【職種一覧】データ分析の仕事内容と求められるスキル｜年収・将来性も解説

データを使ってビジネスを動かす「データ分析の仕事」に、今大きな注目が集まっています。
しかし、「データサイエンティストとデータアナリストの違いは？」「どんなスキルが必要で、年収はどれくらい？」など、具体的なイメージが湧かず、自分にどの職種が向いているか分からない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、データ分析の仕事を3つの系統に分類し、7つの主要職種について仕事内容から必要なスキル、年収目安、将来性までを網羅的に解説します。
この記事を最後まで読めば、データ分析という仕事の全体像を深く理解し、あなた自身のキャリアプランを明確に描けるようになります。

結論として、多様なデータ分析の仕事で共通して成功を掴む鍵は、専門スキルとビジネス課題を解決する視点の両方を持ち合わせることです。

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1. データ分析の仕事とは？3つの系統で理解する役割分担

データ分析の仕事とは、単にデータを集計・可視化するだけでなく、データに基づいてビジネス上の意思決定を支援し、企業の課題解決に貢献する一連の業務を指します。

近年、ビッグデータの活用やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の重要性が高まるにつれて、データ分析に関わる職種の役割は細分化・専門化しています。
データ分析の仕事を正しく理解するためには、その役割を大きく3つの系統に分けて捉えることが有効です。

ここでは、「ビジネス課題解決系」「データ基盤構築系」「データ活用・分析系」の3つの系統について、それぞれの役割と仕事内容を解説します。

1.1 ビジネス課題解決系｜データから価値を創出

ビジネス課題解決系の主な役割は、データ分析の結果を用いて企業のビジネス課題を解決に導き、新たな価値を創出することです。
この系統の職種は、経営層や事業部門と連携し、「何を解決すべきか」というビジネス上の課題を明確に定義することから始めます。

そして、分析結果から得られた知見（インサイト）を基に、具体的な戦略立案や施策の提案、業務プロセスの改善など、ビジネスの意思決定を直接支援します。
そのため、データ分析のスキルに加えて、担当する業界や業務への深い理解、課題設定能力、そして提案内容を分かりやすく伝える高いコミュニケーション能力が不可欠です。

1.2 データ基盤構築系｜データの流れを整備

データ基盤構築系の主な役割は、分析に必要なデータをいつでも正確かつ効率的に利用できる状態にするための「データ基盤」を設計・構築・運用することです。
企業内に散在する様々な形式のデータを収集・加工・整理し、データウェアハウス（DWH）やデータレイクといった場所に格納するためのデータパイプラインを構築します。

この系統の仕事は、データ分析全体の土台を支える「縁の下の力持ち」であり、この基盤がなければ高度なデータ分析は成り立ちません。
データベース、プログラミング、クラウドプラットフォームに関する高度な技術的知見が求められます。

1.3 データ活用・分析系｜データからインサイトを発見

データ活用・分析系の主な役割は、整備されたデータを実際に用いて、統計学や機械学習といった専門的な手法を駆使し、データに潜むパターンや新たな知見（インサイト）を発見することです。
この系統の職種は、ビジネス課題解決系が設定した課題に基づき、適切な分析モデルを構築・運用します。

例えば、将来の需要を予測したり、顧客をグループ分けしたり、画像やテキストデータを解析したりと、高度な分析を実行します。
プログラミング言語（PythonやRなど）のスキルや、統計学、機械学習に関する専門知識が必須となります。

2. データ分析の主要職種7選｜仕事内容・年収・必要スキル

データ分析に関わる職種は多岐にわたりますが、ここでは主要な7つの職種を取り上げ、それぞれの仕事内容、求められるスキル、そして年収の目安について詳しく解説します。

2.1 データサイエンティスト

2.1.1 仕事内容と役割

データサイエンティストは、ビジネス上の課題を特定し、ビッグデータなどの膨大な情報を用いて解決策を導き出す専門家です。
統計学や機械学習、AI（人工知能）などの高度な分析技術を駆使して、将来予測モデルや最適化アルゴリズムを構築します。

2.1.2 求められるスキルと年収目安

2.2 データアナリスト

2.2.1 仕事内容と役割

データアナリストは、収集・蓄積されたデータを分析し、ビジネスに有益な知見を引き出す専門職です。
主にSQLやBIツールを用いてデータを集計・可視化し、グラフやダッシュボードを作成して現状を分かりやすく伝えます。

2.2.2 求められるスキルと年収目安

2.3 データエンジニア

2.3.1 仕事内容と役割

データエンジニアは、データサイエンティストやデータアナリストが分析業務に専念できるよう、データ活用のための基盤を設計、構築、運用するエンジニアです。
データパイプラインやデータウェアハウス（DWH）を構築し、データの流れを整備します。

2.3.2 求められるスキルと年収目安

2.4 AIエンジニア／機械学習エンジニア

2.4.1 仕事内容と役割

AIエンジニアや機械学習エンジニアは、機械学習やディープラーニングを用いて、新たなシステムやサービスを開発する専門職です。
画像認識、自然言語処理、需要予測といったタスクを解決するためのAIモデルを設計・実装します。

2.4.2 求められるスキルと年収目安

2.5 BIエンジニア

2.5.1 仕事内容と役割

BIエンジニアは、BIツールを活用し、企業のデータを可視化することで意思決定を支援する専門家です。
ダッシュボードを設計・実装し、誰でも直感的にデータを確認できる環境を構築します。

2.5.2 求められるスキルと年収目安

2.6 マーケティングアナリスト

2.6.1 仕事内容と役割

市場データ、顧客データ、広告効果といったマーケティング関連のデータを専門に分析する職種です。
顧客行動を深く理解し、効果的なマーケティング戦略を立案・提案します。

2.6.2 求められるスキルと年収目安

2.7 データコンサルタント

2.7.1 仕事内容と役割

クライアント企業が抱える経営課題に対し、データ活用の観点から戦略立案や解決策の提案、実行支援を行う職種です。
データ基盤の構築から分析組織の立ち上げまで、幅広くコンサルティングを提供します。

2.7.2 求められるスキルと年収目安

3. データ分析の仕事に共通して求められるスキル

データ分析関連の職種は多岐にわたりますが、どの職種においても共通して求められるスキルセットが存在します。
これらは技術的な「ハードスキル」と、ビジネスを推進する「ソフトスキル」の2つに大別されます。

3.1 ハードスキル｜分析・実装の技術力

3.1.1 SQLによるデータ抽出・加工スキル

SQLは、データベースから必要なデータを効率的に抽出・操作するための言語です。
データ分析の第一歩は、分析対象となるデータを手元に準備することから始まるため、必須のスキルと言えます。

3.1.2 Python/Rによる統計解析・機械学習スキル

より高度な分析を行う際に活躍するのが、PythonやRです。
複雑なデータの中から法則性を見つけ出したり、将来の数値を予測したりといった高度な分析が可能になります。

3.1.3 Tableau/Power BIなどBIツールの操作スキル

分析によって得られた知見を関係者に伝える際、グラフやチャートで分かりやすく可視化するスキルが重要になります。
直感的に状況を把握できるダッシュボードを作成できるスキルです。

3.2 ソフトスキル｜ビジネスを推進する人間力

3.2.1 課題を構造化する論理的思考力

漠然とした問題を、データで検証可能な具体的な問いに分解・整理する能力のことです。
これにより、課題の本質を的確に捉え、効果的な分析アプローチを設計することができます。

3.2.2 分析結果を分かりやすく伝えるプレゼンテーション能力

インサイトを専門用語を避けつつ、聞き手に合わせて説明する力です。
相手の意思決定と行動を促すストーリーテリングの能力が求められます。

3.2.3 関連部署と連携するためのコミュニケーション能力

事業部門へのヒアリングや、エンジニアとの連携など、プロジェクトを推進していくための協力体制を築く力です。

4. データ分析の仕事のやりがいと大変なこと

データ分析の仕事は、企業の意思決定に深く関わる重要な役割を担う一方で、専門性の高さゆえの難しさも伴います。

4.1 データ分析の仕事で得られるやりがい

4.2 データ分析の仕事で直面する困難や課題

5. まとめ

本記事では、データ分析の仕事を3つの系統に分類し、7つの主要職種について詳しく紹介しました。
データ分析の仕事で成功するためには、技術的なハードスキルと、ビジネス成果に繋げるソフトスキルの両輪を磨くことが不可欠です。

企業のDX推進が加速する現代において、データに基づいた意思決定の重要性はますます高まっています。
データ分析職種の需要は高く、将来性も非常に明るいと言えるでしょう。
この記事が、ご自身のキャリアを考える一助となれば幸いです。

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