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的な役割と業務内容
データアナリストとは、企業や組織が所有する膨大なデータを分析し、そこから有益な情報を抽出する専門職です。主な役割は、ビジネス課題を解決するためにデータを理解し、可視化することです。例えば、BIツールを活用して重要な指標を示したり、パターンやトレンドを特定することで意思決定を支援します。この職種では統計学やデータ分析の知識、ExcelやSQL、Python、Rといったツールの活用が重要になります。データアナリストは、データの整理と変形を通じて課題解決の基礎を築き、クライアントや組織に価値あるインサイトを提供します。
データサイエンティストの基本的な役割と業務内容
データサイエンティストは、データ分析にとどまらず、統計学や機械学習、AIを駆使して、より高度なモデルやアルゴリズムを開発する役割を担います。そのゴールは、将来の予測を行ったり、自動化プロセスを構築したりするなど、ビジネスに革新的な価値をもたらすことです。具体的には、大規模なデータセットを扱い、その中から隠れたパターンや因果関係を見つけ出し、新たなソリューションを提案します。PythonやRに加えて、TensorFlowやPyTorchといったAIツールの使用スキルが求められるほか、データエンジニアリングの知識も重要です。データサイエンティストは、データ分析の方法やプロセス自体を設計し、新たなビジネスイノベーションをリードします。
この2つの職種の誕生と背景
近年のデジタル化や、大量のデータを収集・保存する技術の進化によって、デジタルデータの活用が企業の成長に不可欠な要素になりました。この背景から、データアナリストとデータサイエンティストという職種が生まれました。特にビジネス課題に特化したデータ分析を行うデータアナリストの役割が注目される一方で、AIや機械学習を使用して未来を見据えた高度な予測を可能にするデータサイエンティストの需要も高まっています。また、データエンジニアが基盤を構築し、データアナリストやデータサイエンティストがその基盤を活用することで、企業全体のデータ価値の最大化を図るという構造が普及しました。このような背景で、3つの職種が連携しながら発展する体制が整ってきています。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
スキルセットの違い：データ分析 vs. 予測モデル
データアナリストとデータサイエンティストは、スキルセットにおいて明確な違いがあります。データアナリストは主に統計学やデータ分析ツールを使用して、既存のデータを掘り下げ、ビジネス課題の理解や改善案を導く役割を担います。対してデータサイエンティストは、AIや機械学習を活用して予測モデルやアルゴリズムを作成し、将来のトレンドや課題を予測することが求められる職種です。すなわち、データアナリストは「過去と現在を分析する役割」、データサイエンティストは「未来を予測・設計する役割」というイメージが適切でしょう。
使用ツールや技術の比較
両者の業務内容に基づき、使用するツールや技術も異なります。データアナリストは主にExcelやBIツール（例：Tableau、Power BI）を用いてデータの可視化や分析を行います。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に加え、HadoopやSparkなどの大規模データ処理プラットフォーム、さらにTensorFlowやScikit-learnといった機械学習フレームワークを使用します。この違いは、分析対象が定型化されたデータに留まるか、より複雑で大量のデータ処理を必要とするかに起因しています。
業務範囲と求められる役割の違い
業務範囲においても、データアナリストとデータサイエンティストには顕著な違いがあります。データアナリストは、ビジネス課題に直結したデータの分析と結果の報告が主な役割であり、クライアントや社内の意思決定をサポートすることに焦点を当てます。一方、データサイエンティストは、データ分析に加えて、新しい分析手法やアルゴリズムの開発、予測モデルの設計を担当します。さらに、データ準備やデプロイなど、データエンジニアとしての役割を兼任することも少なくありません。このように、業務範囲はデータアナリストの方が限定的である一方、データサイエンティストはより幅広い領域を網羅していると言えます。
どちらを選ぶべき？適性と向き不向きのポイント
あなたの興味やキャリアゴールに合わせた選択
データアナリストとデータサイエンティストのどちらを選ぶべきかは、あなたの興味やキャリアゴールによって異なります。たとえば、課題解決に向けてデータを深掘りし、ビジネスへのインパクトを重視したいと感じる場合はデータアナリストが適しているかもしれません。一方で、AIや機械学習を駆使して新しい分析手法を構築し、未知の価値を創出することに興味がある場合はデータサイエンティストとしての道が魅力的に思えるでしょう。また、長期的なキャリアパスを見据えた時に、自身の成長をどの分野で発揮したいかを明確にすることも重要です。たとえば、データエンジニアとしての技術基盤も考慮することで選択肢が広がる可能性もあります。
必要な学習スキルを前提にした職種の選定
データアナリストとデータサイエンティストでは必要となるスキルセットが異なります。データアナリストとして活躍するためには、BIツールを使ったデータの可視化や統計学の知識が必要です。比較的短期的に学習を進められるスキルであるため、未経験者にも取り組みやすいのが特徴です。一方で、データサイエンティストを目指す場合は、AIや機械学習の基礎から上級レベルまでの知識を習得し、大規模なデータ処理や、高度なプログラミングスキル（例えばPythonやRなど）も身につける必要があります。そのため、どのような学習への取り組み方が自分に合っているのかを自己分析することが、職種選びの大きなポイントとなります。
リアルな現場での仕事体験の特徴
データアナリストとデータサイエンティストでは、現場での働き方や業務の範囲も異なります。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に、顧客やクライアントと直接関わりながらデータを分析・可視化することが多いです。そのため、現場ではコミュニケーション能力が求められ、結果として得られる分析内容のビジネスインパクトに重きが置かれます。一方、データサイエンティストは、チーム内での研究や開発が中心となり、新しいアルゴリズムや予測モデルを構築して、より最適化されたソリューションを提供することが主な役割です。この職種では、問題解決のための創造性や技術的な探究心が評価される場面が多いです。どちらの職種でも、現場での業務体験を深掘りすることで自身の適性を確認できるでしょう。
これからの市場価値とキャリアパス
データアナリストとしてのキャリア構築のステップ
データアナリストとしてのキャリアを構築するためには、まずデータ分析に関する基礎知識を身につけることが重要です。具体的には、統計学やデータ分析ツール（例えばExcelやPower BI、Tableauなど）の操作スキルを習得し、データの可視化やビジネスレポート作成に慣れることからスタートします。
次に、SQLを使用したデータベースの操作やR、Pythonを活用したデータ分析スキルを磨くことで、より高度な分析業務に対応できるようになります。こうした技術は、多くの企業で求められるため、横断的なスキルとして大きな強みとなります。
また、業界特化型の知識を深めることも重要です。例えば、モビリティ業界であれば、移動データやモビリティサービス関連のトレンドを理解し、それに基づいたデータ分析を行うことで、企業にとって価値のある提案が可能となります。その結果、データエンジニアやデータサイエンティストと協力する土壌を築きながら、キャリアアップが目指せます。
データサイエンティストとしてのスキルアップ戦略
データサイエンティストとして成長するためには、データアナリスト以上に専門性の高いスキルが求められます。まずは、機械学習やAIの基本知識を習得し、それを現場で活用することで実践力を高めることが重要です。加えて、PythonやRを用いた高度なモデリング技術を磨き、予測アルゴリズムの構築やテストができるレベルを目指しましょう。
特にデータサイエンティストは、データエンジニアリングの技術とも重なる部分が多いため、データ基盤設計の基本を理解していることが非常に有益です。HadoopやSparkなどのビッグデータツールを使いこなすことで、大量のデータ処理にも対応できる力をつけられます。
また、ビジネス課題を理解し、それを解決するための具体的なモデルを提案する力も重要な価値となります。最終的に、分析スキルだけでなくクライアントへのコミュニケーション力や提案力を兼ね備えた存在になることで、企業内外から信頼されるデータのプロフェッショナルとして活躍できるでしょう。
今後の求人需要と市場動向
近年、企業におけるデータの重要性がますます増しており、それに伴いデータサイエンティストやデータアナリストの需要は右肩上がりとなっています。ビジネスのIT化が進む中、大量のデータを効果的に活用できる人材はどの業界でも必要不可欠な存在です。特に、AIや機械学習を活用した高度なデータ活用が注目を集めており、データサイエンティストの希少性は依然として高い状況にあります。
一方で、データアナリストも需要が安定しており、多くの企業はビジネス課題に応じたデータ可視化やレポート作成に優れた専門家を求めています。また、データエンジニアリングの基礎知識を持つアナリストはさらに重宝される傾向にあります。
これからの市場では、データエンジニアリング、AI、データ分析の各スキルを横断的に扱える人材が一層評価されると予想されます。将来的には、データ分析職に就く人材がより戦略的な意思決定に関わり、高度なスキルを持つ専門職として地位を確立するでしょう。