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COLUMN コラム

データ分析・解析

データ分析を仕事にするのはどんな職種?求められるスキルや将来性

データ分析とは、与えられたデータを分析し、その結果に基づいてビジネスの意思決定やサービス提供を支援する仕事です。データ分析のスキルを求めている業種には、具体的にどのような仕事があるのでしょうか?本記事では、データ分析の基本的な流れ、データ分析スキルを仕事に求めている具体的な職種、また求められるスキルや将来性について紹介していきます。

データ分析の基本的な流れ

データ分析の基本的な流れは、以下のステップで進められていきます。

  1. 要件定義
  2. データ収集
  3. データ加工、処理
  4. データ分析
  5. 反映

まずは、どのようなデータ分析をするか要件定義を取り決めます。次に、案件定義に合わせて必要なデータを集め、加工処理します。さらに加工されたデータを分析して、ビジネスに反映していきます。

データ分析の仕事は3種類に分かれる

データ分析の仕事は、実際にはいくつかの職種があり、主に3種類に分けられます。それぞれの仕事における役割、内容について具体的に解説していきます。

1.AIエンジニア系

実際に機械学習のロジックなどを組み立て、データ分析を担当するのがAIエンジニアの役割です。ARエンジニアは、データ分析の対象となるものを、適切なロジックで処理していきます。データ分析の基本的な流れの項目では 、「1.要件定義」「4.データ分析」を主に担当します。

2.データエンジニア系

データエンジニアとは、AIエンジニアと連携してデータの処理などを担当する仕事を意味し、主に出力されたデータの分析や加工をします。データ分析の基本的な流れの項目では、「2.データ収集」「3.データ加工、処理」が該当します。AIエンジニアとデータエンジニアは、まとめて「データサイエンティスト」と呼ばれることもあります。

3.コンサルタント系

コンサルタントの仕事は、データ分析の結果を元にして、クライアントの課題解決などをすすめていきます。データ分析の基本的な流れの項目では「5.反映」が該当します。仕事内容がコンサルタントであるため、データ分析以外の知識も求められる傾向があり、データ分析とあわせてマーケティングの知識などが求められることもあります。

データ分析をする仕事に求められる知識やスキル


ビジネス、データの理解、エンジニアリングのスキルなど、データ分析には幅広いスキルが求められます。とくに、データ分析を行う際にあったほうがよいスキルは以下の通りです。

  • ロジカルシンキング
  • データ整理スキル
  • ビックデータ解析やAIに関するスキル
  • データアナリストのスキル

データ分析は根拠に基づいて理論を展開するため、論理的な思考であるロジカルシンキングの能力が求められています。ただ、何事も論理的思考すればいい訳ではなく、クライアントの要望に応じ妥協案を出すなどの応用力、柔軟性も必要です。
クライアントに提示する資料を綺麗にまとめることができる、データ整理スキルや、データ分析にもAIに機械学習をさせるためのビックデータ解析やAIに関するスキルも必要不可欠と言えるでしょう。
また、膨大なデータを集計・分析するデータアナリストのスキルもあるとなお良いでしょう。なお、データアナリストになるには特別な資格は不要ではあるものの、データ分析、プログラミング、マーケティングなどのスキルが求められます。

データ分析に関わる職業を10種紹介

データ分析に関わる職業には、具体的にどのような仕事があるのでしょうか。データ分析に関わる職業について、今から10種紹介します。

1.研究者・シンクタンク職員

研究者とは、様々な物事について調査・探求・考察を行う人のことを意味し、大学、行政などの研究機関、民間の研究施設、医療機関などに在籍して調査や分析をおこないます。データ分析においては画像、文章、数値などの処理方法や解析技術を研究するケースが多いです。
シンクタンク職員とは、政治・経済や社会問題、あるいは科学技術など様々な分野の調査・研究を行う機関で勤務している職員のことをあらわしています。シンクタンクの仕事は、大きく分けて省庁からの依頼を受けて政策の提言などを行う政府系と、企業に対し課題の解決や企業戦略のアドバイスを行う民間企業の2種類があります。アドバイスをするという意味でコンサルタントと類似していますが、コンサルタントが業績拡大を目標としているのに対し、シンクタンクはあくまで調査や研究を中心として活動しています。

2.開発者

開発者は研究者に近い立ち位置であり、工学、数学、物理学などにまつわる知識をもとに、設計、開発、製造の工程における分析をします。機械、機器、電化製品、車両、設備などの製造業一般、薬品、原料、鉱物、農林水産、食料品などを生み出す過程の仕事、または宇宙、理科学、生産加工、処理など、原理を探求する仕事に従事していることが多いです。

3.AI・IT技術者

AI(人工知能)の研究や開発を行うAI技術者(AIエンジニア)の仕事は、機械学習、深層学習(ディープラーニング)などのアルゴリズムの研究、車の自動運転やスマートフォンの音声認識などAIを利用した製品開発も含まれます。AI技術者は、主に顧客から仕事を請け負うITベンダーやSIerに在籍する技術者の割合が高い傾向にあります。
IT技術者(ITエンジニア)は、データサイエンティスト、データアナリストなどデータを活用する担当者が大規模なデータを活用するための基盤環境を構築する、またはITインフラの運用・管理を行います。IT技術者はデータベースやクラウド基盤などの技術選定、データパイプラインの設計などを行うことから、データエンジニア、データアーキテクトと呼ばれることもあります。

4.化学分析員

化学分析員は、無機化合物や有機化合物を定性・定量・容量など様々な角度から分析して製品の安全性や環境への影響を調査するなど、様々な物体を化学的に分析する仕事を担っています。化学分析には「化学分析技能士」という国家資格があり、持っていると転職で有利になります。ただし、2級以上を受験するには実務経験が必要となります。

5.プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの予算管理や人員の選定、またはプロジェクトが円滑に進むよう統括していく仕事です。さらにデータ分析プロジェクトの場合は、データ分析の専門家とビジネス側の橋渡しをする役目も担います。データ分析の知識、ビジネス視点を求められるため、データ分析チームのマネジメント経験者がプロジェクトマネージャーになる傾向が高くなります。

6.保険数理士

保険数理士はアクチュアリーとも呼ばれ、将来予想されるリスクや不確定要素を分析し、評価する仕事です。保険の商品開発、企業年金の掛け金計算、企業のリスクマネジメントなどの業務も行っています。確率論、統計論といった高度な数学の知識が求められる資格試験の難易度が高い専門職となります。

7.クオンツ

クオンツとは、金融・証券業界の専門職です。市場の現状分析と将来予測を経験や直感に頼るのではなく、過去の株価や企業業績の推移といった大量のデータを分析し、それを基にして今後の展開を予測していく仕事です。クオンツは、数学や物理学の知識のみならず、プログラミングのスキルも求められる専門性の高い職種です。

8.データアナリスト

データアナリストは、収集したデータを分析し、結果を事業に生かす仕事です。主に、データ分析アルゴリズムを運用することが多いです。データアナリストは、主にコンサル型とエンジニア型の2つに分かれています。マーケティングや営業に携わりたいならコンサル型、Webメディア運営企業、アドテクノロジー企業や、AI開発などの開発業務に携わりたいならエンジニア型を目指すのが最適です。

9.マーケター

マーケターは、市場のニーズやターゲット層の嗜好を把握するといった市場分析を行い、商品やサービスをより多く売るための仕組みを考え構築していく仕事です。トレンドに敏感な感性のみならず、データ解析結果から市場の動向や問題点をつかむ分析力も求められます。

10.リサーチャー

リサーチャーとはマーケティングリサーチを専門に行う職種で、目的に合わせたアンケートを作成し、結果を分析してマーケティングに役立てるための調査を行う仕事です。マーケティング職ということでマーケターに類似しているものの、分析結果を基に商品が実際に売れているか、売れていない場合は何が問題なのかも分析していくため、リサーチャーの方がデータ分析の比重が高くなります。

自社でデータ分析を行うには?データ分析の仕事の将来性

現在はビックデータ解析やクラウドの活用が進んでおり、データ分析に関するサービスも急増しています。さらに、クラウドやデータ分析するためのシステムを導入するためにデータ分析できる人材の求人も増えています。なお、急激に普及してきているIoTにおいても、さらにデータ分析の傾向が進むと考えられています。
今後も、さらにデータ分析スキルを持つ人材の需要拡大が予想されます。そのため、データ分析はこれからさらに求められる仕事であり、将来性は明るいと言えるでしょう。ただし、データ分析には専門的な知識やスキルが求められるため、人材不足の傾向が続いています。また、自社でデータ分析をするにはデータ分析のスキルを持つ人材、またはデータ分析ツールが必要となります。

人材不足の救世主!手軽に本格的なデータ分析ができる「UMWELT」

大手求人サイトではデータ分析に関する求人が増えている、また需要の高まりも含めてIT人材の中でも比較的高い年収が設定されているケースも多いです。ただし、データ分析やITスキルを持つ人材が不足しているという問題も抱えており、データ分析のビジネスへの活用はまだまだ発展途上とも言われています。
しかし、データ分析を行うことができるようになれば需要予測、市場のニーズを把握するための市場分析なども行えるようになり、ビジネスにおいても大きく役立つことでしょう。そこで、スキルを持つ人材がいなくても本格的なデータ分析を行いたい方にオススメなのが、TRYETINGが提供しているAIクラウドサービス「UMWELT(ウムヴェルト)」です。
UMWELTは、スキルのない方でも簡単にデータ分析できるようシステムが構築されています。UMWELT内には常時100種類ものアルゴリズムが搭載されており、自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することができます。
まるでレゴブロックのように機能を組み合わせるだけでデータ分析構築を作成できるため、プログラミングの難しい知識は不要です。費用面も、業界最低水準で利用できるようになっているため、コストの面も安心です。利用方法に困った時もコンサルのサポートサービスを利用できます。データ分析をしたいもののスキルを持つ人材がいない、または誰でも簡単にデータ分析できるシステムを求められている方は、ぜひ検討してみてください。

まとめ

近年では、ビックデータ解析などの需要に伴い、データ分析に関連する仕事が注目されています。ただし、データ分析をビジネスで活用するにはスキルを持つ人材不足などの障壁があるため、まだまだ発展途上というのが現状です。データ分析やAI関係の求人は増えているものの専門的なスキルを持つ人材が不足しているため、知識を持つ社員の確保が難しい企業も少なくありません。
UMWELTなどのAIツールを利用すれば、難しい知識がなくてもデータ分析を行えるので、専門技術を持つ人材が不足している企業にもオススメです。UMWELTは企業ごとの蓄積データ、形式に合わせて対応することも可能で、既存システムには手を加えないため、煩わしい社内調整のコストも最小限です。スキルを持つ人材不足、もしくはスキルがなくてもデータ分析をビジネスに利活用したいと考えている方はUMWELTの利用をぜひ検討してみてくださいね。

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