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データ分析・解析

データ分析の資格が果たす役割は?企業に必要なデータ分析活用を解説

テクノロジーの進歩によりAIや機械学習といったデータ分析の分野での精度が向上しています。それにより、昨今は企業が保有するデータを業務の効率化やデータ分析を基にした意思決定に活用する動きが加速しています。そうした背景もあり、データ分析業務に関わる人が、データ分析に関連する資格の取得を検討するようになりつつあるのです。そこで本記事ではデータ分析に関連する資格や、資格を取得する重要性などをご紹介します。

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データ分析に関連する代表的な資格

企業活動において、データを収集・分析し仮説検証に活用することでビジネスソリューションを模索する「データ分析」が主流となりつつあります。近年ではデータ分析に関連する資格も揃い、前提知識の体系化が進んでいます。ここではデータ分析に関連する代表的な資格をご紹介します。

基本情報処理技術者試験/応用情報技術者試験

ITに関連する職業全般における、普遍的な事柄に関する資格が「基本情報処理技術者試験」や「応用情報技術者試験」です。コンピュータが動作する基本的な仕組みや、ネットワーク、データベース、セキュリティなどの基本的な知識の理解が求められます。また、システム開発の流れやプログラム作成のフローなども理解できるため、エンジニアやプログラマーに限らずIT事業のマネジメントを行う人にも有意義な資格となっています。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB(オープンソースデータベース)に関する知識と技術力を測定するのが「OSS-DB技術者認定試験」です。オープンソースデータベースとは、自由にダウンロードや利用ができるデータベースのことです。既存のデータベースからの移行やデータベース技術の需要が増加しつつあるため、それらと同時に注目を集めている資格です。

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や統計を活用する能力を評価する試験です。昨今は、データ活用のニーズが増えるとともに、統計学についての理解が求められつつあります。検定レベルは10種類に分かれていますが、特に受験者が多いのは統計検定2級と3級です。

Python3エンジニア認定データ分析試験

機械学習を実装するプログラミング言語として利用頻度の多いPython。現行のバージョンであるPython3の活用スキルを評価するのが「Python3エンジニア認定データ分析試験」です。機械学習を用いたデータ分析を検討している場合、統計の知識に限らずプログラミングや問題背景を理解する能力も求められます。そこでPython3エンジニア認定データ分析試験では、Pythonでライブラリを用いたデータ分析の基礎や方法が問われます。

データ分析における資格の重要性とは


企業活動による意思決定は、人によるカンやコツが判断軸でした。しかし、IT技術が進歩したことで、データ分析の精度が向上しています。今後もデータ分析を基にした意思決定や業務改善が増加の一途を辿るでしょう。ここでは、データ分析における資格の重要性を解説します。

スキルと知識の証明になる

資格に向けた勉強で知識を蓄えることで、その分野を体系的に理解できるメリットがあります。特に、データ分析は専門的な能力が求められる業務であるため、資格を取得することがスキルと知識の証明方法の一つとなります。社内における実務の幅が広がることはもちろん、就職・転職活動でのスキルを証明する際に役立ちます。

多様なスキルが必要とされるため

データ分析には、課題解決能力のような一般的なビジネススキルに加え、適切な分析手法を見極める力や分析結果を正確に解釈する力が必要となります。多様なスキルが求められるデータ分析ですが、資格も関連するものが複数存在するため、資格取得を通じてデータ分析に関連する専門性を得ることに繋がります。

データ分析に関わる代表的な職業

データ分析に関わる代表的な職業として、データサイエンティストとデータアナリストが挙げられます。ここからは、それぞれの職業について解説していきます。

データサイエンティスト

数学、統計学、コンピュータサイエンスといった専門性の高い知識を用いてデータを駆使する職種がデータサイエンティストです。統計解析のような学術的な見地でのAIやデータベース、クラウドといったITに関する知識が必要となります。また、データ分析に関わる専門知識を持つだけでなく、ビジネスへの応用能力が求められます。

データアナリスト

アナリティクスの解析など、データ分析を中心に行う職種がデータアナリストです。経営陣や事業部門の意思決定者に対して、データを基にした判断を下す際のサポートを行います。例えば、データ分析を基に事業の課題を発見し解決策の提示や、広告施策の効果検証などを担当します。

データ分析の活用の場が広がる背景

市場ニーズが多様化したことで、企業は顧客をより深く理解することが求められています。これらの事情をはじめ、その他の事象も重なり、データ分析が必要な機会が急激に増加しています。ここでは、データ分析の活用の場面が増える背景をより具体的に解説します。

データ分析の有用性が向上している

昨今、データを基にした分析の精度が向上し、感覚だけでは把握できない現状をより詳しく理解できるようになっています。また、不確実性の高い将来予測においても、テクノロジーの進歩による正確性の向上が顕著です。結果として、これまで人によるデータ分析で見落としのあった問題点や、ビジネスチャンスの発見にもつながっています。

市場急変に対応しなければならない

急激な市場の需給変動が起きた際の対応時、変動が起きた原因について理解する上でデータ分析が役立ちます。また、変動を事前に予測する用途でもデータ活用は有効となっています。

精度の高い予測で業務効率化を図る

企業活動における応用の幅が広いことが、データ分析の活用が広がる一番の理由です。例としては、需要予測による在庫管理や売上予測、業務効率化、経営分析、戦略立案など、データ分析が活躍する場面が数多くあります。

スピーディーな経営判断の材料

従来までの意思決定においては人の経験や勘に頼っていたと述べましたが、この点は迅速な意思決定を行う上でも足枷となっていました。データ活用により、客観的かつ高精度な分析情報が提供されることで意思決定のスピードが向上することが期待できます。

データ分析に求められるスキルと知識


データ分析にはITや統計学、ビジネス全般の知識が求められると前述しました。ここからは、それらについて、より具体的に必要なスキルと知識をご紹介します。

IT知識

データ分析に必要なITの知識としては、データ管理を行うデータベースを扱うSQL、データ分析の処理を行うPythonやRといったものが挙げられます。また、より高度な分析を実現する上ではコンピュータアルゴリズムへの理解が求められます。

統計学・解析学

データ分析は適切な分析モデルで実行できているかを理解する必要があります。また、分析手段そのものへの正確な理解も欠かせません。その他にも、データ分析により導き出された数値を正しく解釈するための統計学や解析学に関する知識が欠かせません。

基本的なビジネススキル

データサイエンティストやデータアナリストの仕事は、データとビジネスを結びつけることです。ドキュメンテーションやプレゼンテーション、ロジカルシンキングなど、ビジネスで必要とされる基本的なスキルはもちろん、ビジネス構造への深い理解が求められます。

データ分析の精度を高めるプロセス

データ分析に関連する資格や必要なスキルなどをご紹介しましたが、ここで少し、データ分析における具体的な内容に触れます。データ分析の精度を高める方法は、専門スキルを高めるだけでは不十分です。そこでここからは、より実務ベースで効果的なデータ分析を行うためのプロセスを解説します。

実現したい内容を明確にする

店舗における在庫管理業務において、数週間後の需要を予測するためにデータ分析を実行する場合は、比較的近い将来を高い精度で予測することが求められます。一方で、新規事業や設備投資など経営戦略に利用する場合、遠い将来の大まかな傾向を把握するための予測が求められます。このように、実現したい目的によりデータ分析の方向性が大きく左右するため、データ分析の目的を明確化することを一番初めに取り組みましょう。

仮説と分析方法を整理する

データ分析で実現したいことが明確になった次は、目的に対して最適なアプローチを検討しましょう。仮説を立てることで、データ分析後に仮説とのギャップから課題発見をすることにも繋がります。また、仮説をベースにした適切な分析方法も数パターン選択しましょう。

データ収集と分析を行う

データ収集の方法は多岐にわたりますが、判断軸を見失った際はデータ分析の目的に立ち返りながら実行しましょう。データ収集後は分析です。集めたデータを分析する際は、精度に妥協し過ぎずに取り組むことがポイントです。

分析ツールを活用する

ここまでの一連のプロセスをより効率的に実行するためには、ベンダーが企業向けに提供している分析ツールを活用することがおすすめです。特に、分析手法の選定やデータ収集、データ分析は既存のツールを活用することで圧倒的にコストを削減することができます。

ノーコードAIツール「UMWELT」でデータ分析の負担を軽減しよう

より効率的にデータ分析をしたい場合、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTはコードを書くことなく、ドラッグ&ドロップの操作のみでAI構築ができます。オプションメニューでは、作業代行やコンサルティング、トレーニングなどのサポートサービスも提供しています。これらは、データ分析を実行できる人材の育成においても役立ちます。

まとめ

本記事では、データ分析の資格の有効性や、企業活動におけるデータ分析について解説しました。UMWELTを活用することで、学習コストを最小限に抑えたデータ分析が可能となります。資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、データ分析ツールの導入を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

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