最終更新日時:2019年01月23日

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント

データアナリストとは、膨大なビッグデータから必要な情報を抽出して解析する、データ解析のプロです。解析したデータは企業や社会に役立つ情報として提供される、やりがいのある仕事です。今回は、データアナリストについてポイントを含めて詳しくご紹介していきます。




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データアナリストとは?

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
データアナリストとは、データ分析の分野で活躍するエンジニアに対する名称です。

現代社会に溢れ返るたくさんのデータの解析を、企業や社会が早急に求めています。データアナリストによるビッグデータの解析が企業の売上を伸ばし問題を解決して、社会全体をより豊かにする原動力となっています。

データアナリストの歴史

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
2010年代に入りビッグデータの時代がやってくると同時に、データアナリストの歴史が始まりました。

データアナリストが行うデータ解析とは、膨大なデータを統計解析する仕事です。長い歴史を持つ統計学が、パソコンの普及と共に蓄積されたビッグデータと統計ソフトの影響で、より精密に的確な答えを出す学問として精度を増しています。

データアナリストの台頭で、データ解析がさらにリアルに新しい知識の発見へと発展しています。

データアナリストのジャンル

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
データアナリストのジャンルには、コンサル型とエンジニア型があります。

コンサル型もエンジニア型もデータ解析を行う点は同じですが、コンサル型の方がより顧客に近い場所で仕事を行います。マーケティング要素も受け持つのがコンサル型のデータアナリストです。

エンジニア型のデータアナリストは、ユーザー層を分析して規則性を見つだして、サービスやシステムのクオリティや底上げする仕事をしています。

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、コンサルティングやマーケティング会社などで企業の抱える問題をデータ解析を行うことで解決に導く仕事です。

コンサル型のデータアナリストは、より現場に近い場所で企業に具体的な方針を示すデータ解析のスペシャリストです。

コンサル型のデータアナリストは分析力の他に、論理的思考や仮設能力、マーケティングの知識が豊富である必要があります。知的好奇心が豊富な人が向いています。

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、ソーシャルゲームプラットフォーマー・Webポータルサイト運営会社・自社メディア運営会社などで活躍できる仕事です。

データ解析からモデルを作り、テスト結果を経て規則性を導き出してサービスの品質向上を求めることを主な目的とした職種です。

膨大でばらばらのデータの中から規則性を見出すことができる、高い読解力と集中力を必要とする業務です。縁の下の力持ち的な役割の仕事になります。

データアナリストになるための8つのポイント

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
ものすごい量の情報が世界を動かす今日のスピード社会では、冷静に物事を分析して判断し、アウトプットできるデータアナリストという人間が必要とされています。

データアナリストはビッグデータから目的を明確にして分析方針を決定し、必要なデータだけを加工・整形・集計・解析してモデル形成していく仕事です。

データアナリストになるための8つのポイントをご紹介していきます。

データアナリストになるためのポイント1:分析力

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
分析力とは、中身を見抜く力です。

データアナリストはビッグデータを分解して仕分け・整理して、成分・要素・側面を明らかにしていく仕事です。そのために、目的とするデータをいかにして見抜くかが重要になってきます。

データアナリストは既知の論理や定義を、膨大なデータの解析結果と結びつけていきます。モデルを作り仮設を立て、テストをくりかえして未知の照明が行なえる、高度な分析力が必要な職種です。

データアナリストになるためのポイント2:統計に関する知見

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
データアナリストになるために、統計に関する知見が必要です。

データアナリストはビッグデータを実際に見て自分で分析する必要があります。これはデータの意味を理解して実際に効果的に利用する、数字力に通じる大切なスキルです。

膨大なデータも、効率的に分析して利用できなければ収集した意味がありません。データアナリストはデータを統計解析してグラフや表にアウトプットして顧客に示し、仕事の改善と向上を図ります。

データアナリストになるためのポイント3:Hadoop

分散処理技術であるHadoopとは、ビッグデータを分散処理技術で蓄積・分析するための、Google社内の基盤技術をオープンソースとしたミドルウェアです。

HadoopはApacheプロジェクトのもと、多くの世界規模の開発貢献者コミュニティによって開発され使用されている、トップレベルのプロジェクトです。

データアナリストはビッグデータを解析することが主な仕事なので、Hadoopのスキルは必須です。

データアナリストになるためのポイント4:プレゼン力

データアナリストは、ビッグデータを分析した結果から得た答えを人に伝え、人から意見をもらい、反応をもとにわかりやすい説明ができるプレゼン力が必要です。

プレゼン力を高めるために、正確な分析結果から正しい答えを導き出すスキルがデータアナリストに求められています。的確な統計結果を、わかりやすい表や図で示す技術力も必須です。

優秀なスキルを持ち合わせた上で、説得力のある話術も身に付けていきましょう。

データアナリストになるためのポイント5:人間力

データアナリストは、多様な相手と仕事をする能力がなくてはいけません。

人間力は、特にコンサル型データアナリストに求められる能力です。どんなに優秀な技術者も、顧客の要求に的確に応えられるスキルがなくては、正確な分析データを導き出すことができません。

そのためには、どのような相手のニーズにも的確に応えることができるコミュニケーション能力が必要です。相手の要求を素早くキャッチできる人間力を身に付けましょう。

データアナリストになるためのポイント6:管理力

データアナリストには、さまざまなシーンで管理力が必要とされています。

データアナリストは専門職なので、健康・時間・空間管理を効果的に行なう力が必要です。個人のペースで動くことが多い職種の人は自己管理能力がないと、健康を損ねたり、仕事のペース配分が上手くいかなくなったりと、まわりに迷惑を掛ける結果になります。

管理力を養い、顧客とのコミュニケーションをスムーズに行い、仕事を円滑に進めていきましょう。

データアナリストになるためのポイント7:商売力

データアナリストには、顧客のニーズをつかみビジネスチャンスを見つけだす商売力が必要です。

データアナリストは常になぜ・どうしてと疑問点を持ち続け、データ解析の目的を明確にして問題を解決していく姿勢が必要です。そのために商売力を発揮して、的確なビジネスチャンスを見つけていきましょう。

データアナリストには言語力、特に英語の力も必要です。語彙力が豊富であれば、それだけビジネスチャンスが広がるからです。

データアナリストになるためのポイント8:結合力

データアナリストには、さまざまなスキルを組み合わせて成果を生みだす結合力が必要です。

ビッグデータの分析で正確な統計結果が出せたとしても、それをビジネスに結合できる能力がないと、優秀なデータアナリストにはなれません。分析結果をビジネスに反映できる、結合力を身に付けましょう。

データアナリスト時代が作った職種

データアナリストを目指す人必見|覚えておきたい8つのポイント
データアナリストは時代が作った、今後もっとも活躍が期待されている職種です。

ビッグデータをいかに効率よく解析して活用するかが、企業や社会の未来を握っています。優秀なデータアナリストを輩出することが、現代の社会全体に求められています。

データアナリストはコンサル型とエンジニア型に分かれているので、仕事として選ぶ際は個人の特性や得意分野などをよく見極めてから決定するとよいでしょう。

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