コトラ（広報チーム） 
データアナリストとデータサイエンティストとは？
データアナリストの基本概要と役割
データアナリストは、大量のデータを解析し、ビジネス上の意思決定を支援する役割を担っています。具体的には、統計分析やデータ可視化ツールを活用し、ビジネス課題を解決へ導くためのインサイトを提供します。また、既存のデータを活用して「何が起きているのか」を把握することに焦点を置いた職種です。例えば、顧客の購買データの傾向分析や売上の伸びに影響を与える要因の特定など、データをもとにビジネス成果を改善する枠組み作りを行います。
データサイエンティストの基本概念と業務範囲
データサイエンティストは、データ分析の枠を超えた幅広い技術と知識を駆使して、データから新たな価値を生み出す専門家です。AIや機械学習などの最先端技術を活用し、未知のパターンを発見したり、未来を予測するモデルを徹底的に構築します。この職種の特徴は、データの収集と加工から始まり、アルゴリズムの開発やデータベース設計、さらにはプログラムの実装に至るまで幅広い業務範囲を持つ点です。業務領域の複雑さから、データアナリストより高い技術的スキルや探求心が求められます。
両職種に共通する点と異なる点
データアナリストとデータサイエンティストは、共にデータを扱い、意思決定や問題解決に寄与するという点で共通しています。一方で、両者には明確な違いもあります。データアナリストは既存データを効率的に分析し、現状の理解や改善提案を行うのが主な役割です。対して、データサイエンティストは、既存データだけでなく未知の課題に対し、技術的アプローチを用いて新しい価値を生み出すことを重視しています。このため、データサイエンティストの方が、業務範囲や使用するツール・技術の幅が広い傾向にあります。
職種間の混同が生まれる理由
データアナリストとデータサイエンティストが混同される理由の一つには、両職種がいずれも「データを扱い、業務上の意思決定に貢献する職種」である点が挙げられます。また、企業や業界による役割定義の違いも混乱を生む要因の一つです。同じ名称で募集されていても、企業によって求められるスキルや業務内容が異なることがあり、これが職種間の違いを曖昧にしがちです。しかし、実際には、データアナリストはビジネス課題への理解とデータ分析が主軸であり、データサイエンティストはこれに加えて高度な技術力やアルゴリズム構築のスキルが必要となる点で異なります。
仕事内容とスキルの違い
各職種の主な業務内容一覧
データアナリストの主な業務内容は、データを収集し、整理・可視化することを中心に、業務における意思決定をサポートすることです。具体的には、売上データや顧客データの分析、KPIのモニタリング、および分析結果をレポートやダッシュボードとしてビジネス部門に提供することが挙げられます。
一方で、データサイエンティストの業務は、これに加えてAIや機械学習アルゴリズムを用いてデータの予測やパターン認識を行い、その結果を基に新たな戦略やプロダクトを生み出すことです。たとえば、レコメンデーションエンジンの開発や、顧客の行動パターンの予測などが含まれます。このように、データアナリストとデータサイエンティストは、データ分析に関わる範囲が異なります。
データ分析手法の使い方の違い
データアナリストとデータサイエンティストでは、データ分析手法の使い方にも違いがあります。データアナリストは、統計学や集計分析、単純な傾向分析など、比較的シンプルでビジネス向きの手法を活用することが多いです。また、ExcelやBIツールを使った実務寄りの手法が中心となります。
それに対してデータサイエンティストは、より高度な分析手法を利用します。例えば、機械学習モデルの訓練やディープラーニング技術を使い、大量のデータからより複雑なインサイトを引き出します。これにより、予測分析や異常検知といった応用が可能となり、ビジネスにとどまらず研究開発の現場でも活躍しています。
使用するツールやテクノロジーの比較
使用するツールやテクノロジーも両職種の違いを際立たせるポイントです。データアナリストは、ExcelやTableau、Power BI、Google Data Studioなど、可視化やレポート作成に適したツールを活用します。一方、SQLはデータベースへのクエリ作成において不可欠なスキルとなります。
一方で、データサイエンティストはPythonやRといったプログラミング言語を主に使用し、TensorFlowやScikit-learnなどの機械学習フレームワークや、HadoopやSparkのような大規模データ処理フレームワークも利用します。また、クラウドプラットフォーム（GCP、AWS、Azure）を用いたデータ処理やモデル展開も求められるスキルです。
データ収集・加工から解釈のアプローチ
データ収集や前処理から解釈に至るまでのプロセスでも、データアナリストとデータサイエンティストのアプローチには違いがあります。データアナリストは、主に企業が保有する既存のデータにアクセスし、それを集計・加工してビジネスに関連した洞察を提供します。その目的は、現在の状況を正確に把握し、迅速な意思決定を支援することにあります。
一方、データサイエンティストは、新たにデータを収集する方法を構築したり、不完全なデータを補完したりすることから開始します。また、データのパイプラインを設計し、大量のデータを効率的に管理する仕組みを整備することも重要な役割です。その後、高度なモデリング技術を使った予測分析やパターン認識を行い、データそのものをプロダクトやサービスに組み込むことを目指します。
キャリアパス選びのポイント
どちらが向いている？求められる個人の資質
データアナリストとデータサイエンティストのどちらが向いているかは、個人の興味や強みによる部分が大きいです。データアナリストは、業務課題の解決を目的としてデータを解析する役割が求められるため、ビジネス全体の流れを理解しつつ、データを的確に分析する能力が必要です。一方、データサイエンティストは、プログラミングや機械学習などの高度な技術を駆使しながら、データを通じて新しい洞察や予測モデルを構築する役割を担います。そのため、技術的な専門知識や高い探求心を備えていることが重要です。どちらのキャリアもデータを扱う点では共通していますが、「ビジネス志向」と「テクノロジー志向」のどちらに惹かれるかを考えることで、自分に合った道を選択することができます。
データアナリストからデータサイエンティストへの転向は可能？
データアナリストとしての経験を積むことで、データサイエンティストへの転向は十分可能です。データアナリストの仕事を通じて得たデータ分析スキルやビジネス知識は、データサイエンティストとして必要なスキルの土台となります。さらに、PythonやRといったプログラミングスキル、機械学習アルゴリズムの理解、統計モデリングの知識を深めることで、データサイエンティストとしてのキャリアに大きな一歩を踏み出すことができます。専門的なオンラインコースや資格取得を活用することで、段階的にスキルを向上させることもおすすめです。
業界・職種ごとの需要と成長の見込み
データアナリストとデータサイエンティストの需要は、双方ともIT化の進展により年々増加しています。特に、データ活用の重要性が高まっている金融、マーケティング、医療、製造などの業界では顕著です。ただし、データサイエンティストの方が高度なスキルを求められるため、供給が需要に追いつかず、引き続き高い需要を維持する見通しです。一方、データアナリストは比較的多くの人材が供給されているものの、データに基づいた意思決定が求められる現代のビジネス環境において、幅広い業種での需要が継続しています。市場成長の見込みに加え、自分が興味を持つ業界や職種の特徴を踏まえてキャリアを選択することが重要です。
資格と学習リソースの選び方
データアナリストやデータサイエンティストを目指す際には、スキル習得やキャリアアップに役立つ資格を取得することが有効です。データアナリストには、Microsoft Excel ExpertやTableau認定資格などのデータ可視化に関連する資格が、データサイエンティストには、Google Data EngineerやAWS Certified Machine Learningなどの高度なテクノロジーに関連する資格が役立つでしょう。また、オンライン学習プラットフォームで提供されるPython、R、SQL、機械学習を学べる講座も有用です。自分のスキルレベルやキャリア目標に応じて学習計画を立て、適切なリソースを活用していくことが成功への鍵となります。
フリーランスや副業としての可能性
データアナリストやデータサイエンティストは、フリーランスや副業としても注目される職種です。企業がプロジェクト単位でデータ分析やモデル構築を依頼するケースが増えており、特にデータサイエンティストは高度な専門性が求められることから、個人として高報酬を得るチャンスがあります。一方で、データアナリストはデータ可視化やレポート作成といった比較的短期的な作業を担う副業案件が多い傾向にあります。これにより、正社員として働く以外にも柔軟な働き方が可能となるため、自分の生活スタイルやキャリアプランに合わせた選択肢が広がります。
今後の展望と市場動向
両職種の採用ニーズの変化
データアナリストとデータサイエンティストの採用ニーズは、近年急速に高まっています。特にデジタル変革が進む中で企業が自身のデータ活用力を強化する必要性が増しており、大量のデータを収集・分析し、意思決定に結び付ける人材が求められています。ただし、その役割の違いにより求めるスキルや適性は異なります。データアナリストは主にビジネス問題を把握し、既存データを活用して解決に導く役割を担います。一方で、データサイエンティストは高度な技術を用いてデータ分析の手法そのものを開発・最適化し、さらなる洞察を引き出す役割を果たすことが一般的です。この違いから、特にデータサイエンティストの採用ニーズの増加が顕著であり、企業間での競争も激化しています。
AI・機械学習がもたらす進化と影響
AIや機械学習技術の発展は、データアナリストとデータサイエンティストの役割にも大きな影響を与えています。AIベースの自動化ツールが登場し、従来、手作業に頼っていたデータ分析が効率化されることで、特にデータアナリストの業務負担の軽減が進んでいます。一方で、これらの技術を利用して高度なモデルや分析手法を開発するデータサイエンティストの重要性はさらに高まっています。AIを活用することで、企業はただ過去のデータを解釈するだけでなく、将来を予測したり、新規事業のアイデアを生み出したりする成功確率を向上させられるようになっています。この進化が、データサイエンティストの役割をより戦略的で不可欠なものにしているのです。
グローバル市場でのキャリアの可能性
データアナリストとデータサイエンティストは、国内外を問わず高需要の職種です。特にグローバル企業では、大量のデータを国際的な視点から解析できる人材が必要とされており、英語をはじめとした語学力や多文化環境での適応力が重視される場合もあります。海外では、データサイエンティストという職種名が広く認知されている一方で、データアナリストの役割が細分化される傾向も見られます。また、リモートワークの普及に伴い、データ分析の仕事は国境を越えた柔軟な働き方が可能になりつつあり、スキル次第で世界中の企業とつながるチャンスも増えています。これにより、グローバル市場でのキャリア形成がこれまで以上に現実的な選択肢となっています。
データ活用型業界のトレンド
データ活用型業界では、あらゆる分野でのデータの活用が進展しています。小売業や金融業から医療業界に至るまで、データをもとにした意思決定や最適化が標準となりつつあり、それに伴いデータアナリストやデータサイエンティストへの需要も増えています。また、リアルタイムデータの活用やパーソナライズされた顧客体験の提供といった新しい動向も見られます。一方で、ビッグデータを効率よく処理するためのクラウド技術や分散処理技術が主流となり、これらのツールを活用できる人材への期待が高まっています。このように、データ分析の重要性とその範囲が拡大する中で、両職種の需要は今後も持続的に成長すると予測されています。