや知識を身に付けてみましょう。

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