コトラ（広報チーム） 
1. データアナリストとデータサイエンティストとは？
1-1. データアナリストの定義と役割
データアナリストとは、大量に蓄積されたデータを分析し、その結果をもとにビジネス上の意思決定をサポートする役割を担う職種です。主に統計学やデータ分析ツールを活用し、特定のビジネス課題に対するインサイトを深掘りします。また、データの可視化やレポート作成を通じて、クライアントやビジネスチームが理解しやすい形で情報を提供することが求められます。データアナリストの仕事は、分析そのものが目的ではなく、分析結果を活かしてビジネス課題を解決することを重視します。
1-2. データサイエンティストの定義と役割
データサイエンティストは、データを活用して新しい価値を創造し、ビジネスの可能性を広げることを目的とした職種です。AIや機械学習などの高度な技術を用い、データの収集から前処理、モデル構築、さらにそのモデルの実運用までを担います。また、単なるデータ分析にとどまらず、プログラミングスキルを駆使して自動化された分析システムを構築したり、複雑なビジネス課題に対してデータを基にした独自のソリューションを提案する役割も果たします。その専門性の高さから、高度な統計学、プログラミング、データベース管理技術が求められるほか、関連分野の需要も急速に高まっています。
1-3. 共通点と混同されやすい理由
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータに基づいた意思決定をサポートする職種であり、データ分析業務を主軸とする点で共通しています。そのため、この二つの職種は混同されやすい傾向があります。共通点としては、統計学やデータ分析のスキル、PythonやSQLの基礎的なプログラミング能力、データの可視化技術を活用する力などが挙げられます。しかし、両者の役割には明確な違いがあります。データアナリストは既存のデータを解析してインサイトを得ることに重点を置く一方、データサイエンティストはAIや機械学習を駆使して新たなソリューションや仕組みを生み出すことにフォーカスします。そのような違いを理解することは、キャリア選択時に重要です。
2. 両職種の仕事内容の違い
2-1. データアナリストの日常業務
データアナリストは主にビジネスの意思決定を支援するために、既存のデータを分析し結果を報告する役割を担います。彼らの業務内容としては、多量のデータを統計学やデータ分析ツールを用いて解析することが中心です。その過程でビジネス課題を明確化し、データから得られる洞察をもとにレポートを作成します。データの可視化技術も重要なスキルであり、グラフやダッシュボードを活用して経営陣や関係者に結果を共有します。また、提案した戦略がビジネスにどのように影響を与えるか、影響度を予測するなど具体的なアクションプランの立案にも関与します。
2-2. データサイエンティストの日常業務
一方で、データサイエンティストはより高度なデータ活用を目的とした業務を担当します。大量のデータの収集と加工から始まり、AIや機械学習を駆使して新たな知見や価値を創出します。データサイエンティストの仕事の特徴としては、プログラミングを活用したデータ処理や分析の自動化、そして予測モデルの作成が挙げられます。例えば、PythonやRを用いてアルゴリズムを実装し、未来のトレンドを予測したり、ビジネスプロセスの効率化に役立つモデルを開発します。また、社内外の多様なデータソースを統合する基盤の構築も重要な業務です。彼らの目的は、データを活用したビジネス変革への貢献です。
2-3. プロジェクトにおける役割分担
データアナリストとデータサイエンティストは、同じプロジェクト内で異なる役割を果たします。データアナリストは、主にプロジェクトの初期段階での分析や、意思決定支援のための報告書作成にフォーカスします。一方で、データサイエンティストは分析に用いる基盤やモデルの構築、長期的なソリューションのためのコード開発を担当します。例えば、新製品の売上予測を行うプロジェクトでは、データアナリストが既存の販売データを調査しレポート化する一方、データサイエンティストは予測モデルの設計とその実装を行います。このように、職種ごとに得意とする分野に応じて明確な役割分担がなされています。
2-4. コミュニケーションとチーム連携
データアナリストとデータサイエンティストがプロジェクトで成功を収めるには、コミュニケーションとチーム連携が不可欠です。データアナリストは、業務上のクライアントや経営層と密に連絡を取り、そのニーズを正確に把握した上で分析を行います。一方で、データサイエンティストは技術側の担当者やエンジニアと連携を図り、効率的にモデルを開発できる環境を整える必要があります。例えば、データアナリストが課題を特定し、その結果をデータサイエンティストへ共有することで、モデル設計の指針になります。この両者間のスムーズな情報交換があることで、プロジェクトの成功確率が高まるだけでなく、迅速な意思決定も可能となります。
3. 必要なスキルとツールの違い
3-1. データアナリストに求められるスキル
データアナリストに求められるスキルは、ビジネスの文脈を理解し、データを解析することでビジネス戦略に活かせる提案を行う能力です。具体的には、統計学の基礎知識、データ可視化ツールの利用スキル、ビジネス理解力が重要です。特にExcelやTableauなどのツールを用いて、複雑なデータを一般のビジネス関係者にもわかりやすく表現する力が求められます。また、データ分析だけでなく、クライアントや社内の関係者とのコミュニケーション能力も欠かせません。
3-2. データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストには、データ分析の幅を超えた高度な技術と専門知識が求められます。統計学や機械学習を活用したデータ解析のスキルに加え、Python、R、SQLといったプログラミングスキルが必須です。また、AIモデルの作成やアルゴリズムの実装を行う技術力も求められます。データサイエンティストは、新たな価値を創出するためのデータの収集や加工、分析の仕組み作りに従事するため、ビッグデータやクラウドコンピューティングに関する知見もあると強みになります。
3-3. データアナリストの使用ツール例
データアナリストが使用する主なツールには、Excel、Tableau、Power BI、Google Analyticsなどがあります。これらのツールは、主にデータの可視化と分析に役立ちます。多量のデータを整理し、わかりやすいダッシュボードやグラフを作成するために利用されるケースが多いです。さらに、SQLを用いたデータベースからの情報抽出や、分析前処理を行うスキルも必要になります。特に、ビジネス上の意思決定を支援するためのレポート作成にはこれらのツールが欠かせません。
3-4. データサイエンティストの使用ツール例
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日常的に使用します。また、データ処理や機械学習モデルの構築にはTensorFlowやScikit-learnといったライブラリ、ビッグデータの処理にはApache SparkやHadoopなどのツールが活用されます。さらに、データ前処理やモデルの分析結果を共有するためにJupyter Notebookも広く使われています。これらのツールを駆使して、データの収集から解析、新たなモデル開発まで幅広い作業を行います。
4. キャリアパスと年収比較
4-1. データアナリストのキャリアパス
データアナリストのキャリアパスは、データを活用した実践的な業務から始まり、多様なビジネス分野での経験を積むことが特徴です。初期キャリアでは、主にデータベースやBIツールを用いてデータを解析し、業務改善に直結するインサイトを提供します。そこからさらに専門性を深め、シニアデータアナリストやデータマネージャーといった役職を目指すことが一般的です。
また、多くのデータアナリストは業務の延長線上で経営やマーケティングの知識を深めることが求められる場合もあります。データアナリストの経験を持つことで、データサイエンティストやプロダクトマネージャーといった高度な職種への道も切り開けるため、キャリア開発の自由度が高いのもこの職種の特徴です。
4-2. データサイエンティストのキャリアパス
データサイエンティストのキャリアパスは、データ分析の高度な知識と技術を必要とすることから、専門職としての割合が高いです。最初は、データ収集や加工、機械学習モデリングを行うジュニアデータサイエンティストとしてスタートし、経験を重ねることでシニアデータサイエンティストやデータサイエンスのリーダー等へ昇進していきます。
特にこの職種では、データエンジニアリングやAIの開発といった隣接分野でのスキルを深める方向性も一般的です。また、データサイエンティストはその専門的な能力から経営層や意思決定者への影響力が大きく、キャリアの最終地点としてはチーフデータオフィサー（CDO）やAI戦略担当者として活躍するポジションもあります。
4-3. 年収の違いと市場価値の比較
データアナリストとデータサイエンティストの年収には一定の違いがあります。一般的に、データアナリストの平均年収は、分析業務を中心とする実務的な仕事が多いことから、初任給の段階ではデータサイエンティストより低くなる傾向があります。一方で、データ分析の実績や管理職層に進むことで年収が上昇するケースも少なくありません。
一方、データサイエンティストの年収は、AIや機械学習といった高度な専門技術を扱うため、市場価値が非常に高いです。特にITやスタートアップ業界では高度な技術を持つ人材が不足しているため、初任給からして高い水準にあることが一般的です。また、データサイエンティストはプロジェクト単位での契約やフリーランスでも活躍しやすく、高収入を目指しやすい職種だと言えます。
4-4. キャリア選択時のポイント
キャリア選択時には、自身の強みや将来像を明確にすることが重要です。データアナリストは、ビジネスの運営や戦略策定に直結するフィールドで働くため、業務の実務的な課題を解決する力が重視されます。一方で、データサイエンティストはより技術的で多様性のある仕事が求められるため、専門的なスキルの積み上げが必須となります。
さらに、自分が目指すキャリアの柔軟性や将来性も重要な要素です。例えば、データアナリストは多岐にわたるビジネス分野での経験を積みたい人に向いており、データサイエンティストは専門性を武器に新しい価値を創出したい人に向いています。自分の目指す方向性を明確にし、適切なスキルを習得することがキャリア選択を成功に導く鍵となります。
5. どちらの職種が自分に向いている？
5-1. データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストに向いている人の特徴としては、ビジネス課題への理解力と、分析結果を活用して戦略的な提案ができる能力が挙げられます。特に、現場の課題を見極めた上で、それに適したデータを選び、わかりやすく可視化できるスキルが重要です。また、クライアントやチームメンバーとのコミュニケーションが得意な人にも向いています。データ分析そのものが好きで、問題解決に直接関与したいという方に適した職種です。
5-2. データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いているのは、数学やプログラミングといった技術的スキルを活用し、高度な分析を行いたい人です。機械学習やAIの知識を駆使して新しい分析手法を研究することに興味がある人にも適しています。複雑なデータから新しい価値やビジネスの可能性を創出する志向がある場合、データサイエンティストのキャリアが向いているでしょう。また、統計学やプログラムの習得に対して意欲的であることも求められます。
5-3. 適性チェックの方法
どちらの職種が自分に向いているかを判断する第一歩は、自分の興味や得意分野を見極めることです。例えば、データアナリストに向いているかを判断するには、日々のデータ分析や資料作成が楽しく感じられるかどうかがポイントです。一方、データサイエンティストを目指す場合、高度な分析や機械学習のコードを書くことにワクワクするかどうかを確認しましょう。
さらに、オンラインの適性診断ツールやキャリアカウンセリングを利用するのも有効です。特に、自分のスキルセットがどの職種に適しているかを具体的にフィードバックしてくれるサービスを活用すると良いでしょう。
5-4. 企業の期待と自身の希望とのバランス
どちらの職種を選ぶべきかを考える上で、企業が求めるスキルと自分のキャリアビジョンが一致しているかを確認することも重要です。例えば、データアナリストは多くの場合、ビジネス課題を解決するための分析を迅速に行うことを求められます。一方で、データサイエンティストは、長期的な視点で企業価値を高める仕組みを設計し、導入する役割を期待されています。
自身が目指すキャリアや働き方と、企業側の期待が合致するかを見極めることが、適職選びのポイントとなります。また、「データアナリストとしてスキルを磨きながら後にデータサイエンティストを目指す」といった段階的なアプローチもあり得ますので、柔軟な視点を持つことも大切です。
6. どちらを目指すべきかの最終判断
6-1. 自分の目標とキャリアビジョンに基づく選択
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目指すべきかは、まず自分がどのようなキャリアビジョンを描いているかを明確にすることが重要です。たとえば、既存のデータをもとにビジネスに直結した提案を行うような仕事に興味がある場合は、データアナリストが適しています。一方、AIや機械学習を活用して革新的な仕組みを構築し、新たな価値を生み出すことに魅力を感じるなら、データサイエンティストの道が良いでしょう。
さらに、職務の難易度や必要なスキルの違いについても考慮する必要があります。データアナリストはビジネス知見とデータ可視化スキルが求められ、比較的短期間でスキルを習得しやすい一方、データサイエンティストは高度な統計学やプログラミングスキルが必要であり、学ぶべき内容も広範囲です。これらの違いを理解し、将来的に自分がどのような役割を果たしたいのかを踏まえて、どちらの職種を選ぶのかを決めるのがポイントです。
6-2. 両方のスキルを持つハイブリッド型も視野に
実は、データアナリストとデータサイエンティストのスキルは全く異なるわけではなく、多くの共通点があります。特に、統計学やプログラミングスキルといった基礎的なスキルは両職種で共通して必要です。そのため、どちらか一方に絞らず、両方のスキルを学ぶハイブリッド型のキャリアを目指す選択肢もあります。
ハイブリッド型は、データアナリストから始めて徐々にデータサイエンティストとしてのスキルを習得していくアプローチが効果的です。これにより、実務経験を積みながら次第に高度な分析やモデル構築スキルを磨くことができます。また、企業によっては一人が両方の役割を兼任するケースもあるため、幅広いスキルを持つことでキャリアの選択肢が広がります。
6-3. 勉強方法や学ぶべきリソースの紹介
データアナリストやデータサイエンティストを目指すための学習リソースは数多く存在しています。それぞれの職種に必要なスキルを明確にし、それに基づいた学習を進めることが大切です。
たとえば、データアナリストを目指す場合、ExcelやTableauなどのデータ可視化ツールの使い方や、データ分析の基礎である統計学を学ぶことから始めると良いでしょう。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、そして機械学習アルゴリズムについて学ぶ必要があります。
オンライン学習プラットフォームや専門書籍を活用することで効率的にスキルを習得できます。また、「侍エンジニア」のような実践的なスキルを学べるサービスを利用するのも効果的です。特に、マンツーマンサポート付きのプログラムは、未経験者でも着実にスキルを習得できる点が大きなメリットです。就職サポートのあるプログラムを活用すれば、学習後に具体的なキャリアを築く第一歩を踏み出せます。