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？
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータ分析に携わる職種ですが、それぞれに異なる目的や役割が存在します。ビジネスの現場では、データ活用の重要性がますます高まっています。その中で、これら2つの職種が果たす役割や必要なスキルセットの違いを理解することは、キャリア選びの上でも重要です。
データアナリストの基本的な役割とは
データアナリストは、主にデータ分析を通じて企業のビジネス戦略をサポートします。彼らの仕事は、既存のデータセットを用いて、トレンドや問題点を特定し、それを基にしたレポートを作成することに重点を置いています。また、分析結果を経営陣や現場に分かりやすく伝える役割も担っています。例えば、SQLやBIツールを使用してデータを可視化し、ビジネス価値に繋がる洞察を提供することが日常の業務です。
データサイエンティストの基本的な役割とは
データサイエンティストは、データアナリストよりも一歩先を行く役割を担います。単なるデータ分析を超えて、AIや機械学習を活用し、新しい価値を生み出すのが特徴です。具体的には、既存のデータを基に予測モデルを構築したり、分析のための仕組みやシステムを開発したりする業務があります。そのため、データエンジニアリングやプログラミングスキルが求められ、業務範囲が技術的に高度である点が特長です。
共通点と混同される理由
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「データ分析」という側面を持ち、共通の目的としてビジネスの成長に寄与する点があります。このため、特に役割の境界が曖昧な会社やプロジェクトでは、両者が混同されやすい傾向にあります。しかし、データアナリストが分析業務に直結する役割を担う一方で、データサイエンティストはシステム構築や高度な予測分析にも対応します。この違いを理解することで、正確に職務の役割を区別することが可能です。
仕事内容の違いと目的
ビジネスの現場でのデータアナリスト
データアナリストは、企業のビジネス戦略に直結するデータ分析を担当します。主な役割は、既存のデータセットをもとに顧客の業務をサポートし、分析結果をもとに改善提案を行うことです。たとえば、売上データや顧客データを分析し、現状の課題点を特定したり、ビジネス戦略へ具体的なインサイトを提供するのが一般的です。
使用するツールとしては、主にSQLやExcel、BIツール（例：Tableau、Power BI）などが挙げられます。これらのツールを駆使し、データを整理・可視化してわかりやすく伝えるスキルが求められます。また、統計学の知識を活用しながら、意思決定者にとって有益な情報を提供することが重要です。
高度な分析に取り組むデータサイエンティスト
一方で、データサイエンティストは、より高度なデータ分析や機械学習モデルの構築を行い、新たな価値を創出することを主な目的とします。単にデータを分析するだけでなく、データ活用の基盤を構築したり、新しい予測モデルを開発したりして、業務効率化やサービス向上に直接寄与します。
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使用し、AIや機械学習の技術を駆使して分析を進めます。また、データエンジニアリングのスキルも必要とされる場合があり、ビッグデータ処理フレームワークやクラウド環境を扱う能力も求められることが増えてきています。そのため、分析だけにとどまらず、技術的な構築力が必要です。
プロジェクトにおける役割の分担
データアナリストとデータサイエンティストは、データ分析プロジェクトにおいて互いに密接に関連しつつも、それぞれの役割が明確に分かれています。データアナリストが現場の課題感やデータをもとに経営層やチームの意思決定をサポートする一方で、データサイエンティストは技術的な力を活用して課題解決のための仕組みやソリューションを作り上げます。
プロジェクトの初期段階では、データアナリストが課題を整理し、具体的な分析の方向性を設定します。一方、データサイエンティストはその分析をさらに深めるため、機械学習を駆使して予測モデルやシステムを構築することが多いです。このように、役割の違いがありつつも、両者が組み合わさることでプロジェクトの成功に貢献していきます。
必要なスキルとツールの比較
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として、まず挙げられるのがデータの抽出や分析に欠かせないSQLの知識です。データベースから効率的に必要な情報を取得し、加工・分析を行うために、このスキルは必須となります。また、Excelを駆使したデータ整理や、TableauやPower BIといったBIツールを活用して、可視化やプレゼンテーション資料の作成が求められます。さらに、統計学の基礎知識も重要であり、t検定や回帰分析のような手法を用いてビジネスの意思決定をサポートします。これらに加えて、データを活用したビジネス課題の解決能力や論理的思考力など、ビジネス的な観点での理解力も必要とされます。
データサイエンティストに求められるスキル
一方、データサイエンティストにはより高度なスキルが求められます。PythonやRなどのプログラミング言語に対する深い理解が必要で、これを駆使してデータ分析や機械学習モデルの開発を行うことが一般的です。また、機械学習や深層学習に関する知識も重要であり、これらの技術を用いて予測モデルを構築し、データから新しい価値を引き出します。さらに、データパイプラインの構築やデータ処理環境の最適化といったデータエンジニアリングスキルも要求されることがあります。これに加え、ビジネス課題の解決を目的とした戦略的思考も欠かせません。データサイエンティストは、純粋な技術力だけでなく、技術を業務課題に適用するセンスも必要とされる職種です。
使用する主な分析ツールや技術
データアナリストとデータサイエンティストは、それぞれの業務に応じたツールや技術を使用します。データアナリストは、SQLを中心としたデータベース操作や、Excelを使ったデータの集計・可視化、TableauやPower BIによるダッシュボードの作成が一般的です。一方で、データサイエンティストは、PythonやRを活用したプログラミングや、TensorFlowやPyTorchといった機械学習フレームワークを使用してモデル開発を行います。また、データエンジニアリングの一環として、HadoopやSparkのような分散処理フレームワークを扱う場面もあります。これらのツールや技術を駆使し、それぞれの職務に応じた専門性を発揮する点が両者の大きな特徴です。
向いている人の特徴とキャリア選び
データアナリストに向いている人の特性
データアナリストは、データを通じてビジネスインサイトを導き出し、経営や業務の意思決定をサポートする役割です。そのため、データアナリストに向いている人は、まずビジネスに対する強い関心を持っていることが挙げられます。加えて、SQLやExcel、BIツールを活用してデータを整理・分析するスキルや、論理的な思考力が欠かせません。また、統計学への基礎的な理解や数字に基づいてストーリーを伝える能力も求められるため、コミュニケーションスキルが高い方に適した職種といえるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特性
データサイエンティストは、より高度な分析や機械学習モデルの構築に取り組む職種です。そのため、データサイエンティストに向いている人は、数学や統計学への強い興味と深い理解を持っていること、さらにプログラミングスキル（主にPythonやR言語の使用スキル）が求められます。また、データアナリストとは異なり、システムやデータ基盤の構築に関与することも多いため、技術に対する探求心がある人が向いています。難解な問題を解決する能力や新しい技術を積極的に学ぶ姿勢が求められる点も特徴です。
自分に合ったキャリアを見つけるためのポイント
データアナリストとデータサイエンティストのいずれを目指すべきかを判断する際は、自分の興味や得意分野を基準に考えることがおすすめです。例えば、ビジネス課題を解決するためにデータを活用したサポートを行うことに興味がある場合は、データアナリストが適しています。一方で、データサイエンティストは、アルゴリズムの開発や予測モデルの作成など、より技術的な挑戦を好む人に向いています。また、どちらのキャリアを選ぶにせよ、まずは基礎を理解することが重要です。オンラインコースや資格取得を通じて必要な知識を身につけ、興味や強みがどちらにあるのかを試してみましょう。
各職種のキャリアパスと将来性
データアナリストとデータサイエンティストのいずれも、IT化が進む現代のビジネスシーンで需要が高まり続けています。キャリアパスの観点では、データアナリストとしての経験を積み重ねた後、データサイエンティストへのステップアップを目指すケースが一般的です。一方、最初からデータサイエンティストを目指す場合は、数学やプログラミングの知識を深め、より専門的なAIや機械学習のスキルを身につける必要があります。将来性については、企業のデータ活用へのニーズが年々高まる中で、どちらの職種でも高い価値が見込まれると言えるでしょう。
まとめ：あなたはどっち派？
データアナリストとデータサイエンティストの比較で分かったこと
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータ分析を核とした専門職ですが、その目的や手法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活用し、業務改善や意思決定をサポートする役割を担います。そのため、ビジネスモデルへの深い理解や統計分析スキル、BIツールの活用が求められます。一方、データサイエンティストは、機械学習やAI技術を駆使して新たな価値を生み出すことに重点を置いています。どちらの職種もデータ活用において不可欠な役割を果たしていますが、それぞれの業務範囲やスキルセットに明確な違いがあるといえるでしょう。
自分の強みや興味から判断する
データアナリストに向いている人は、論理的思考力や細かいデータ分析への興味を持ち、ビジネス視点で結果を提案することを楽しめる傾向にあります。一方、データサイエンティストに向いている人は、プログラミングや数学、特に機械学習やAIへの興味と、データから新たな価値を創造することに魅力を感じるタイプといえます。自分がどちらに適性があるのかは、自身の得意分野や興味分野を振り返ることで判断できるでしょう。
将来の目標を叶えるための選択肢
データアナリストとデータサイエンティストのいずれも、現在のIT化が進む社会で需要が高い職種です。将来的なキャリアパスとして、データアナリストからデータサイエンティストへとスキルを広げていくことや、専門性を高めてマネジメント職に進む道もあります。また、自分のキャリアプランに沿ってスキルを磨き、どちらを目指すのが最適かを検討することが重要です。学習環境の整ったトレーニングプログラムを活用すれば、スキル習得をスムーズに進めることができます。