【2025年版】データアナリストの年収はどのくらい？アップする方法・今後の需要も併せて解説！

データの集計、分析を通して、課題の解決を目指すことが仕事であるデータアナリスト。雇用形態や務める企業による差も大きいですが、年収は比較的高い傾向にあります。

この記事では、データアナリストの年収の目安や年収をアップする方法、年収アップにおすすめなデータアナリスト向けの資格などを紹介しています。データアナリストの年収を知りたい人、データアナリストとして年収をあげたいと考えている人は要チェックです。

そもそもデータアナリストとは？

データアナリストはデータ分析や調査などを専門的に行い、企業の課題解決を行う仕事です。データ分析が主な業務ですが、比較的新しい職業であるため、明確な定義はありません。

データアナリストとひと口に言っても、コンサル型やエンジニア型などの種類に分かれており、それぞれ業務内容が異なります。

また、データアナリストの場合はデータ分析の手法などが決まっているケースもあるため、データサイエンティストと比べたとき、データアナリストの方が業務の幅が狭いです。

データアナリストの年収はどのくらい？

データアナリストの収入は、雇用形態やスキルレベルによって幅があります。正社員として働く場合と派遣社員として働く場合では、給与体系や待遇面で異なる特徴が見られるため、自分のキャリアプランに合わせた選択が重要になってきます。

また、経験年数や扱えるツール、分析手法の深さによっても収入は変動するため、継続的なスキルアップが収入アップにつながります。ここからは、それぞれの雇用形態における具体的な年収相場を見ていきましょう。

正社員の場合

正社員のデータアナリストの平均年収は、およそ500万円から700万円の範囲に収まるケースが多く見られます。未経験からスタートした場合は400万円前後からのスタートとなりますが、実務経験を積み重ねることで着実に収入を伸ばせる職種といえるでしょう。

特に、SQLやPython、Tableauなどの分析ツールを使いこなせるようになると、市場価値が高まります。さらに、統計学やマーケティングの知識を深めることで、年収800万円以上を目指すことも十分に実現できるでしょう。

大手企業やIT企業では、より高い水準の給与体系が設定されている傾向にあるため、勤務先の選択も重要な要素となってきます。キャリアを長期的に考えるなら、正社員として安定した環境で経験を積むことが、スキル向上と収入増加の両方につながるでしょう。

出典参照：データアナリストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）｜株式会社カカクコム

フリーランスの場合

フリーランスで働いているデータアナリストの年収は、500～700万円程度が相場となっています。

また、月収100万円の案件も存在するため、スキルや実績によっては年収1,000万円を超えているフリーランスのデータアナリストもいるでしょう。

派遣社員の場合

派遣社員としてデータアナリストの仕事に従事する場合、平均時給はおおよそ2,290円となっています。例えば1日8時間、月20日勤務を仮定すると、月収は36万6千円程度と試算できます。年収に換算すると、約439万円前後の収入水準となる可能性があります。実際にはスキル・経験・勤務条件の違いにより、時給や勤務日数、残業時間などが変動します。

派遣という働き方のメリットは、さまざまなプロジェクトや業界を経験できる点にあり、短期間で多様なスキルを習得できる環境が整っています。また、ライフスタイルに合わせて勤務時間や勤務地を選びやすいため、柔軟な働き方を求める人には適した選択肢といえるでしょう。

ただし、正社員と比較すると福利厚生面での差があることや、契約期間が限定される点には注意が必要になります。経験を積んだ後に正社員へのキャリアチェンジを目指す人にとっては、派遣としてスタートすることも有効な戦略の1つとなります。出典参照：データアナリストの仕事の年収・時給・給料｜株式会社カカクコム

【6選】データアナリストの年収をアップする方法

データアナリストは他の職種と比較して年収水準が高いですが、年収の幅も広いという特徴があります。そのため、本人の努力や工夫次第で年収をアップさせられるでしょう。

データアナリストが年収をアップさせる方法にはさまざまな選択肢があります。ここではデータアナリストの年収をアップさせる方法を紹介していくため、参考にしてみてください。

外資系・大企業に転職する

外資系企業や大企業の場合、求められるスキルの水準も高くなりますが、その分年収も高い傾向があります。

外資系企業や大企業の場合、扱うデータの量も膨大であるため、データアナリストとして膨大な量のデータ分析ができるようになれば、年収アップにつながるでしょう。また、外資系企業への転職を目指す場合は、データアナリストのスキル以外に語学力も必要とされます。

データサイエンティストへキャリアアップする

データサイエンティストはデータアナリストに近い職業で、データの集計や分析に加えて、その結果をビジネスに活かし発展させる役割があります。そのため、データサイエンティストの年収は通常データアナリストよりも高くなる傾向があります。

データサイエンティストへのキャリアアップは、さまざまな分野での成長と成功につながる可能性を秘めているといえるでしょう。

スキルアップ・資格を取得する

資格を取得することでデータアナリストに求められる知識やスキルがあることを客観的に証明できるため、年収アップにもつながります。

また、より年収の高い企業に転職を目指す場合も、資格を取得しておいた方が自身のスキルをアピールしやすいでしょう。

データ分析に特化する

データアナリストはデータ分析に関する業務に重きが置かれているため、データ分析のスキルを磨くことでデータ分析のスペシャリストとして市場価値を高めることが可能です。

データ分析に特化することで年収アップを目指す場合は、早い段階から解析スキルを磨き、通常のデータアナリストと差別化することが重要になります。

フリーランスへ転向する

データアナリストがフリーランスに転向すると、収入の大幅な増加が期待できます。

高いスキルを持つデータアナリストなら、独立することで自分の能力を最大限に活かし、プロジェクトごとに高額の報酬を得る可能性が高まります。

また、データ分析を専門とする企業を設立することも収入を増やす手段として有効です。自己のスケジュールやクライアントを選ぶ自由があるため、フリーランスは成果に応じた報酬を得るチャンスが大きくなります。

単価の高い案件を選ぶ

フリーランスのデータアナリストや副業でデータアナリストの案件を受注する場合、単価が高い案件を選ぶ方が収入アップにつながります。

高単価案件を獲得するためにはそれに見合った実績が必要になるため、スキルを磨いて実績を積み重ねていきましょう。

データアナリストの種類

データアナリストとひと口に言っても、その種類はさまざまです。データアナリストの種類によって業務内容なども異なるため、データアナリストを目指すのであればどのような種類があるのか把握しておく必要があるでしょう。

ここではデータアナリストの種類をそれぞれ紹介していくため、チェックしてみてください。

エンジニア型データアナリスト

エンジニア型データアナリストは、データ分析結果に基づいてサービス品質向上のためのシステム構築や改善を主に担当します。プログラミングスキルを駆使して、システムの実装にも携わります。主な活躍の場は、Webメディアやアドテクノロジー企業などです。

コンサル型データアナリスト

コンサル型データアナリストは、データ分析結果をもとにクライアントの課題解決のため、現場施策のコンサルティングを行います。仮説を立て、具体的な解決案を提案し、施策実施後の検証を行います。

主な活躍の場は、コンサルティングファームやマーケティング会社などです。

統計分析型データアナリスト

データサイエンスに特化したデータアナリストです。統計分析型データアナリストは、クライアントからヒアリングし、課題解決のためにデータの収集や集計、分析を行うことです。

そのため、統計分析型データアナリストには市場調査スキルやマーケティングスキル、プログラミングスキルなどが必要とされるでしょう。

Webディレクター型データアナリスト

Webディレクター型データアナリストは、ビジネスに精通し、マーケティングスキルに長けたデータアナリストです。

自社サービスを運営する企業では、マーケティング的な業務やサービス分析、効果検証を担当します。データの可視化によりプロダクトの改善や提案も行い、高度なマーケティング経験とスキルが求められます。

顧客のニーズを把握し、データを活用して事業戦略を立案する役割があります。

年収アップにおすすめなデータアナリスト向けの資格5選

データアナリストは資格が必要な仕事ではありませんが、資格を取得することで保有している知識やスキルをアピールしやすくなります。また、資格取得のための勉強を通して必要な知識やスキルを習得できるため、資格取得を目指すと良いでしょう。

ここでは年収アップにおすすめなデータアナリスト向けの資格を紹介するため、どのような資格があるのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している試験です。統計の知識と活用力を評価し、4級から1級までの階級と統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎の8つの資格が公開されています。

統計に関するスキルを証明することで、データ分析や調査分野での信頼性と専門性を高めることができます。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、情報処理技術者として一定のスキルを有していることを証明できる国家資格です。

情報処理技術者試験はITSSのレベル1からレベル4に対応しており、12の資格区分で構成されています。 その中でもデータアナリストにおすすめの資格としては、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験、データベーススペシャリスト試験などが挙げられるでしょう。

出典｜参照：情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験｜IPA

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、LPI-Japanが認定するIT技術者資格で、データベース管理やアプリケーションの設計・開発に関するGoldとSilverの2つのレベルがあります。

Silverは基本的なデータベース開発・運用管理の知識が求められ、Goldは応用的なOSS-DBに焦点を当てた大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングに関するスキルが問われます。この資格により、データベース分野で高い専門性と信頼性を証明できます。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、データベースの知識や実践能力などを測る国家試験です。情報処理技術者試験の一つで、ネットワークやサーバーなどのITインフラを扱うエンジニアを対象としています。

データベーススペシャリスト試験はデータベース系の資格の中でも難易度が高いため、合格するのは簡単ではないでしょう。取得することで、データアナリストとして高度なデータベース技術を持っていることの証明になります。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERとは、日本オラクル社が実施しているデータベースに関するベンダー試験です。Oracle Databaseシリーズの管理スキルを認定する資格となっており、世界的に知名度の高く、多くのエンジニアが受験しています。

試験にはBronze、Silver、Gold、Platinumの4段階が設けられています。

ORACLE MASTERを取得することで、データアナリストに求められるデータベースに関連した知識を身に付けることができるでしょう。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストは専門性の高い職種であるため、さまざまな知識や高度なスキルを身に付ける必要があります。そのため、データアナリストを目指す場合は、早い段階からどのようなスキルを身に付ければ良いのか把握し、学習を進めていく必要があるでしょう。

ここではデータアナリストに必要なスキルを紹介していくため、参考にしてみてはいかがでしょうか。

データを分析するスキル

データアナリストはデータ分析を行うために多種多様なデータ分析ツールを利用することになるため、データアナリストにはデータを分析するスキルが必要です。

データの分析の際には、データ分析やデータの可視化のためにさまざまなツールを活用することになります。

データベースに関わるスキル

データアナリストはデータ分析のためにデータの収集を行い、データベースに保存することになるため、データアナリストにはデータベースに関連したスキルが必要です。

データベースはデータを保存や管理するシステムであり、SQLというデータベース言語を使用することで操作を行います。そのため、データアナリストにはデータベースシステムに関する知識やSQLなどのデータベースに関わるスキルが必要です。

論理的思考能力

データアナリストは膨大な量のデータを分析し、得られた知見を問題解決に活用する必要があるため、論理的な思考能力が必要です。データアナリストは業務の中で、データの中から特定の規則を見つけ、分析結果を正しく解釈することが求められます。

また、問題点を見つけ出して解決へと導くためには、物事を筋道を立てて結論を導き出すための論理的思考能力が必要です。

さらに、データアナリストは専門的な知識がない相手に対して、データの分析の結果を説明しなければいけないため、わかりやすく伝えるためにも論理的な思考能力は役立ちます。

数学に関わるスキル

データアナリストが行うデータ分析は、数学の知識の上に成り立っています。そのため、データアナリストには数学に関するスキルが必要です。

データアナリストに求められる数学的な知識としては、確率や線形代数、微分積分などが挙げられます。さらに、数学に関連して統計学の知識も身に付けておくようにしましょう。

プログラミングに関わるスキル

データアナリストはデータ分析の際にプログラミングを行うことがあるため、プログラミングに関するスキルも求められます。具体的には、収集したデータを加工したり、データをグラフにしたりする際に、プログラミングが必要になるケースがあります。

求められる言語としてはPythonやR言語などが多いですが、他の言語のスキルが必要になるケースもあるため、できるだけ複数言語のスキルを身に付けておきましょう。

マネジメントスキル

データアナリストはプロジェクトマネジメントに携わることがあるため、マネジメントスキルも求められます。マネジメントスキルがある人材はキャリアアップもしやすくなるため、上のポジションへのキャリアアップを目指す場合はマネジメントスキルを身に付けることが大切です。

マネジメントの経験がある人材は需要も高いため、データアナリストとしても採用されやすくなるでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストは主に既存データの分析やレポート作成、ビジネス戦略提案などのデータ分析に従事します。一方、データサイエンティストは機械学習や予測モデル作成、ビッグデータの加工に重点を置きます。

しかし、両者はビッグデータを企業の活動に活かす役割に共通しており、実務では明確な線引きが難しいこともあります。データアナリストがモデル作成を行うことや、データサイエンティストがビジネス戦略提案を行う場合もあります。

データアナリストの今後の需要・将来性

ビジネス環境がデータドリブンへと変化する中、データアナリストへの需要は今後も高まり続けると予測されています。企業が競争力を維持するためには、膨大なデータから有益な情報を引き出し、的確な意思決定につなげる人材が不可欠だからです。

加えて、データ関連の職種は多様なキャリアパスが用意されており、自分の強みや関心に応じてスキルを広げられる点も魅力といえるでしょう。

データアナリストとしての経験は、より専門性の高いデータサイエンティストやデータエンジニアへのキャリアアップの土台となります。データアナリストで培った分析スキルやビジネス理解は、機械学習モデルの構築や予測分析を行うデータサイエンティストの業務に直結するでしょう。

データアナリストからデータサイエンティスト・データエンジニアへ広げられる

一方、データ基盤の設計や構築に興味がある場合は、データエンジニアとしてのキャリアを選ぶことも選択肢になります。実際に、多くの企業では複数のデータ関連職種を設けており、社内での職種転換も珍しくありません。

プログラミングスキルを深めたり、クラウド技術を学んだりすることで、より幅広い役割を担えるようになります。こうしたキャリアの柔軟性は、長期的な成長と収入増加の両面で有利に働くはずです。

自動化・AI時代でも残る分析・解釈スキルを身につけられる

技術の進化により、データ処理の多くは自動化される時代が到来していますが、データの解釈や意味づけは依然として人間の役割として残り続けます。AIツールは大量のデータを高速で処理できますが、ビジネス文脈を理解し、適切な質問を設定し、結果から実行可能な示唆を導き出すには人間の判断力が欠かせません。

データアナリストとして培う論理的思考力やコミュニケーション能力は、自動化が進んでも価値を失わないスキルといえるでしょう。むしろ、AIツールを使いこなしながら、より高度な分析や戦略立案に注力できる環境が整いつつあります。

ビジネス課題を理解し、データから物語を紡ぎ出せる人材は、今後ますます重宝されていくはずです。こうした能力を磨くことで、技術の変化に左右されないキャリアを築けるでしょう。

リモート・副業・フリーランスにも対応できる

データアナリストの仕事は、インターネット環境とPCがあれば場所を問わず遂行できるため、リモートワークとの相性が良い職種です。近年では、多くの企業がフルリモートやハイブリッド勤務を導入しており、地方在住者や育児中の人でもキャリアを継続しやすい環境が整ってきています。

さらに、スキルを磨けば副業やフリーランスとして活動する道も開けるでしょう。クラウドソーシングサイトや企業の業務委託案件では、データ分析プロジェクトの需要が豊富にあり、自分のペースで仕事を選べます。

フリーランスになれば、複数のクライアントと契約することで収入源を分散でき、リスク管理の面でも有利になります。こうした働き方の多様性は、ライフステージの変化にも柔軟に対応できる強みとなり、長期的なキャリア形成において心強い選択肢となるでしょう。

データアナリストで年収アップのために転職や資格取得も視野に入れよう

データアナリストは比較的年収水準の高い職種ですが、同じデータアナリストでも年収の幅が広いです。

ぜひ本記事で紹介したデータアナリストの年収の目安やデータアナリストの年収をアップする方法などを参考に、必要な知識や資格などを身に付けて年収の高いデータアナリストを目指してみてはいかがでしょうか。