データアナリストとデータサイエンティストの違いと必要なスキル

2022.10.06

データアナリストとデータサイエンティストの違いと必要なスキル

データ分析に関連する職種には「データアナリスト」と「データサイエンティスト」があり、データ分析によってビジネス上の問題を解決するという共通目的があります。

しかし、データアナリストとデータサイエンティストには、職務領域と必要とするスキルに違いがあり、企業によって業務改善に取り入れる提案は変わってくるでしょう。

ここでは、業務区分や定義があいまいで混同されやすい「データアナリスト」と「データサイエンティスト」の違いや必要なスキルについて解説します。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストは、データの分析や可視化を行う専門職です。

どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してデータ基盤や分析環境を構築し、後に行う業務改善への意思決定の精度を向上させるという点では共通しています。

目的が共通している以上、業務の遂行に必要とされるスキルも多くの部分が共通していますが、データ分析に用いる技術が異なり、扱うデータ自体が異なる場合があります。

データアナリストとは

データアナリストとは、蓄積されたビッグデータを基本的な統計学を用いて、可視化し分析するアナリティクスの専門職種です。

企業が保有しているさまざまなデータを分析して、広告やマーケティング施策の効果検証をし、分析結果をもとに消費者の行動やニーズを導き出し、統計学の専門家でなくとも理解できるような形に分析・可視化します。

分析や統計の世界の言葉をビジネスや業務の世界の言葉に翻訳する通訳と考えるとイメージしやすいかもしれません。

このようにデータアナリストは、ビジネス上の課題解決やサービス改善など具体的な目的に対して、膨大なデータを分かりやすく見せるデータ通訳のプロフェッショナルといえます。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、分析モデルの構築に重きを置き、より高度なデータ分析を行うため、データアナリストの上級の役割であるといわれることがあります。

機械学習を用いてデータから将来を予測したり、音声や画像などの非構造化データを分析したり、適切な分析アルゴリズムの選定をして、精度向上のためのチューニングなどが主な仕事内容です。

データサイエンティストは、高度なデータ分析を行うために欠損値の補完や測定ミスや記録ミス、条件の異なる値の除去などを繰り返し、きれいな状態にするデータクレンジングを行います。

その法も多岐にわたり、分析モデルの精度に与える影響も大きいため、データサイエンティストのレベルが問われる部分となります。

その後、データに最も適した分析アルゴリズムを選定し、パラメータのチューニングを行って、経営戦略を練り仮説証明を行うのです。

事業改善の切り口を発見するコンサルタント的な位置付けと考えるとイメージしやすいかもしれません。

このようにデータサイエンティストは、データアナリストに必要なスキルに加え、顧客の課題を理解し、データ分析の結果から適切な解決策を打ち立てて提案するコンサルタントのプロフェッショナルといえます。

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル

データアナリストに必要なスキル

統計解析スキル

・数学 / 統計学の基礎知識

・データ分析手法の理解

・分析ツールを扱うスキル

データアナリストに最も必要なスキルは、データの分析を行うための統計学です。

大学基礎レベルの数学知識が必要とされており、特に統計・確率・微分積分・線形代数はそのまま業務で活かせるため、知識を深めることをおすすめします。

統計学やデータ分析をする機械学習の理論的知識をベースとして、分析モデルを構築できるスキルも必要になり、顧客の分類やターゲティング、UX(ユーザーエクスペリエンス)の改善、KPI(重要業績評価指標)設計、広告配信の最適化など、アソシエーション分析・クラスター分析・回帰分析といった統計の手法も学ぶ必要があります。

これらのデータ集計方法やデータの可視化、検定手法、サンプルの抽出方法判定などのスキルは統計学を学ぶことで習得できるでしょう。

ビジネススキル

・ロジカルシンキング

・ビジネスに対する理解

データアナリストに必要なスキルとして、課題解決を目的としたデータの分析を行うための、物事を論理的に考える論理的思考力(ロジカルシンキング)は非常に重要となる能力です。

ロジカルシンキングはビジネスパーソンにとっても重要なスキルのため、活用できるフレームワークが数多くあります。

その対象に応じて最適なフレームワークを利用できるように、ロジックツリーやPEST分析・3C分析などを理解しておくと安心です。

そして、ビジネス課題を踏まえて効果的な分析を企画できるビジネススキルもあげられます。

ビジネスに対する理解を深め、そのビジネスに対するビッグデータから分析された結果を分かりやすくプレゼンテーションし、立ち上げた分析案件をマネジメントできることも必要になります。

ロジカルシンキングを持ちビジネスに対する理解が深まれば、複雑な課題を適切に分解し、結論にたどりつく筋道を矛盾なく表現・提示することができます。

ITスキル

IT知識

・プログラミングスキル

・データベースに関する深い知識

データアナリストは、データベースの中にある膨大な量のデータと向き合うため、分析環境やデータベースの設計、構築ができるスキル、分析用プログラミング言語をコーディングできるスキルが必要です。

データアナリストはプログラムを書くことがメインの職種ではありませんが、統計解析や機械学習、ディープラーニングで使用されるプログラミング言語については押さえておく必要があります。

分析基盤環境の構築やデータを適切に活用するためには、データベースに関する知識が必要不可欠になり、データ抽出には不可欠なSQLの知識はもちろん、レプリケーションなどのパフォーマンスに対する知識も習得しなければなりません。

そのうえで、リレーショナルデータベースで扱う構造化データの理解やレプリケーション(レプリカを作ること)などの知識などを押さえ、分析や技術の世界の言葉をビジネスや業務の世界の言葉に翻訳していくのがデータアナリストなのです。

データサイエンティストに必要なスキル

ビジネススキル

・深くビジネスを理解する

・ロジカルシンキング

・プレゼンテーション

データサイエンティストの目的は、データを活用して事業に貢献することなので、分析対象のビジネスについての深い理解が必要です。

同系のサービスでもクライアントから手数料を取る場合もあれば、ユーザーから収入を得るケースもあり、ビジネスモデルが異なると分析の観点も見るべきKPI群も異なります。

加えて、ビッグデータから抜き出したビジネス上の問題解決やビジネスの継続的な改善を提案する場合、今後を円滑に進める技術としてロジカルシンキングも非常に大切です。

さまざまなデータから物事を結論と根拠に分けつつ、論理的なつながりを捉えながら物事を理解して仮説を検証しなければなりません。

そのためには、ロジックツリーやMECEといった論理的思考法のアプローチを活用しながら、論理的に結論を導くことが重要となるでしょう。

さらに、最終成果物をレポートにまとめ、事業に貢献できるプレゼンテーションを行う能力も必要です。

データサイエンティストのプレゼンテーションとは、営業マンのように口達者で相手を引き込むものではなく、分析の結論を簡潔に分かりやすく相手に伝えることです。

どれだけ良い分析を行っても、相手が理解・納得し、今後に生かさなければ意味がありません。

データサイエンティストなりのコンサルタントを提示するために、ビジネススキルが必要となるのです。

幅広く深いITスキル

・プログラミングスキル

・データベースに関する深い知識

データサイエンティストには、分析基盤環境の構築・運用に関して幅広く深いIT知識が求められます。

データの形式を統一し、データ収集の際のバッチ処理、その後のデータ収集や成形、分析処理、BIツールへ表示させる処理など、プログラムを書く機会が数多くあります。

プログラミング言語はR言語やPythonが一般的で、分析基盤環境の構築はITシステム導入と同じ手順で進められるため、ウォーターフォールやアジャイルといった開発手法を習得し、ITILなどのシステム運用の方法論についての見識があると、よりスムーズに業務を進めることができるでしょう。

加えて、効率的なデータ収集やデータ処理を行うスキル、適切なデータベース設計を実行できることも重視されています。

大量のデータを扱う業務のため効率的なデータ設計をしていないと、多くの時間を使うことになってサーバーに対して大きな負荷を与えることになってしまうからです。

データサイエンティストは、できるだけパフォーマンスを考えた設計で解析を行うために、データベースに関する深い知識も必要になります。

統計解析スキル

・数学 / 統計学の知識

・データ分析手法の理解

・分析ツールを扱うスキル

データサイエンティストは、データアナリストより複雑な統計解析を行うスキルも必要です。

データ分析を行う際は、データの統計処理や数理モデルに従って分析を進めています。

そのため、分析に適した統計処理のテクニックやデータマイニング手法において、どのような場合にどのような手法を用いるのが適切であるかを理解しておくことが必要になるでしょう。

大量のデータを取り扱い、途中計算が非常に煩雑なため、多くの場合データ分析時には分析に特化したツールを活用します。

回帰分析などはExcelでも使用できますが、より専門的なデータ分析手法で代表的なツールはIBM社の「SPSS」です。

企業によって使われている分析ツールは異なりますが、オープンソフトウェアである「R」が活躍するシーンもあります。

データアナリストとデータサイエンティストどちらを目指す?

データアナリストとデータサイエンティストどちらを目指す?

データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職なので、どちらを目指すか迷っている方もいるでしょう。

どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを分析してビジネスの業務改善に貢献するという目的は共通しています。

しかし、データアナリストはビジネスへの応用が重視される傾向にあり、データサイエンティストは高度な分析技術から問題解決をするエンジニア兼コンサルタントのような役割を求められることが多いようです。

データアナリストとデータサイエンティスト双方の職種の特徴を押さえたうえで、自分の適性やスキル、やりたいことがどちらの業種に近いのかを検討してください。

まとめ

データアナリストとデータサイエンティストの違いと必要なスキル まとめ

データアナリストもデータサイエンティストも幅広いスキルを保有し、企業に蓄積されたビッグデータを分析するプロフェッショナルです。

両職種に求められるスキルには共通部分が多い一方、データアナリストは分析や統計の世界の言葉をビジネスや業務の世界の言葉に翻訳する通訳、そしてデータサイエンティストは、データ分析の結果から適切な解決策を打ち立てて提案するコンサルタントという違いもあります。

職務領域や用いる技術が異なりますが、どちらも人数的に不足しているといわれています。

データアナリストとデータサイエンティストのどちらかを目指すうえで、違いや必要なスキルについて参考にしてください。

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