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の基礎知識
それぞれの職種の概要と役割
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータを活用してビジネスの意思決定を支援する職種ですが、その役割には明確な違いがあります。
データアナリストは、主に既存のデータを分析し、ビジネス上の課題に対して洞察を提供する役割を担います。たとえば、営業成績や顧客行動データを分析し、改善案を提示したり、具体的なレポートを作成したりします。一方、データサイエンティストは、複雑なデータを活用して、将来的な予測やビジネスにおける新たな価値の創出を目指します。機械学習やディープラーニングを駆使して予測モデルを構築したり、未解明のデータパターンを発見するのが主な仕事の一例です。
両者の共通点と異なる側面
データアナリストとデータサイエンティストにはいくつかの共通点があります。どちらも大きなデータセットを分析し、そこから意味のある情報を引き出す能力が必要です。また、データをビジネスの意思決定に活用する点も共通しています。
しかし、その仕事のアプローチと専門性には明確な違いがあります。データアナリストは「過去」を基にした分析に重きを置き、主にビジネスで即座に役立つデータの整理や統計分析、レポートの作成を行います。その一方で、データサイエンティストは「未来」を見通すことに重きを置いています。高度なアルゴリズムや予測技術を活用し、未知の課題へのアプローチを行うことが求められます。
歴史的背景と職種としての成り立ち
データアナリストという職種は、ビジネス世界における統計学やデータ処理技術の活用が進んだことで形成されました。特に情報技術の進展により、企業が蓄積するデータ量が増加し、その分析に特化した役割が求められるようになりました。
一方、データサイエンティストという概念は、近年のビッグデータやAI技術の普及によって誕生しました。データの規模がこれまで考えられなかったほど巨大化し、それを効率的に処理・活用するために高度なプログラミング、データベース技術、そして機械学習といったスキルを持った専門家が必要となったのです。
このように、どちらの職種もデータ分析技術の発展と共に誕生し、それぞれの専門領域と役割が明確に分化しています。
求められるスキルと専門知識の違い
データアナリストに必要なスキルセット
データアナリストには、主にビジネスの意思決定を支援するためのスキルが求められます。その基本となるのは、データ収集、整理、分析の能力です。SQLやExcelを用いたデータ抽出および処理能力は特に重宝されます。また、BIツール（例：TableauやPower BI）の使用スキルも重要です。これらを駆使して、視覚的なダッシュボードやレポートを作成し、データから得られた洞察を分かりやすく伝える力が必要です。
さらに、統計学的知識も大切で、t検定や回帰分析といった基礎的な分析手法を理解し、応用できるスキルが求められます。これに加えて、論理的思考力やビジネス理解力を兼ね備えることで、現場の課題に寄り添い効果的な提案を行うことが可能です。
データサイエンティストに求められる技術と知識
一方、データサイエンティストには、より高度なテクニカルスキルや深い専門知識が必要です。プログラミングスキルは必須で、特にPythonやR、SQLの活用能力が重要視されます。また、機械学習やディープラーニングといった専門的領域の知識も欠かせません。
さらに、扱うデータの規模や複雑さに応じて、ビッグデータ処理技術やNoSQLデータベース操作スキルが求められる場合もあります。データサイエンティストはデータからパターンを発見し、予測モデルやアルゴリズムの構築を行うため、数学的理論や統計学への深い理解が必要です。これに加え、実務においてはシステム開発やエンジニアとの連携が発生するため、技術的なコミュニケーション能力も重要な要素となります。
スキルの共通点と役割の境界線
データアナリストとデータサイエンティストには、データ分析の業務を担うという点で共通しています。また、SQLや統計学の基礎知識など、分析の土台となるスキルに類似点が多く見られます。しかし、その役割には明確な違いが存在します。
データアナリストは、既存のデータを基にビジネス目標を達成するための実用的な洞察を提供することに注力します。一方で、データサイエンティストは、より複雑な分析を通じて将来の予測を行い、新たな価値を創り出すことを目指します。このように、両者の役割は重なる部分がありつつも、アプローチや専門性の深さに違いがあります。
おすすめの学習方法や資格
データアナリストを目指す場合は、まずExcelやSQLの基礎を固め、その後BIツールや統計学の学習に進むのが良いでしょう。オンラインコースや書籍を活用し、実践を通じて手を動かして学ぶことが重要です。また、関連資格としてMicrosoft Power BI資格やTableau認定資格などが役立ちます。
一方、データサイエンティストを目指す場合は、PythonやRといったプログラミング言語を習得し、機械学習や統計学の専門知識を深める必要があります。Kaggleといったデータ分析のコンペに参加するのも実践的なスキル向上に役立ちます。また、Google Data EngineerやAWS Certified Data Analyticsなどの資格を取得することも有益です。
いずれの職種を選ぶ場合でも、現場で自ら分析を行う経験を積み重ねることが最も重要です。また、関連資格は一定の知識やスキルを証明する手段としてキャリアプランに活用できます。
仕事内容の具体例とキャリアパス
データアナリストの日常業務
データアナリストの日常業務は、主に既存のデータを活用してビジネス上の意思決定をサポートすることに集中しています。具体的には、まず企業内外からのデータ収集が始まり、収集したデータは整備・クリーニングされ、分析に適した形に整えられます。その後、統計分析を用いてデータから有益な情報を引き出し、ダッシュボード作成やレポートとして経営陣や関係部署に共有します。アドホック分析にも対応する役割があり、急遽発生した課題に対して迅速にデータを基にした判断をサポートすることが求められる場面も少なくありません。これにより、データアナリストは組織運営の中で重要な意思決定に直接的な価値を提供します。
データサイエンティストの具体的な仕事の流れ
データサイエンティストの仕事は、データの予測や高度な分析を通じて、新たな価値を創出することに重点を置いています。例えば、最初に課題を定義して必要なデータを調達し、それらを前処理として整理します。次に、特定の課題解決に向けて、機械学習やディープラーニングなどの高度なアルゴリズムを通じてデータ分析を実行します。これにより、売上予測、需要予測、顧客行動の予測、または製品やサービスの最適化など、将来を見据えたキーインサイトを提供します。さらに、多くの場合、このプロセスで構築された予測モデルやアルゴリズムは、実際のシステムに組み込まれることがあり、エンジニアチームとの連携も業務内容に含まれます。
それぞれのキャリアステップの可能性
データアナリストとデータサイエンティストは、それぞれ異なる方向でキャリアを発展させる可能性があります。データアナリストは、そのビジネス感覚と分析手法を活かして、マーケティングアナリスト、ビジネスアナリスト、あるいは収益管理チームのリーダーとしてキャリアを築くことができます。また、経験を重ねることでデータサイエンティストの役割にステップアップするケースも見られます。一方で、データサイエンティストは、技術的な知識を深めることで、機械学習エンジニアやAIリサーチャーとしてキャリアを進めるほか、戦略アドバイザリーやデータ戦略コンサルタントのような経営層に近いポジションへ進むことも可能です。
転職市場での需要と給与の違い
データアナリストとデータサイエンティストは共に転職市場で非常に高い需要がありますが、それぞれの給与には一般的に差があります。データアナリストは、主にビジネスに直結した実用的なデータ分析のスキルが求められ、多くの中小企業や大企業で広く採用されています。一方、データサイエンティストは、より専門的で高度なスキルを要し、大量データを活用する企業や技術革新を求める先進的な企業から高い需要があります。そのため、データサイエンティストの方が一般的により高い報酬を得られる傾向にあります。しかし、両者ともにデータ分析のスキルが不可欠な時代において継続的に需要が増加している職種であることは間違いありません。
未来のデータ業界での展望とチャンス
進化するデータ分析の世界
データ分析の世界は年々進化を続けています。企業が保有するデータ量は増加の一途をたどり、それに伴って必要とされる分析手法や技術も多様化しています。これまで以上にデータアナリストやデータサイエンティストが果たす役割は重要になっています。たとえば、売上予測から顧客のニーズ把握まで、幅広い分野でデータ分析が活用されています。これにより、迅速かつ正確な意思決定が可能になり、ビジネスの成長を促進することができます。
AIや自動化技術との融合
データ分析の進化において、AIや自動化技術は欠かせない要素となっています。データサイエンティストは、機械学習やディープラーニングといった高度なAI技術を活用し、複雑なデータパターンを解明したり、未来を予測するモデルを構築します。一方、データアナリストもBIツールや自動化ツールを活用することで、効率的にデータ処理と分析を行い、迅速なインサイト提供が可能になっています。このような技術の融合が進むことで、さらに正確で効率的なデータ活用が実現するでしょう。
データアナリストとデータサイエンティストが担う未来
データアナリストとデータサイエンティストの役割は、今後もその専門性を活かして成長していくと考えられます。データアナリストは特にビジネスと分析をつなぐ懸け橋として、現場での意思決定をサポートする役割が重視されるでしょう。一方、データサイエンティストは新しいアルゴリズムやモデルを通じて、未来のトレンドや未知の課題を解明し、ビジネスの競争力を強化する役割が期待されます。近年のデータ分析需要の高まりにより、両職種の専門性はますます重要性を増していくでしょう。
新たに生まれる職種と両者の新しい役割
データ業界の進化とともに、データアナリストやデータサイエンティストの役割も進化を遂げています。同時に、新しい職種も生まれてきています。たとえば、データを基軸にした倫理やプライバシーを管理するデータエシスト（Data Ethicist）や、データを効果的にビジュアル化するデータストーリーテラーなどが注目されています。また、AI自体の開発や運用を行うAIエンジニアは、データサイエンティストと密接に連携する存在としての重要性が高まっています。これらの新たな役割が登場する中で、データアナリストとデータサイエンティストもさらなるスキルアップと新しい課題への対応が求められるでしょう。