企業が持続的に成長していくためには、日頃から生産性を高め、新しいアイデア（ビジネスモデルの変革など）を創出することが必要不可欠です。
またそのために、データを利活用して業務を改善することは重要な施策と言えます。
そしてデータを利活用するときに活躍する職種が、データアナリストとデータサイエンティストです。両者は、どちらもデータを活用してビジネスの問題を解決するという共通の目的を持っていますが、仕事内容・役割・求められるスキルなど、似て非なる部分も少なくありません。
そこで本記事では、今後のキャリアアップやリスキリング（学び直し）、業務効率化に向けて人気の職種であるデータアナリストとデータサイエンティストについて、さまざまな観点から比較・考察します。
データアナリストとは
データアナリストは、データの分析や可視化を行い、その結果を元にレポート作成やビジネス戦略の提案を行う職種です。
主な業務内容
データ収集とクレンジング：データを収集し、それを分析に適した形に整理することです。 データ分析：統計的な手法や分析ツールを用いてデータを解析します。これはトレンド・パターン・相関関係などを特定し、有益な洞察を得ることが目的です。 レポート作成とデータの可視化：分析結果をわかりやすく伝えるために、レポートを作成し、グラフやチャートを用いてデータを見える化します。 意思決定のサポート：分析結果を元に、ビジネス戦略や改善策の提案を行います。
求められるスキル
- 統計学と数学：データを正確に解析するための基礎知識。
- プログラミング言語：PythonやRがよく使用されます。
- データベース管理：SQLなどのデータベース言語の知識。
- データ可視化ツール：TableauやPower BIなどのツールを使ってデータを視覚化します。
- 分析的思考：データから有益な情報を引き出すための論理的かつ批判的な思考能力。
こうしたスキルの証明として、統計検定・Python3エンジニア認定データ分析試験・データベーススペシャリストなどの資格取得もおすすめです。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、機械学習や高度な統計手法を用いてデータから新たな価値を導き出し、予測モデルの作成やアルゴリズムの開発などを行う職種です。
主な業務内容
データ収集とクレンジング：課題や優先順位を考慮しながら仮説を立て、それらに沿ったデータを収集し、収集したデータを分析に適した形で整理します。
高度なデータ分析：統計的な手法・機械学習などを用いてデータを分析します。たとえば、データベースの設計や機械学習モデル・アルゴリズムなど、システムを開発してビジネスに関する重要な洞察や未来のトレンドを予測します。
データの可視化と解釈：たとえば、人事部の勤怠データから離職リスクの指標を設定し、分析結果をグラフ・チャート・ダッシュボードなど使って心理的安全性や給与制度の改善に向けた施策を提言するなど、技術者でない人にもわかりやすい形で伝えます。
意思決定のサポート：分析結果からビジネス戦略や改善策の提案をしたり、最新の技術を研究してデータ分析に適用したりするなど、データ駆動型の意思決定をサポートする重要な役割を担います。
求められるスキル
- 統計学と機械学習：高度な分析に必要な知識。
- プログラミング言語：PythonやRなどの言語が一般的です。
- データ可視化ツール：TableauやPower BIなどを使用してデータを視覚化します。
- ビッグデータ技術：HadoopやSparkなどのビッグデータ処理技術の理解。
- データアナリストと同じく、統計検定・Python3エンジニア認定データ分析試験・G検定・データベーススペシャリストなどの資格取得や機械学習エンジニア・Pythonエンジニアなどの学習も役立ちます。
3つの観点から紐解く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データサイエンティストは、膨大なデータを企業の活動に役立てるという意味で共通していますが、異なる点も多々あります。ここでは両職種の違いを、人材としての需要や将来性など、3つの観点から解説します。
| データアナリスト | データサイエンティスト | |
|---|---|---|
| 人材需要 | データ駆動型の意思決定が重要視される中、安定した需要があり、とりわけビジネスインテリジェンスに関連する分野での需要が高い。 | AIや機械学習の進化に伴い、高度な分析スキルを持つデータサイエンティストへの需要は増加傾向にあり、将来性も非常に高い。 |
| 就業難易度 | 基本的な分析スキルがあれば入門しやすく、初心者向けのポジションも多い。 | 高度な技術と専門知識が必要で、就職のハードルは決して低くないが、専門性が高い分、売り手市場の傾向。 |
| キャリアパス | キャリアのスタートとしての選択肢に入り、経験を積むことでデータサイエンティストへのステップアップが可能。 | 専門性が高く、職場のリーダーやプロジェクトマネージャー、さらにはデータサイエンス部門の責任者へと進む道を目指せる。 |
データアナリストやデータサイエンティストはそれぞれ違いがあるものの、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進に伴い、世界的に需要が高まっている職種です。そのため、グローバルなキャリアを目指すことができます。
フリーランスとして、スポットで企業に常駐したり、在宅で案件を受注したりする働き方も良いでしょう。自分の得意分野に合わせた案件を選べることや、スキルが高ければその分収入が見込めるメリットもあります。
実際、政府はDX人材の育成・確保を重要な施策の一つとして掲げており、データ分析・利活用ができる人材の不足を解消するために、さまざまな支援を行っています。2つの職種の重要性は今後、さらに増していくことでしょう。
データアナリストに向いている人・データサイエンティストに向いている人
データアナリストとデータサイエンティストは、それぞれ異なる適性やスキルセットが求められます。各職種に興味のある方は、自分がどちらに向いているかを探ってみましょう。
データアナリストに向いているタイプ
データアナリストは、細かいデータの分析やレポート作成において、精密さと注意深さが求められます。緻密な作業が得意でないと、自ら問題を見つけ、データ利活用による解決策の提案はできません。
また分析結果をビジネスチームや経営陣にわかりやすく伝えるコミュニケーション能力の高さも重要です。
技術的スキルとしては、先ほどの「データアナリストとは」の解説につながりますが、基本的な統計分析・データベース操作（SQLなど）・データ可視化ツールのスキルが求められます。
データサイエンティストに向いているタイプ
データサイエンティストは、複雑なデータを収集・分析し、新しいアプローチや予測モデルを開発する専門性の高い職種です。そのため、高度な数学や統計学の知識はもちろん、強い好奇心・探究心が必要であり、それが創造的思考を作り上げます。
またPythonやRをはじめ、プログラミング言語に精通していることや機械学習への理解が求められます。
まとめ
一般的に、データアナリストはビジネスの意思決定をサポートするためのデータ分析に重点を置き、クライアントのニーズに応じた洞察を提供します。一方、データサイエンティストは技術的な分析・モデル開発・システムの最適化にフォーカスし、より技術的な側面に関わります。
両職種はそれぞれデータを扱う点では共通していますが、業務の性質や求められるスキルセット、性格による適性など、違いもあります。自身の強みや興味に合わせて適切な職種を選びましょう。
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