近年データ分析担当者のニーズが高まっています。ビジネスを有利に進めるためにも、大量のデータを効果的に活用する必要があります。それに伴い、多くの企業がデータの有効活用を目指し、データ分析担当者やデータサイエンティストの人材育成に尽力しています。

特に採用熱が上がっているのが、
・ITベンチャー企業（データ分析特化系、Tech系企業）
・大手事業会社
・コンサルティングファーム
です。

1番目のITベンチャーはデータ分析専門企業はもちろんですが、〇〇techなどSaaS系のサービスを展開しているベンチャー企業では社内担当としてリソースを厚くするために採用を活発化しています。
2番目の大手事業会社についても、社外のデータ分析企業やコンサルティングファームにすべてを外注せず社内ノウハウや運用構築のために若干名ですが募集する企業が目立ってきました。
また3番目のコンサルティングファームではどの領域でも当たり前のように「デジタル」がプロジェクトに入ってくるようになり、データ解析・AIなどにも力を入れつつあります。こうした背景からデータ分析、データサイエンティストを積極採用したり、さらには特化した事業部門を設立するコンサルファームも出てきています。

ここでは、まずはデータ分析とはどのようなものなのか、仕事の職務内容、魅力などから、現在の採用ニーズ、おすすめの求人情報などをご紹介していきます。
データ分析に関わる職種は強いニーズがある一方で、市場に経験者が少ないことから、未経験者でも親和性のある経験や、独学での経験でも積極的に採用している企業があります。また、稀有な専門性(AIに取って代わられない)を身に付けることもできますので、中長期的なキャリア形成にも優位に働くでしょう。

データ分析とは、数あるデータから有益な情報を探し出し、改善に役立てる取り組みのことを指します。
ITやITサービスの発展により、膨大なアクセスデータや購買データなどが自動的に蓄積される時代になってきました。このデータは企業活動に非常に有用なものがある一方で、そのデータが関連性をもって存在したり、分類されていることはありません。そのため、企業の経営活動に生かすためには、乱雑に村債するデータ情報を組織的かつ系統的に整理し、分析する必要があります。
フローとしては、データ分析で何が得たいかを決め計画を立て、データを収集し、最適な分析手法を選定し分析、その後、データ分析をもとに改善する施策を立案・実施した上で、施策後に効果検証・改善を行っていきます。

企業活動において、SNSやモバイルネットワークで発信された大量のソーシャルデータなど豊富な情報源は利益追求の手掛かりになっています。ところが、膨大な量であるがために個々のデータそのものの価値は以前と比べて小さくなっており、そのため、核心に迫る情報を抽出するためにも、企業がデータ分析の精度や質を高めることがビジネスの成功に欠かせません。

「明確な分析目的を持って、分析する観点や概念を整理したうえで、的確な手法で(場合によってはAIなどを使いこなしながら)分析すること」をすることが重要であり、この領域はAIなど機械学習では難しく、各企業はそれを専門に行うデータアナリスト・データサイエンティストを用意し、IT企業やコンサルティングファームはそれをサービスとして提供するようになっています。

データ分析をになうデータアナリストには、以下のようなスキルや経験が求められます。

データ分析技術
データ分析に必要な統計学やデータマイニング、機械学習、可視化技術などの知識を持っていることが求められます。これらの技術を使用して、データのパターンやトレンドを分析し、予測モデルを構築することができます。

データ加工技術
データをクレンジングし、データの欠損値や外れ値などを除外することでより正確な分析を行うことができます。

データベース技術
データベースの知識があり、SQLをはじめとするデータベース操作の技術が必要です。
SQLやNoSQLなどのデータベース言語を使用して、データベースの操作やクエリを行います。

ビジネスへの理解
データ分析を通じて課題のビジネスや業界についての知識があることが望まれます。データを分析することで、ビジネスに貢献するための意見を提供できるようになり、分析結果とビジネス上の問題や目標と結びつけることでビジネス価値を生み出すことができます。

プログラミング技術
データ分析には、PythonやRなどのプログラミング言語を使用することが多いため、プログラミング技術が必要です。PythonやRなどのプログラミング言語を使用して、データの処理や分析、可視化を行うことができます。

コミュニケーション能力
データの分析結果をビジネス上の課題解決に役立てるためには、上司や関係者にわかりやすく伝えるコミュニケーション能力が求められます。

問題解決力
ビジネス上の課題解決につながるデータを見つけるためには、問題を明確化し｢何を解決したいのか｣を明確にすることが必要となります
収集したデータを分析し、問題を解決するための最適な解決策を提案する際には、解決策がビジネス上の制約条件や予算などに適合することも考慮します。
データ分析を通じて提案された解決策を実行しその効果を測定していき、定量的な評価指標を設定し効果の評価を行います。

実務経験
実際の現場でデータ分析を活用した経験は理論や技術を学んだだけでは得られない重要なスキルの1つです。実務経験を積むことで、実際のビジネス上の課題や問題にどのようにデータ分析を適用するか、また分析結果をどのようにビジネスに活用するかといった実践的なスキルや判断力を身につけることができます。

データ分析の専門家であるデータアナリストは、企業や組織が持つ大量のデータを活用し、ビジネス上の課題を解決するための情報を提供します。
主な仕事内容は以下の通りです。

データ分析の要件定義･企画
データアナリストは今あるデータに対し目的を明確にせず、すぐに分析を始めることはありません。
まずはデータ分析が必要な背景や課題･目的を整理し、現状分析と問題解決に対する仮説を立てていくことから始めます。仮説によってとるべき分析の手法は異なりますのでしっかりと分析のプランを設計していきます。

データ収集・整理
データアナリストはデータを収集･整理し、データの信頼性や精度を確認し、必要に応じて修正することもあります。また分析を始めるにあたり、データ分析に必要なツールや環境の選定･準備も行っていきます。

◆分析で用いる主なツール
･ Microsoft Excel / Access
･ Tableau
･ Microsoft Power BI
･ Google Looker Studio など

データ分析
収集したデータを分析することでビジネス上の課題や機会を発見していきます。データ分析にはツールの仕様理解にくわえ、必要に応じて統計学や機械学習、深層学習などの高い専門知識や技術を用いることがあります。
ただし、上述したツールを用いれば専門家でない人材でもある程度のスキルで分析結果を得ることが可能ではありますが、目的や分析手法を誤ると本来得るべきではない分析結果をもとに課題解決のフェーズに進んでしまいますので適切な結果･分析手法だったかの判断力が求めれます。

分析手法のチューニング
作成したモデルの精度を評価し、必要に応じてチューニングを行います。また、ビジネス上の要求に合わせて、モデルを最適化することもあります。

モデルの運用
作成したモデルを運用し、ビジネス上の意思決定に役立てます。この際には、モデルの性能を監視し、必要に応じて修正を行うことが重要です。

レポート作成・プレゼンテーション
データ分析の結果をまとめたレポートを作成し、利害関係者に報告します。また、その結果をもとに、ビジネス上の意思決定を行うためのプレゼンテーションを行うこともあります。

データの可視化
データを可視化することで、分析結果をわかりやすく伝えることができます。
データを数字だけで示すよりもグラフやチャートで表現することで相手にとってわかりやすくなり、データの中にパターンやトレンドがあることがわかり、より深い洞察や知見が得られます。

データ品質管理
データの品質を評価するためにデータの精度、完全性、一貫性、信頼性、適時性などの指標を確認します。データ品質を向上するためにデータエラーの特定と修正、データ品質規則の設定と適用、データ品質監視プログラムの実装し、データ品質向上プロジェクトの実施などを行います。

まず１つは「専門性が身につく」ことです。統計学や整理学の知識、テクノロジー知見(AI等の最先端の技術力)が深く身につくことはもちろん、モノゴトを整理する論理的思考力、経営的視点等、幅広い能力を鍛えられます。
また、「ビジネスの課題を解決し、ビジネスを動かす実感が味わえる」のも魅力です。単にデータを分析するのが仕事ではなく、その企業のビジネスにおいてのインサイト(示唆)を与える役割ですので、経営者に近いところで仕事をすることも多く、また多くの部署を巻き込んでいきながら、自身の立てた仮説を実行することができます。
更には、「企業の色々な情報に深いレベルでアクセスできる」のも醍醐味です。若いうちから、その企業の根幹に触れ、幅広くかつ深く知ることができるうえ、また業界全体やマクロ経済動向等も見るような場面もあり、ダイナミックな世の中の動きなどを感じることができます。

現在、データアナリストは多くの企業で需要が高まっており、採用動向も活発です。以下に、データアナリストの採用動向をいくつか挙げてみます。

データアナリストはIT企業だけでなく、コンサルティングファームや金融、流通、マーケティング、製造などの事業会社などあらゆる業種で求められています。
近年では、大学のデータサイエンスやビジネスアナリティクスの専攻が増え、新卒採用の段階から人材獲得に力を入れる企業も増えています。
獲得可能な年収においてもデータアナリストの需要が高まっていることから、その分野の給与水準も上昇しています。特に、大企業や金融業界では他のIT技術職と比較しても高い給与が支払われる傾向にあります。

未経験からデータアナリストやデータサイエンティストに転職することは可能ですが、いくつかの課題があります。

まず、データアナリストといった職種は、データ分析やプログラミングといった専門知識やスキルが必要です。そのため、未経験の場合は、まずはこれらの基礎スキルを身につける必要があります。具体的には、オンラインの学習プラットフォームやスクールなどを活用して、データ分析やプログラミングの基礎を学び、実践的なスキルを身につけることが求められます。
また、データアナリストは、ビジネスの理解や問題解決能力も求められるため、それらのスキルも併せて身につける必要があります。例えば、ビジネスの基礎知識や統計学、マーケティング、プロジェクトマネジメント、コミュニケーションスキルなどです。
さらに、未経験からの転職の場合、実務経験がないため採用選考の際にはポートフォリオを作成し、自己学習の過程やプロジェクトの成果などを示すことが大切です。

データアナリストの年収は、経験やスキル、所属する企業などによって大きく異なります。コンサルティングファームただし、一般的には、ジュニアコンサルタントの年収は400万円から600万円程度、シニアコンサルタントの年収は600万円から900万円程度、マネージャークラスの年収は900万円以上となることが多いようです。

上述ではありますが、コンサルティングファーム、広告代理店、ウェブインテグレーター、事業会社（メーカー、インターネット等）と、多くの企業からデータ分析求人を頂戴しています。
外部から多数のプロジェクトを経験してみたい方、事業当事者として自社サービスを伸長させていきたい方、研究者のように分析を極めていきたい方、いずれの志向性の方に対してもフィットする求人は存在しています。
但し、やみくもに転職活動をし応募をするだけでは労力がかかるだけですので、経験や志向性により、是非適したフィールドで活躍をいただきたいと思っています。ご関心のある方は、是非当社へご相談くださいませ。

• データサイエンティスト／データアナリスト: 日本を代表する総合電機メーカーのビジネスコンサル部隊
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