データアナリストの年収はいくら? 仕事内容やキャリアパスを紹介

データアナリストとは

データアナリストの仕事内容や、類似する職種との違いについて解説します。

データアナリストは、企業が収集するデータを分析し、ビジネスに役立つインサイトを提供する専門職です。データのパターンや傾向を明らかにし、経営戦略や業務改善に貢献します。

類似職種には、より高度な分析を行うデータサイエンティストや、データの収集や保存、処理などインフラ構築面を担うデータエンジニアなどがあります。それぞれ役割が異なりますが、いずれもデータを活用して企業の成長を支える重要な職種です。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は、データを抽出・加工して可視化したうえで、解析スキルを活かしながらクライアントや所属する企業の課題を解決することです。

データの中からパターンやトレンドを発見するだけではなく、ビジネスの改善点や新たな機会を提案する役割も担っています。また、ツールやレポートを使って、分析結果をわかりやすく報告するのも重要な業務です。

データアナリストは、データを「有用なビジネス情報」に変える不可欠な職種であり、現代のデータ駆動型ビジネス環境においては、その重要性がますます高まっています。

データを扱うほかのエンジニアとの違い

データ系の業務プロセスは下記のようになります。データアナリストやほかの類似するエンジニア職がどのように関わっているのかを詳しく見ていきましょう。

1.データベースの設計構築

このステップは、主にデータベースエンジニアが担当します。データベースの設計やテーブル、スキーマの構築、そしてデータベース管理システムの選定・設定を行います。これにより、データの保存と管理の基盤を整え、効率的なデータ運用を支える重要な役割を果たします。

2.データの抽出・加工

データの抽出・加工では、データエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティストが主に関与します。さまざまなソースから必要なデータを抽出し、それを分析や実務での利用に適した形に加工します。

このプロセスは、データの品質を確保し、正確かつ効率的なデータ分析を可能にするための重要な工程です。

3.集計可視化（データ分析基盤の構築）

集計と可視化（データ分析基盤の構築）は、主にデータエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティストが関与するステップです。データ分析基盤を整備し、効果的な集計と可視化を実現するためのツールとプロセスを構築します。

これにより、データを効果的に解析し、ビジネスインサイトを導き出すための基盤が整えられます。

4.分析

データアナリストやデータサイエンティストは、集計されたデータを分析し、そこからパターンやトレンドを発見して、ビジネスに役立つ洞察を導き出します。

このプロセスにより、データに基づいた意思決定が可能となります。

5.モデルを使った検証/予測

モデルを使った検証や予測は、データサイエンティストが主に担当するステップです。データ分析の結果を基に、機械学習モデルや統計モデルを構築し、検証や予測を行います。

データ関連のエンジニア職種の業務範囲

各ステップに関わる職種を表にまとめてみましょう。

企業規模やプロジェクトによって、それぞれの担当業務と仕事内容が異なることもあります。

データアナリストとデータサイエンティストは、多くの業務内容に重なりがありますが、両者を区別するポイントとして、「データサイエンティストは数学的知識に強みがあり、データアナリストはビジネスの理解に強みがある」と考えるとわかりやすいでしょう。このように、それぞれの専門性が異なるため、役割やアプローチにも違いが生じます。

データアナリストの平均年収

データアナリストの平均的な年収は約699万円で、手取りの月給はおよそ58万円と見込まれます。初任給は27万円前後が相場です。

データアナリストの仕事は、高度な統計学やプログラミングスキル、データベース管理など専門的な知識が求められるため、一般的なエンジニアや会社員に比べると年収は高い傾向があります。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストには下記のようなスキルが求められます。

• プログラミングスキル
• 統計学の知識
• ビジネスに関する知見
• コミュニケーション能力
• 問題解決能力

それぞれ詳しく見ていきましょう。

・プログラミングスキル

データアナリストは、主にPythonやRなどの言語を用いて、大量のデータを効率的に処理・分析します。これらの言語を習得していないと、データの収集やクリーニング、変換、そして高度な分析はできません。

また、データベースからデータを抽出するには、SQLのスキルも必須です。経験がない場合は、基本的な書き方や概念を学んでおく必要があります。これらのスキルがそろって初めて、データアナリストとしての業務を効果的に遂行することが可能となります。

・統計学の知識

統計学は、データアナリストの基盤となる知識です。

データの傾向や関係性を正確に理解し、適切な分析手法を選択するには、必要不可欠です。そして、統計学の概念を理解するだけではなく、実際の戦略に活用できるレベルの知識が求められます。

統計学は、データの背後にある真実を見抜き、正確な予測や意思決定をサポートすることに役立ちます。

・ビジネスに関する知見

データアナリストは、ビジネスの背景を理解しながらデータを解釈し、実用的な洞察を提供する必要があります。

所属企業またはクライアント企業の業界や市場動向、企業戦略、財務指標など、ビジネスに関する幅広い知見は不可欠です。これらの知識があれば、データを単なる数値として捉えるのではなく、ビジネスに直結するインサイトとしてデータを活用することができます。

さらに、ビジネスプロセスを深く理解していれば、効果的なデータ収集方法や分析アプローチの提案も可能です。所属企業やクライアントに対して、より価値のあるソリューションを提供することができます。

・コミュニケーション能力

データアナリストは、複雑な分析結果を、技術的な知識を持たない関係者にもわかりやすく説明する能力が必要です。

分析結果をプレゼンテーション形式で報告する場面では、視覚的なグラフやチャートを活用し、わかりやすく伝えるスキルが求められます。

コミュニケーションスキルが欠けていると、分析結果が適切に伝わらず、実行に移されないリスクが高まります。そのため、データを明確に伝え、関係者に納得してもらえるような説明力とコミュニケーション能力が必要不可欠です。

・問題解決能力

データアナリストは、データを分析するだけでなく、ビジネス上の課題に対する解決策を提案し、意思決定をサポートする能力が求められます。

予期せぬ障害や矛盾するデータに直面した際には、創造的で柔軟なアプローチで問題を解決する力が求められます。そして、予想外の結果に対しては、データの品質や前提条件を見直し、適切な解決策を見つけることが重要です。

このように優れた問題解決能力を持つデータアナリストは、所属企業やクライアントに高い価値を提供し、データに基づく効果的な意思決定を促進することができます。

データアナリストが年収を上げる方法

データアナリストが年収を上げるためには、下記のような方法があります。

• 新しい技術を習得する
• 業界の知識を強化する
• プロジェクト管理能力を向上させる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

・新しい技術を習得する

常に最新のツールや分析技術を習得することで、複雑な分析タスクを効率的に処理し、結果として高い価値を生み出せるようになります。

近年、技術の進歩は著しく、データ分析の分野でも新しいツールや手法が次々と登場しています。そのため、継続的な学習と技術の更新は必要不可欠です。

生産性を高め、結果として自身の市場価値を上げることができます。昇給やキャリアアップのチャンスを大いに広げることができるでしょう。

・業界の知識を強化する

データ分析のスキルだけでなく、特定の業界や部門に深い理解を持つことで、より価値の高い洞察を提供できるようになります。

例えば、金融業界ではリスク管理や投資戦略に関する専門知識、小売業では消費者行動や供給チェーン管理に関する知見などがあると役立ちます。ヘルスケア分野の場合は、医療データの特性や規制について深く理解しておくことが求められます。

業界のトレンドと課題を深く理解していれば、将来的なニーズを予測し、先を見据えた分析も可能です。その結果、業界の知識が評価され、データアナリストとしての専門性が高まり、年収も自然と上がってくるでしょう。

・プロジェクト管理能力を向上させる

プロジェクト管理能力を磨くことで、高い報酬を得られる役職を担当できる可能性が高まります。

効率的なプロジェクト運営を実現するスキルは、所属企業やクライアントに大きな利益をもたらし、その結果、評価と報酬の向上にもつながるでしょう。

ビジネスリーダーとしての道も開かれ、キャリアの幅が大きく広がります。これにより、データ分析だけでなく、戦略的な役割を担うことが可能となり、さらに大きなキャリアの成長を期待できます。

データアナリストの年収アップに役立つ資格

データアナリストに必要な資格はありませんが、取得しておくと年収アップにつながる資格があります。

• 統計検定
• OSS-DB技術者認定試験
• データベーススペシャリスト試験
• G検定
• E資格

それぞれ詳しく見ていきましょう。

・統計検定

「統計検定」は、統計学の基礎理論や手法に対する理解度を確認できる資格です。この資格を取得することで、統計スキルを証明することができ、年収アップに役立つ可能性が高いです。

受験の過程では、統計の知識を体系的に学ぶ機会を得られるため、スキルを深めることができます。国際的にも広く認められている資格でもあるため、キャリアアップにも大いに役立ちます。

・OSS-DB技術者認定試験

「OSS-DB技術者認定試験」は、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を認定する認定試験です。

認定基準は、「Silver」と「Gold」の2種類に分かれています。「Silver」は基本的な知見を証明し、「Gold」は実務的なスキルを証明するものです。

データの分析やデータベース関連の作業では、オープンソースのDBMS（データベース管理システム）が利用されるケースが多いため、この分野の専門知識を持っていることで、管理やトラブルシューティングが効率的に行えるようになります。

・データベーススペシャリスト試験

「データベーススペシャリスト試験」は、国家資格である「情報処理技術者試験」の一種です。

ビジネスに活用できるデータ分析や、データベース設計の能力が評価されます。高度試験に該当するので平均合格率は16%前後と低めです。しかし、合格すれば希少性もアピールできます。

データベースの設計と管理の知識があれば、データの分析や可視化が効率的に行えます。

・G検定

「G検定」は、AIやディープラーニングの活用リテラシーを証明する資格です。ディープラーニングの基礎知識や、事業での活用能力が評価されます。

G検定を取得すると、AIツールやライブラリの理解が深まり、データ分析でAI技術を効果的に活用する能力が向上します。AI技術や機械学習に関する専門性が高まることで、データサイエンティストや機械学習エンジニアへの道も開かれます。

・E資格

「E資格」は、ディープラーニングの理論を理解し、もっとも適切な手法で実装する能力や知識を示せる資格です。

この資格は、データアナリストにとって、AIを使った高度なデータ分析や予測モデルの構築に役立ちます。

特に、分析業務に機械学習を取り入れる際に効果を発揮します。AIエンジニアやデータサイエンティストへのキャリアパスにもつながるでしょう。

データアナリストに向いている人    

データアナリストには下記のような人が向いています。

• 好奇心と探究心の高い人
• 論理的思考ができる人
• 数学的なセンスがある人

それぞれ詳しく見ていきましょう。

・好奇心と探究心の高い人

データアナリストの仕事は、新しい発見の可能性に満ちています。そのため、データの奥深くにある真実を掘り下げたいという強い欲求を持つ人に向いています。

データを表面的に見るのではなく、その背景にある意味や関連性を探ることが重要です。「なぜ」という問いを常に持ち、データが語る物語を解き明かそうとする探究心が求められます。

さらに、新しい分析手法やツールに対する興味も欠かせません。技術の進歩に伴い、データ分析の方法も日々進化しています。そのため、新しい技術や手法に対して積極的に学び続ける姿勢が、データアナリストとしての成長には不可欠です。

また、業界や市場の動向を常に把握し、ビジネスの課題解決にデータを活用するための好奇心も必要です。

このような探究心と好奇心は、組織に価値ある情報をもたらす原動力になります。

・論理的思考ができる人

データアナリストには、大量の情報から意味のあるパターンや関連性を見出すスキルが不可欠です。そのため、複雑な問題を順序立てて考える能力が求められます。

また、因果関係と相関関係の違いを理解して、適切な結論を導き出す能力も欠かせません。さらに、複雑な分析結果をわかりやすく説明するには、論理的思考が必要です。

論理的思考ができる人は、仮説が現実的かどうかを判断し、どのデータを使えば検証できるかを合理的に考えられます。このようなアプローチができれば、データの解釈や問題解決の質が向上し、信頼性の高い意思決定を支援できるようになります。

・数学的なセンスがある人

大量のデータから意味のあるパターンを見出すためには、数値の微妙な変化や傾向を感知する能力が重要です。さらに、回帰分析や時系列分析、機械学習アルゴリズムなどの理解と応用が必要になることもあります。

また、数学的センスは、データの質を評価する際にも役立つでしょう。異常値の検出やデータの分布の特性を理解することで、信頼性と精度の高い分析結果を導き出せるようになります。

データアナリストのキャリアパス

データアナリストのキャリアパスは多岐にわたりますが、ここでは一般的なキャリアパスとして、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、BIアナリストを紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、より高度な分析手法を駆使して複雑な問題の解決に取り組むスペシャリストです。

データ分析や統計、プログラミングなど、多くのスキルをデータアナリストと共有しているため、自然なキャリアパスのひとつといえます。

継続的な学習と技術の向上が求められますが、データを最大限に活用して組織に戦略的な価値をもたらしたい人にとって、魅力的な選択肢となるでしょう。

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、プロジェクトの目標設定、リソースの配分、タイムラインの管理、クライアントとのコミュニケーションなどを行います。

技術的なスキルだけではなく、リーダーシップやコミュニケーションスキル、戦略的思考力などが求められる役割です。この仕事は、ビジネスの目標達成に直接貢献するやりがいのあるポジションです。

プロジェクトマネジメントに関心があるのであれば、PMP（Project　Management　Professional）などの資格取得や、プロジェクト管理に関するスキルや知識を習得するとよいでしょう。

BIアナリスト

BIアナリスト（ビジネスインテリジェンスアナリスト）は、データを活用して戦略的な意思決定をサポートする専門家です。収集したデータを分析し、経営層に向けて改善や提案を行います。

BIアナリストには、ビジネスに対する理解が必要不可欠です。さらに、クライアントや所属企業の経営陣とのコミュニケーション能力はもちろん、複雑な分析結果を非技術者にわかりやすく説明する能力も求められます。

そして、BIアナリストを目指す場合、Tableau、Power BI、Lookerといったツールの取得が役立ちます。ダッシュボードやレポート作成スキルを高め、データをビジネス価値に変換する能力を高めることが大切です。

データアナリストの将来性    

現代のビジネス環境において、データの活用は企業の成功に欠かせない要素です。そのため、データを効果的に分析して有意義な洞察を引き出せるデータアナリストの需要は、今後さらに高まると考えていいでしょう。

テクノロジーの進化に伴い、企業が収集できるデータの量と種類も増加しており、この膨大な情報から価値を見出すデータアナリストの存在は非常に重要です。

また、データアナリストの仕事は、自動化が難しい特性を持っています。データの解釈やビジネス理解に基づいた分析には、人間の洞察力と創造性が不可欠です。AI や機械学習の発展によって、仕事が奪われにくい職業のひとつといえます。

さらに、データアナリストのスキルは、小売業、金融、ヘルスケア、教育など、多くの業界で応用が可能です。データ分析は、多岐にわたる分野で存在しており、その価値はますます高まるといえるでしょう。

まとめ

データアナリストは、現在のビジネス環境で重要な役割を果たしています。その需要に比例して、データアナリストの平均年収の相場は、約696万円と一般的なエンジニアや会社員よりも高めです。

さらに、将来性も明るく、キャリアパスの選択肢も豊富です。
成功するためには、継続的な学習と実務経験の積み重ねが不可欠ですが、目指す価値のあるエンジニア職のひとつといえるでしょう。