エンジニアキャリアの「キッカケ」が見つかる情報メディア
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データアナリストという言葉を目にする機会が増えました。しかし、具体的な仕事内容まではわからないという方も多いのではないでしょうか。
近年はビッグデータやAIの活用が進み、データにもとづく意思決定の重要性が高まっています。そのなかで、課題を数字から読み解くデータアナリストが注目を集めているのです。
この記事では、以下の内容を解説します。
データアナリストへの転職を考えている方に、仕事内容から未経験での動き方までをお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。
ただし、データアナリストは求められる専門スキルが幅広く、独学や自己流の対策だけで転職を成功させるのは容易ではありません。「適性があるかわからない」「効率的な学習順序を知りたい」と迷うなら、多くの転職を成功させてきたプロに一度ご相談ください。
目次
データアナリストとは、企業が持つデータを分析し、そこから得られる情報をビジネスの言葉に翻訳する専門家です。具体的には、データの収集や整理、分析から可視化、報告まで、一連のプロセスを担当します。
売上や顧客の行動データといった数字そのものは、誰でも目にできるものです。しかし、その数字が何を意味するのかを読み解くには、専門知識が必要になります。複雑な数字の羅列をわかりやすい言葉に変換することも、データアナリストの重要な役割です。
たとえば、結果の理由や改善の方向性を、具体的な言葉で示す力が求められるでしょう。つまりデータアナリストは、データと現場をつなぐ翻訳者のような存在だといえます。
データアナリストが活躍するフィールドは、特定の業界に限定されません。小売、金融、医療、製造、エンターテインメントなど、幅広い業界でデータ活用が進んでいます。
その背景にあるのは、業界を問わずデータが日々蓄積されているという事実です。そこから価値ある示唆を導き出す専門家として、データアナリストが求められています。
このように、データアナリストはIT業界に限らず、あらゆる業界でキャリアを築ける職種だといえるでしょう。
コンサル型のデータアナリストは、経営課題を解決するための施策を提案するのが主な役割です。
まず、クライアントや自社が抱える課題に対して仮説を立てることから業務が始まります。そのうえで必要なデータを分析し、根拠のある解決策としてまとめていくのです。
成果物は分析結果そのものではなく、分析結果にもとづく提案書やレポートが中心です。そのため、ヒアリング力や提案力といったコンサルティングスキルが欠かせません。加えて、マーケティングや業界動向に関する知識が求められる場面も多いです。
コンサル型の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会社を中心に、活躍の場が広がっています。論理的にものを考えることが好きで、さまざまな業界に好奇心を持てる人に向いているタイプといえるでしょう。
エンジニア型のデータアナリストは、技術的なアプローチでデータ活用を支える役割です。機械学習や統計解析といった手法を用いて、ビッグデータを分析します。
分析した結果をもとに、システムやビジネスモデルの改善を提案することも仕事のひとつです。そのため、PythonやRといったプログラミング言語のスキルが必要になります。また、データベースやSQLの知識も、業務を進めるうえで欠かせません。
コンサル型と比べて、統計やデータ解析そのものにじっくり向き合う時間が長い傾向があります。エンジニア型は数学的な素養が高く、じっくりとデータを解析する作業が好きな人に向いているタイプといえるでしょう。
なお、両者の線引きは企業によって曖昧なケースも少なくありません。自身がどちらの適性に近いかを見極めながら、伸ばすべきスキルを考えるとよいでしょう。
厚生労働省の令和7年賃金構造基本統計調査には、データアナリストという区分そのものは存在しません。
そのため、ここでは業務内容が近いデータサイエンティストとデータエンジニアの区分から、実態を推測する形で紹介します。
エンジニア型に近い分析職として、それぞれの平均年収は次のとおりです。
| 職種区分 | 平均年収 |
| データサイエンティスト | 611.9万円 |
| データエンジニア、AIエンジニアなど | 609.8万円 |
年齢別に見ると、経験を重ねるほど年収が上がる傾向は共通しています。
| 年齢 | データサイエンティスト | データエンジニアなど |
| 20〜24歳 | 372.97万円 | 388.31万円 |
| 30〜34歳 | 559.6万円 | 548.94万円 |
| 40〜44歳 | 666.04万円 | 680.46万円 |
| 50〜54歳 | 740.74万円 | 724.51万円 |
未経験からのスタート時点では、両区分とも400万円台前半が目安になります。そこから経験年数を重ねるにつれて、着実に年収が積み上がっていく職種だといえるでしょう。
なお、コンサル型のデータアナリストは、上記の統計区分よりも年収水準が高くなる傾向があります。コンサルティングファームなど、成果に応じた評価制度を持つ企業が多いことが理由です。
参考：データサイエンティスト – 職業詳細 | 職業情報提供サイト（job tag）
参考：データエンジニア – 職業詳細 | 職業情報提供サイト（job tag）
| 比較項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
| 目的 | 課題解決の手段としてデータを分析する | 予測モデルの構築そのものに重点を置く |
| 得意領域 | ビジネス課題の解決 | 統計学・機械学習を用いた予測 |
| 主な成果物 | 分析レポート・提案書 | 予測モデル・分析システム |
| 求められるスキル | ビジネス理解力・提案力 | 高度な統計学・プログラミングスキル |
データアナリストとデータサイエンティストは、業務内容が重なる部分が多い職種です。両者の大きな違いは、データ分析が目的なのか、それとも手段なのかという点にあります。
データアナリストにとって、データ分析はクライアントの課題を解決するための手段です。分析結果から示唆を導き出し、意思決定をサポートする資料としてまとめます。
一方でデータサイエンティストは、統計学や機械学習を用いた予測モデルの構築そのものにも重点を置きます。将来の売上予測や需要予測といった、未来を見据えた分析を担うことが多いのです。
端的に表現すると、データアナリストはビジネス寄り、データサイエンティストはシステム寄りの職種だといえます。
| 比較項目 | データアナリスト | データエンジニア |
| 目的 | データを分析し活用する | データを扱いやすく整備する |
| 得意領域 | 分析・示唆の抽出 | データ基盤・パイプライン構築 |
| 主な成果物 | 分析レポート・提案書 | データベース・データ基盤 |
| 求められるスキル | 統計学・BIツールの活用力 | データベース設計・SQL |
データエンジニアは、データ分析のための基盤を整備する職種です。データベースの設計や構築、データを扱いやすい形に整えるパイプラインの構築などを担当します。
一方でデータアナリストやデータサイエンティストは、その基盤の上でデータを活用する立場です。
つまり、データエンジニアが「基盤を作る人」であるのに対し、データアナリストは「基盤を使う人」だといえます。
実際の現場では、データエンジニアが整備したデータを、データアナリストが分析するという連携が一般的です。両者はどちらが欠けても、データ活用のサイクルが成立しません。
| 比較項目 | データアナリスト | マーケター |
| 目的 | 全社的な課題をデータで解決する | マーケティング施策を実行・改善する |
| 得意領域 | 経営企画・営業など横断領域 | 広告・キャンペーンなど施策領域 |
| 主な成果物 | 分析レポート・提案書 | 売上・コンバージョンなど事業数値 |
| 求められるスキル | 統計学・ロジカルシンキング | 施策の設計力・実行力 |
マーケターとデータアナリストは、どちらもデータを扱う点で共通しているものの、扱うデータの範囲や関わる部署の広さには違いがあります。
マーケターは、広告やキャンペーンの成果指標など、マーケティング施策に直結するデータを中心に扱います。成果物も、売上やコンバージョン率といった事業数値そのものです。
一方でデータアナリストは、マーケティング部門だけでなく営業部や経営企画部、プロダクト部とも連携します。全社的な課題に対して、データで横断的にアプローチできる立場だといえるでしょう。
言い換えると、マーケターは「施策を動かす人」、データアナリストは「課題を解く人」という違いがあります。
データアナリストの業務は、データベースから必要なデータを取り出すことから始まります。そのため、データベース言語であるSQLの知識は欠かせません。
具体的には、条件を指定してデータを絞り込んだり、複数のテーブルを結合したりする操作が必須です。SQLを使いこなせれば、必要なデータをスピーディに抽出できます。
逆にSQLの知識が不足していると、分析以前の段階で時間を取られてしまうでしょう。未経験からデータアナリストを目指す場合、まず優先して習得すべきスキルのひとつです。
統計学は、データが示す特徴や性質を読み解くための土台となる学問です。平均値や中央値、標準偏差といった基本的な指標の意味を理解することから始まります。そのうえで、集めたデータ全体の傾向をつかむ記述統計を学ぶとよいでしょう。
さらに、一部のデータから全体の傾向を推測する推測統計の知識も欠かせません。統計学の基礎があると、分析結果の根拠を論理的に説明できます。
逆に統計学の理解が浅いと、数字の裏づけがない主観的な分析に陥りやすいです。統計検定2級の学習範囲が、業務で必要な統計理論の目安になります。
BIツールとは、企業のデータを可視化し、経営や課題解決に活用するためのソフトウェアです。代表的なツールには、Tableau、Power BI、Looker Studioなどがあります。
Tableauは高度な可視化に強く、複雑なデータも直感的なグラフに変換できます。Power BIはExcelやAzureとの連携が強みで、Microsoft製品を使う企業と相性がよいです。Looker Studioは無料で使え、Googleアナリティクスとの連携に優れています。
どのツールも、専門知識のない相手に分析結果を伝えるために欠かせない存在です。BIツールを使いこなすスキルは、実務で日常的に求められます。
高度なデータ分析を行う際には、PythonやR言語のコーディング能力が不可欠です。これらの言語を使うことで、大量のデータを効率的に処理できます。
また、機械学習を用いた予測分析など、BIツールだけでは対応できない分析も可能になります。
ただし、すべてのデータアナリストにプログラミングスキルが必須というわけではありません。コンサル型として活躍する場合は、専門性の高いプログラミングが必須ではないケースも多いです。一方でエンジニア型を目指すなら、優先して習得しておきたいスキルだといえます。
データアナリストの仕事は、ビジネス課題に対して仮説を立てることから始まります。そのため、物事を筋道立てて考えるロジカルシンキング能力が欠かせません。
分析結果が出た際も、「その理由は何か」「なぜ重要なのか」を論理的に整理する場面が多くあります。数字を読む力だけでなく、その数字の意味を的確に説明する力が求められるのです。論理的思考力が高いほど、分析結果の説得力も自然と高まっていくでしょう。
普段から根拠にもとづいて物事を判断する習慣がある人は、この力を伸ばしやすいタイプです。
データアナリストは、分析結果を関係者にわかりやすく伝える機会が多い職種といえます。プレゼンを聞く相手は、分析の専門家ではないケースがほとんどです。そのため、専門用語をできるだけ避け、かみ砕いた言葉で説明する力が求められます。
また、クライアントや現場の担当者から課題をヒアリングする場面も少なくありません。相手の話に耳を傾けることで信頼関係が生まれ、分析に役立つ情報を引き出しやすくなります。
分析スキルがどれだけ高くても、伝わらなければビジネスの意思決定にはつながりません。
データアナリストは、日常的に大量の数字やデータと向き合う職種です。そのため、数字を見ること自体に苦手意識がないことが、まず大切な条件になります。
売上データや顧客データなど、扱う数字の種類は多岐にわたります。数字の変化から傾向を読み取る作業を、面白いと感じられるかどうかが適性のわかれ目です。
逆に数字を見ること自体にストレスを感じる場合、日々の業務が負担になりやすいでしょう。苦手意識がないだけでなく、数字に興味を持てる人ほど、この職種に向いているといえます。
データアナリストの仕事は、数字の裏にある理由を突き止めることが中心です。売上が伸びた、あるいは落ちたという結果を見たとき、その原因を追求する姿勢が欠かせません。「なぜこの数字になったのか」を、感覚ではなく根拠にもとづいて考える必要があります。
普段から物事の因果関係を気にするタイプの人は、この思考が自然と身についているでしょう。また、分析結果にもとづいて仮説を立て、検証を重ねる作業を楽しめるかどうかも重要なポイントです。
好奇心と論理的思考の両方を持ち合わせている人が、データアナリストに向いています。
データアナリストの分析結果は、伝わってはじめて価値を持ちます。そのため、分析だけで完結せず、人に伝えることそのものに関心を持てるかが重要です。グラフや資料を工夫しながら、相手が理解しやすい形にまとめる作業を苦に感じない人が向いています。
また、専門知識のない相手にもわかる言葉に置き換える意識も欠かせません。自分の考えを説明することが好きな人は、この適性を持っている可能性が高いでしょう。
分析力とあわせて、伝える力を磨きたいという意欲がある人におすすめの職種です。
データアナリストが扱うデータには、小さな入力ミスや欠損値が含まれることが日常茶飯事です。このようなノイズを見逃すと、分析結果全体の信頼性が揺らぎかねません。そのため、細かい作業を丁寧にこなせる几帳面さが求められます。
また、データの前処理やチェック作業など、地道な工程を根気強く進める姿勢も大切です。分析結果にもとづいて大きな投資判断が行われることもあるため、常に慎重な確認が欠かせません。
コツコツとした作業を積み重ねられる人は、データアナリストとして長く活躍しやすいでしょう。
最初のステップは、統計学の基礎を身につけることです。平均値や標準偏差といった基本的な指標の意味から理解を始めましょう。そのうえで、記述統計と推測統計の考え方を学んでいくと、無理なくステップアップできます。
学習目標としては、統計検定2級の出題範囲を基準にするとよいでしょう。書籍やオンライン講座を活用すれば、独学でも十分に学び進められる内容です。
統計学の土台を固めておくことで、次のSQLやBIツールの学習もスムーズに進みます。
次のステップは、SQLを習得してデータそのものに触れられるようにすることです。条件を指定してデータを絞り込む操作や、複数のテーブルを結合する操作から練習しましょう。
SQLは実際に手を動かしながら覚えるほうが、理解が早まるでしょう。無料の学習サイトやオンライン環境を使えば、自分のパソコンだけで練習できます。
基本的な構文を覚えたら、公開されているデータセットを使って実践してみましょう。SQLを習得すると、分析に必要なデータを自分で抽出できるようになります。
3つ目のステップは、BIツールを使って可視化の感覚をつかむことです。Tableau、Power BI、Looker Studioのいずれかから、まずは触ってみるとよいでしょう。
とくにLooker Studioは無料で使え、初めての方でも始めやすいツールです。グラフやダッシュボードを実際に作成しながら、伝わりやすい表現を研究しましょう。
同じデータでも、見せ方によって相手の理解度が大きく変わることを実感できるはずです。可視化の感覚は、実際に手を動かした分だけ身についていきます。
4つ目のステップは、Pythonを使って分析の幅を広げることです。Pythonを習得すると、SQLやBIツールだけでは対応しきれない高度な分析が可能になります。
たとえば、大量のデータを効率的に処理したり、予測モデルを構築したりできるようになります。
学習の際は、まず基本的な文法から始め、データ分析用のライブラリに触れていくとよいでしょう。Python 3 エンジニア認定基礎試験のような資格を目標にすると、学習のペースを作りやすいです。
なお、コンサル型を目指す場合は、必ずしも高度なプログラミングが必須ではありません。自分の目指す型にあわせて、学習の方向性を変えましょう。
最後のステップは、これまでの学習成果をポートフォリオとしてまとめることです。公開されているデータセットを使い、自分なりの仮説から分析、可視化までを一通り実践してみましょう。
未経験者の場合、実務経験がない分、ポートフォリオが自分のスキルを証明する材料になります。分析の過程や結論に至った理由まで説明できると、選考でも説得力が増すはずです。
あわせて、統計検定やSQLに関する資格を取得しておくと、客観的なアピール材料になります。
ここまで準備が整ったら、いよいよ転職活動に進むタイミングです。
データアナリストは、統計学やSQL、BIツールなど、身につけるべきスキルが幅広い職種です。そのため、独学だけで転職活動を進めようとすると、何から準備すべきか迷ってしまう方も多いでしょう。
キッカケエージェントは、エンジニア特化の転職エージェントです。あなたのこれまでの経験や志向をヒアリングしたうえで、未経験からでも挑戦しやすい求人を厳選して紹介します。
データアナリストとして転職したい方は、ぜひキッカケエージェントへの登録をご検討ください。
データアナリストになるために、必須の資格はありません。実際に、資格を持たずに実務経験だけでキャリアを築いている方も多いです。
ただし、未経験からの転職では、資格が客観的なアピール材料として役立つ場面があります。統計検定やSQLに関する資格を取得しておくと、選考でスキルを証明しやすくなるでしょう。
資格の有無よりも、分析結果から示唆を導き出せる実践力のほうが重視される傾向です。ポートフォリオなどで実践力を示せれば、資格がなくても十分に転職を目指せます。
文系・未経験からでも、データアナリストを目指せます。統計学やプログラミングは、専門知識がなくても段階的に学べる分野だからです。
とくに、前職がマーケティングや営業などビジネス寄りの職種であれば、ヒアリング力や提案力を活かせます。
一方で、統計学やSQLといった分析スキルは、入社後にあらためて学ぶ必要があるでしょう。
未経験から目指す場合は、独学に加えてスクールやオンライン講座を活用する方法もあります。文系出身であることは、コンサル型データアナリストとしての強みになることもあるでしょう。
年齢だけを理由に、データアナリストへの転職ができなくなるわけではありません。ただし、年代によって企業から評価されるポイントには違いがあります。
20代の場合は、今後の伸びしろやポテンシャルを重視して採用されるケースが多いです。一方で30代以降になると、これまでの実績や専門性が問われる場面が増えていきます。
そのため、30代以降で未経験から目指す場合は、前職の経験を分析にどう活かせるかを整理しておくことが大切です。
年齢を理由にあきらめる前に、自分の強みを言語化してみることをおすすめします。
データアナリストは「コンサル型」と「エンジニア型」に大きくわかれます。SQLや統計学、BIツールといった幅広いスキルが求められる職種です。
未経験でも、統計学の基礎からSQL、BIツール、Pythonへと段階的に学習を進めれば、着実にキャリアを築いていけます。文系出身や年齢を理由にあきらめる前に、自分の強みをどう活かせるかを整理してみましょう。
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今の時点でご経験をされている言語や技術要素に関係なく、
①技術を通じてユーザーやお客様にとって使いやすいサービスの実現に興味があるエンジニアの方
②興味・関心がある技術について自ら学ぶ意欲をお持ちの方
上記に当てはまる方でしたら、素晴らしい企業とのマッチングをお手伝いできる可能性が高いです。
最近はお住まいの場所に限らず応募ができる企業や経験年数に関係なくフラットにご評価をして下さる企業も増えているため、ぜひ一度モロー宛てにご相談を頂けますと幸いです。
