
データ分析に関わる高度なスキルを持ち、企業の課題解決に貢献する「データアナリスト」について解説します!
データアナリストとは
データアナリストとは、データ分析によって、企業(自社やクライアント)が抱える製品・サービス・経営などの課題解決を支援する「データ分析の専門家」です。
データアナリストの働き方は現場施策コンサルティングを行う「コンサル型」と、課題解決のためのシステム構築・改善を行う「エンジニア型」の2つに分類されます。
「コンサル型アナリスト」
主な業務内容は、ビッグデーから情報の切り出し・データの加工や分析・戦略立案・分析モデルの構築などで、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。
「エンジニア型アナリスト」
主な業務内容はビッグデータの分析・機械学習・データマイニングなどで、主な活躍の場は、Webメディアの運営企業やアドテクノロジー企業などです。
データアナリストに求められるスキル
- 集計・分析・解析を行う高度な統計スキル
- 分析結果をまとめるドキュメントスキル
- 分析結果をもとにした仮説構築スキル
- プログラミングスキル(R、Python)
- データベーススキル
- クライアントとのコミュニケーションスキル(提案力)
- 論理的思考
データアナリストの将来性
昨今、各産業で推進されているDX化において、データアナリストの需要が高まっている関わらず、業務を担当できる人材が不足している状況が続いています。そのため、データアナリストとして必要なスキルを身につければ「活躍の場は大いにある」と言える職種です。さらに、今後人口減少による人材不足の深刻化が予想される中、AIやビッグデータを使いこなし、第四次産業革命に対応した高度 IT人材の一員であるデータアナリストは、これからの日本社会にとって重要な存在です。
一方で、データ分析やその活用分野においては、合理的かつ効率的なAIの活用も増していく分野だとされており、定型業務やBIツールにより代替可能な業務は減少傾向にあります。こういった流れから今後、データアナリストには分析能力に加えて、高いプロジェクトマネジメント能力や、分析からアプリケーション開発までを一気通貫できる能力等、プラスαのスキルが求められるようになっていくと思われます。
データアナリストとして今後長期的に活躍をするためには、「付加価値を提供できる」ことが重要になってきます。
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