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データアナリストとは？業務内容・年収・将来性・転職ポイントを徹底解説

データアナリストとは？業務内容・年収・将来性・転職ポイントを徹底解説

2023.10.14

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

イワサキ

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「データアナリストってどんな仕事？」「データアナリストって将来性はあるの？」

データアナリストはデータ分析によって企業の課題解決をサポートしていく仕事です。

この記事では、データサイエンティストの業務内容や年収、転職のポイント等について解説しています。

データアナリストへの転職を考えている方は、データアナリストがどのような職種か知ることで、転職成功のポイントを理解することができるはずです！

データアナリストの業務内容

データアナリストは直訳のとおりで「データの分析」をおこなう仕事です。

データアナリストの業務内容はデータ分析を中心に多岐にわたります。データ分析したい事象や目的に応じて、自社の業務に関する実績データや顧客情報に関するデータ等を収集し分析していきます。

分析スキルはもちろん、分析結果をレポートにまとめたり、ビジネス上の課題解決に結びつける能力も必要とされる職種です。

データアナリストは大きく、以下の2種類に分けられます。

コンサル型データアナリスト
エンジニア型データアナリスト

また、データアナリストと混同されることが多いデータサイエンティストという職種もあります。

それぞれについて詳細を解説していきます。

コンサル型データアナリスト

コンサル型のデータアナリストは、データ分析をおこないながら、クライアントの課題解決に向けて仮説立案から解決策の提案までおこなうコンサルティング要素の強いデータアナリストです。

データ分析を中心に大きく3つの役割を持ちます。

クライアントにヒアリングをおこない、ニーズや課題を特定し仮説を立案
仮説をもとにデータを収集・分析
分析結果からクライアントへの示唆出しや課題解決施策の提言

まずはクライアントとコミュニケーションを取りながら、どのような要望があるのかや顧客が抱える課題は何かを特定していきます。課題感が見えてきたら、どのようなデータを分析する必要があるのかを整理し、分析に必要なデータを集めることから始めます。

そして、データ分析から得られた分析結果をベースに顧客の課題解決につながる打ち手を提案し、効果検証をおこなうのです。

単にデータ分析をするだけでなく、顧客の課題解決がミッションであり、戦略立案や具体的な施策の提案、施策実施後の効果検証まで幅広い領域を担当する点が特徴です。

コンサル型データアナリストは、コンサルティングファームやマーケティング企業を中心に、クライアントワークをおこなう業態の企業で活躍しています。データ分析に必要な統計学やSQLといった知識をはじめ、マーケティング知識や論理的思考力を求められることが多いです。

エンジニア型データアナリスト

エンジニア型のデータアナリストは、分析したデータをもとに、課題解決に向けたシステム構築や改善をおこなっていくタイプのデータアナリストです。

分析したデータがどのような意味を持つのか、分析したデータに規則性や相関関係はないのかといった観点からプロダクトやシステム改善に必要な情報を推察していきます。

例えば、自社の商品をよく購入する顧客の属性や行動データから規則性を見つけ、売上拡大に向けてシステムを改善していくといったミッションをこなしていきます。

プロダクトやシステムの構築・改善が主な業務内容で、システムの実装まで携わるケースもあります。データの分析にあたっては、統計分析やBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用しながら、高度な解析をおこなっていくため、エンジニア職の強い仕事内容と言えるでしょう。

エンジニア型データアナリストは、Webメディアを運営している企業やアドテクノロジー企業で活躍することが多いです。コンサル型データアナリストと比べるとシステムやプロダクト寄りのため、Java・機械学習・統計学などの幅広いスキルが必要になります。

データサイエンティストとの違い

データアナリストとよく似た職種として、データサイエンティストという仕事があります。データアナリストもデータサイエンティストもデータを分析することがおもな業務ではありますが、業務領域や必要なスキルに違いがあります。

データアナリストは、課題解決に向けたコンサルティングをおこなうコンサル型と課題解決のためにシステム構築や改善をおこなうエンジニア型に分かれており、それぞれで業務領域が異なるのです。

基本的な統計学をベースに分析をおこなうデータアナリストは、既存の分析モデルの中でデータの規則性を見つけていくようなイメージですが、データサイエンティストではより高度な分析をおこないます。

一方、データサイエンティストは、データアナリストの上位職のようなイメージです。コンサル型データアナリストとエンジニア型データアナリスト、どちらの業務領域もこなす能力が必要です。

データサイエンティストでは、機械学習を用いることでデータ分析モデルの構築も担うことがあります。

データアナリストとデータサイエンティストは業務領域によって線引きされていますが、企業によって求められる役割は異なり、両者の違いは曖昧でもあります。

データアナリストはクライアント寄りで、データサイエンティストはエンジニア寄りで高度な分析をおこなうというイメージを持っておくと良いでしょう。

データアナリストに向いている人の3つの特徴

データアナリストに向いている人は、以下の特徴を持っています。

地道な作業に耐えられる
論理的思考が得意
数値やデータを扱うことが好き

地道な作業に耐えられる

データアナリストに向いている人の第一の特徴は、地道な作業に対する忍耐力があることです。

データアナリストは、求人やツールなどの広告でダッシュボードやグラフにデータが美しくまとめられているため、魅力的な仕事にみえます。

しかし実際には、一日の大半の時間がデータのクリーニングや分析に費やされます。

このような実態を知らない関係者やクライアントから、厳しい納期で依頼が来ることも珍しくありません。

それでもなお、地道な作業に真摯に取り組み、ビジネスの課題に向き合えることがデータアナリストに適した人の特徴と言えます。

論理的思考が得意

論理的思考が得意で、問題解決力に自信がある人はデータアナリストに向いています。

データアナリストの仕事は、データを整理するような地道な作業が多くありますが、単なる作業を求められている訳ではありません。

地道な作業の先にある、データ分析とビジネス課題の解決が目的です。

そのため、論理的思考が得意な人はデータアナリストに向いています。

数値やデータを扱うことが好き

データアナリストに向いている人の特徴として外せないのは、数値やデータが好きなことです。

たとえば、幼い頃から算数が得意であったり、数学が得意なことを活かして大学では数学を専攻していた人などが挙げられます。

数値やデータを取り扱う仕事に熱中できることは、データアナリストにとって成果を上げるために欠かせない要素です。

一方で、データアナリストに向いている人の特徴とは反対の「大雑把」「直感的に行動する」「数値やデータは苦手」という人は、別の職種に適性がある可能性があります。

ここまではデータアナリストに向いている人の特徴を解説してきました。
次では、データアナリストに求められるスキルを見ていきましょう。

データアナリストに求められる6つのスキル

イワサキ

※ベタ打ちのため一旦FBにまとめておりますここは完結にまとめて内部リンク飛ばして欲しいです！

データアナリストとして活躍するためには、データ分析に関するスキルやビジネススキル等、幅広いスキルと知識が求められます。

数学や統計学といった分析に必要な基礎知識をはじめ、ロジカルシンキングやコミュニケーション能力、分析ツールやプログラミングスキル等、必要なスキルは多岐にわたります。

統計学
- データ分析の基礎となる。アソシエーション分析・クラスター分析・回帰分析等の統計手法を用いることが多い
データベース
- データベースからデータを抽出して分析するため、リレーショナルデータベースで扱う構造化データ・レプリケーション・SQL等の知識やスキルが必要
プログラミング
- プログラミングがメインではないが、統計解析や機械学習でPythonやRを使用することが多い
分析ツール
- 大量なデータを効率的に分析するためには、分析ツールの活用が必要
- TableauやQuickSight等のデータ可視化ツールや、OctoparseやParse等のWebスクレイピングツールを使用することが多い
ロジカルシンキング
- データ分析がメインではあるものの、顧客の課題解決に向けて仮説や施策を立てる能力が求められる
- 分析対象となるデータや事象から問題を構造化して最適な打ち手を立てるために、ロジカルシンキングが必要になる
コミュニケーション能力
- 顧客の要望や課題を特定するためにヒアリングをする場面もあり、コミュニケーション能力が必要
- 分析結果を関係者に分かりやすく伝え、施策を動かしていく場面でもコミュニケーション能力が求められる

ここまでは、データアナリストに求められるスキルについて解説しました。データアナリストを目指す上で必要な知識は多岐にわたります。

詳細は別の記事でも紹介していますので、参考にしてみてください。

データアナリストの仕事内容と年収は？求められるスキルも紹介！

「データアナリストの仕事内容はデータを分析するだけ？」結論からいうとデータアナリストには3つの分野で幅広いスキルが求められます。この記事では

次の章では、データアナリストの年代別平均年収をみていきましょう。

データアナリストの年代別平均年収

イワサキ

※ベタ打ちのため一旦FBにまとめておりますここは、表形式で見やすく年代別にまとめてください。 20,30,40,50年代の前半と後半で分けるくらいの項目数で、全体としての平均年収は表の一番上に持ってきて見やすいようにしてください。ここでも内部リンク飛ばして欲しいです！

年代	データエンジニア	データサイエンティスト
20代	362.7万円	384.2万円
30代	512.9万円	531.4万円
40代	646.8万円	605.1万円
50代前半	644.8万円	680.2万円
50代後半	732.9万円	694.5万円

参考：

厚生労働省職業情報提供サイト

厚生労働省が公開している職業情報提供サイトによると、「データアナリスト」についての情報は公開されていませんが、「データエンジニア」「データサイエンティスト」の年代別平均年収が公開されています。データアナリストに近い業務内容のため、データエンジニア・データサイエンティストの平均年収をまとめています。

データアナリストは近年需要が高まっている職種であり、専門性が高く、需要に対して人材が不足しています。日本の労働者全体の平均年収が430万円ほどであるのに対して、高い年収水準とも言えるでしょう。

年収モデルは、年齢とともに年収も上がっていき、50代で年収のピークを迎える推移となっています。企業によっては年収1,000万を超えることも少なくありません。データアナリストとしてのスキルを磨いていくことが年収を上げていくポイントでしょう。

また、下記のような要件をもとに1,000万を超える年収を提示している求人もあります。

データ活用にかかわる企画や事業開発の経験
データアナリストとしてプロジェクトのマネジメント経験

データアナリストとしてのスキルに加えて、マネジメントの経験や事業開発等の課題解決に活かした経験があれば、好条件のオファーをもらえる可能性もあるでしょう。

ここまでは、データアナリストの平均年収について紹介してきました。次は、データアナリストの需要と将来性を解説していきます。

データアナリストの需要と将来性

データがビジネス戦略を大きく左右する現代において、データアナリストの役割は非常に重要です。

では、具体的にデータアナリストの需要や将来性がどれほど高いのでしょうか？その詳細を以下で解説します。

大手求人サイトでのデータアナリストの募集数が1年で1.9倍
データアナリストの求人の1割ほどは未経験OK
データアナリストはデジタル人材であり将来性も明るい

それぞれ解説します。

大手求人サイトでのデータアナリストの募集数が1年で1.9倍

大手求人サイトを調査したところ、データアナリストの募集数は増加傾向がありました。
2022年11月と2023年12月を比較すると約1.9倍ほどの増加です。
※大手求人サイトが公開しているグラフデータを数値化して算出

データアナリストの求人の1割ほどは未経験OK

2024年1月5日時点の大手求人サイトのデータによると、データアナリストの求人総数は16,493件で、そのうち未経験者OKの求人が1,649件あります。

専門性が高いデータアナリストの職種でも、おおよそ1割が未経験者にも門戸を開いていることから、企業が積極的に新たな人材を求めていることが伺えます。

データアナリストはデジタル人材であり将来性も明るい

経済産業省によると、データアナリストはデジタル人材として扱われ、高額な報酬を提示する企業の事例が取り上げられていました。

デジタル人材には、AI・IoT・サイバーセキュリティをはじめとしてデータアナリストも挙げられており、データアナリストの最高提示年収は2,000万円にものぼります。

データアナリストは、今後も需要が高く将来性が明るい職種と言えるでしょう。

参考：

我が国におけるIT人材の動向｜経済産業省

ここまでは、データアナリストの需要と将来性を解説してきました。
次では、データアナリストに役立つ資格を見ていきましょう。

データアナリストに役立つ資格4選

データアナリストとして働くために特定の資格が必須ではありません。
しかし、取得しておくことで業務や転職時に役立つ資格がありますので紹介します。

以下の4つです。

基本情報処理技術者試験（FE）
統計検定
データベーススペシャリスト（DB）
ORACLE MASTER

「基本情報処理技術者試験（FE）」はITに関する幅広く基本的な知識が身につきます。

「統計検定」「データベーススペシャリスト（DB）」「ORACLE MASTER」は、データ処理や開発、運用について高度な専門知識を証明できます。

それぞれの詳細は以下の記事で解説しているので、興味がある人は読んでみてください。

アナリストとは？4つの職種における仕事内容やおすすめの資格を紹介

アナリストとは、分析家あるいは評論家のことです。AIやビッグデータの活用など情報社会化が進むなか、アナリストに関する資格の取得を検討

データアナリストへの転職は難しい？

データアナリストは専門性が高い職種のため、「転職は難しいのではないか」とお考えの方もいるのではないでしょうか。データアナリストへの転職は未経験でも可能ですが、これまでの経歴やスキルによって転職難易度は異なります。

コンサルタントやマーケティング企業での実務経験があれば、コンサル型データアナリストへ転職しやすく、エンジニアやIT職種での経験があればエンジニア型データアナリストへ転職しやすいでしょう。

データアナリストへの転職にはポイントがあるため、それぞれ解説していきます。

20代であれば他職種からのキャリアチェンジできる

未経験からデータアナリストへのキャリアチェンジを考えている場合、20代であれば転職可能性は高いでしょう。

中途採用市場では、データアナリストを採用したい企業のニーズは高い一方、人材が不足しているという状況です。採用要件を緩和することで経験が浅い求職者でも採用し、社内で育成していく方針の企業も少なくありません。

20代であればデータサイエンティストとしての実務経験がなくても、ポテンシャル採用してもらえる可能性があります。

ただし、データアナリストは専門性が高い職種であるため、IT職種やコンサルの経験が全くなければ採用可能性は高いとは言えません。プログラミングや統計学について学び、資格を取得することで知識を証明するというのも一つの手です。

エンジニアやIT系職種は転職しやすい

エンジニアやIT系の職種であれば、データアナリストとしての実務経験がなくても転職しやすいです。
データアナリストでは、プログラミングスキルを活用したりデータベースに関する知識を活用したりします。

特にエンジニア型データアナリストであれば、分析結果をもとにプロダクト改善やシステム開発をおこなうこともあるため、エンジニアとしての経験を活かすことができます。

また、エンジニアやIT系職種でなくても、コンサルタントやマーケティングの実務経験があれば、データアナリストの業務に転用しやすいため、キャリアチェンジを狙うことは可能です。

コンサル型データアナリストは、顧客とコミュニケーションを取りながら課題特定から解決策の提案までをおこなうクライアントワークです。プロジェクトを運営した経験やマーケティング関連の知識を、顧客折衝に活かすことができるでしょう。

自分のスキルを求めている求人を探す

データアナリストと言っても、企業によって業務内容や役割は異なります。上記で解説したように、コンサルティングよりのデータアナリストもいれば、システムを開発するエンジニア寄りのデータアナリストもいます。

業務内容や役割が異なれば、採用要件に設定されている求めるスキルや経験も変わってくるため、自分のスキルを求めている求人を探すことが転職成功の第一歩です。

自分のスキルを必要としている求人を探すのが難しいのであれば、転職エージェント等の転職支援のプロに相談すると良いでしょう。

データアナリストへの転職ならエイジレスへ

データアナリストへの転職を考えているのであれば、エイジレスへの相談をおすすめします。

エイジレスは、エンジニアやIT職種のキャリア支援を中心に事業展開しており、データアナリストのキャリア形成についての知見もあります。

また、エイジレスでは年齢不問の求人を取り扱っているため、あなたのキャリアプランやこれまでのキャリアを活かせる求人を見つけることができるでしょう。

エイジレスでは、転職者向けの「エイジレスエージェント」とフリーランス向けの「エイジレスフリーランス」の2つのサービスを提供しています。

各サービスの特徴は以下のとおりです。

エイジレスエージェントのおすすめポイント

大手企業様と信頼関係があるから高い面談/内定率
年収大幅アップでの内定実績多数

エイジレスフリーランスのおすすめポイント

高単価案件が豊富、上流商流の案件しか取り扱っていない
40代以上のベテランIT人材の大幅年収アップ事例多数

データアナリストへの転職を考えている方は、ぜひご活用ください！

まとめ｜データアナリストは求人探しが重要

この記事を通して、データアナリストついて以下のことがわかりました。

データアナリストには、コンサル型とエンジニア型がある
データアナリストは他職種と比べて高い給与水準である
データアナリストの業務内容は企業によって異なるため、自分のスキルを活かせる求人探しが重要

本記事で紹介したように、データアナリストはデータ分析をしながら企業の課題解決をおこなっていく職種です。業務内容は多岐に渡り、役割によって必要な知識やスキルが異なります。

データアナリストへの転職を考えている人は、これまでのキャリアで培ったスキルを言語化し、自分の強みを活かせる求人探しがポイントになるでしょう。

エイジレスでは、キャリアの棚卸しからあなたにマッチする求人の紹介まで幅広くサポートします。データアナリストへの転職を考えている方は、ぜひ活用してみて下さい。

執筆者

イワサキ

IT系の商材を中心に、営業代行企業にて法人営業に従事。その後転職し、人材業界での新規顧客の開拓営業を担当。人材業界での法人営業では、IT業界を中心に幅広い業界の採用支援をしている。ライターとしても活動しており、人材系やビジネス系のコンテンツ作りにも取り組んでいる。転職に関するノウハウや営業経験を活かし、ブログでも情報発信している。

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