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データアナリストの業務内容や必要なスキル、取得すべき資格を解説

2019/08/22

令和時代のビジネスにおいて、ビッグデータの活用は不可欠。ビッグデータ活用のプロが「データアナリスト」です。データアナリストに対するニーズは年々高まっており、データアナリスト志望の就活生も増えています。とはいえ、「そもそもデータアナリストって?」「資格はいるの?」と疑問に思っている方も多いのでは?
そこでこの記事では、

  • データアナリストの業務内容・年収・就職先
  • データアナリストに必要なスキル
  • データアナリストの仕事に役立つ資格

など、データアナリストの基本情報について詳しく解説していきます。

データアナリストとは


データアナリストとは、文字通り「データの分析」を専門とする職業です。データと一口に言っても様々ありますが、データアナリストが主に取り扱うのは「ビッグデータ」です。

ビッグデータは、売上データや顧客データといった従来からあるデータ以外にも、気象データやSNSの書き込みデータなど多種多様なデータを対象とします。

ビッグデータの最大の特徴は、膨大なデータ量!テラバイトは当たり前で、時にはペタバイト(ギガバイトの百万倍)単位のデータ量に達する場合もあります。

1. データアナリストの業務内容

データアナリストの業務内容は「コンサル型」と「エンジニア型」に分類できます。

コンサル型データアナリストの業務は、データ解析をもとに具体的な解決策を提案するのが仕事です。そのためコンサル型データアナリストは、主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。

それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習やデータマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。

2. データアナリストの年収

データアナリストの年収は507万円です(出典:デューダ)。もっとも、これはあくまで平均額ですので、所属する企業や役職などによって上下します。

3. データアナリストの就職先

データアナリストの就職先としては、ビッグデータ分析を専門とするコンサル会社のほか、さまざまな企業(大手通信会社、大手監査法人、大手金融機関、大手食品メーカーなど)、取扱データ量が膨大な研究機関(大学、民間・公営の研究所)などがあります。

データアナリストに対する需要は今後ますます増えていくと予想できるので、就職先のバリエーションはどんどん多様化していくことでしょう。

データアナリストに必要な知識・スキル

膨大なデータを整理整頓するのがデータアナリストの仕事。したがって、対象データの重要性を素早く見分けて無駄なデータを省く能力や、正しい因果関係や論理に基づきデータを分類できるロジカルシンキングの力が求められます。

データアナリストの実務に必要なのは、「IT」「データベース」「統計学」に関する基本的知識・スキルなどです。

ただし、コンサル型とエンジニア型では、それぞれの業務の特性に応じて必要となる知識・スキルの傾向が異なります。

コンサル型の場合、ただデータを分析するだけでなく、具体的な問題解決策を提示する必要があるため、ロジカルシンキングや仮説思考、マーケティングに対する深い理解が不可欠です。

それに対してエンジニア型の場合、高度な分析作業を行うため、統計解析、時系列分析、機械学習、データマイニング、ビッグデータの分散処理に必要なツール(HadoopやMahoutなど)に関する知識が必要となります。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストは主にデータの処理・分析を行うのが仕事です。コンサル型とエンジニア型で業務の幅が多少変化するものの、ベースとなるのはあくまでデータの処理・分析である点に特徴があります。

それに対してデータサイエンティストは、分析したデータに基づいて、企業の経営課題を解決するための戦略立案や、顧客行動やマーケットの予測モデル構築などを行います。

もっとも、コンサル型データアナリストとデータサイエンティストを比較すると分かるように、両者の業務内容は重なる部分も多く、厳密に区別することはできません。

「データベース」と「統計」の資格がおすすめ!


前記「データアナリストに必要な知識・スキル」で説明したような知識・スキルを身につけ、一定の経験を積めば、データアナリストとして初歩的な仕事はできます。したがって、「データアナリストになるには○○の資格が必ず必要」ということはありません。

ただ、これまで説明してきたように、コンサル型であれエンジニア型であれ、「ビッグデータの統計的な処理・分析」がデータアナリストとしての最低限の仕事になります。したがって、「データベースに関する資格」と「統計学に関する資格」を持っていれば、仕事のスキル向上やキャリアアップにつながると言えるでしょう。

データベースに関する資格としては、ベンダー資格(オラクルマスター)とオープンソースデータベースの資格(OSS-DB技術者認定資格)、統計学に関する資格としては、統計検定があります。

オラクルマスターとは

オラクルマスターとは、Oracle Databaseを操作する技術力を証明する資格です。

資格認定試験の運営を日本オラクル社が行う、いわゆるベンダー資格(自社開発製品の操作技術などをメーカーが認証する民間資格制度)の一つです。

1. オラクルマスターを取得するメリット

オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェア市場で大きなシェアを占めています。近年は無料で運用可能なオープンソースのデータベース管理ソフトウェアが普及していますが、オラクル社は業界のトップランナーとしてまだまだ導入企業も数多くあります。

オラクルマスターを取得しておけば、データアナリストとしての活躍の場が大きく広がると言えるでしょう。

2. オラクルマスターの試験ではどんな知識が問われるか

現行のオラクルマスターは、Bronze(ブロンズ)、Silver(シルバー)、Gold(ゴールド)、Platinum(プラチナ)という4つのグレードに分類されています。各試験は必ず順番にクリアしないといけません。

各試験で問われる知識は以下のとおりです。

Bronze DBA(データベースの作成・運用保守・削除操作など)およびSQL(データ操作を行うための専用言語)の基礎知識が問われます。参考書などを読み込むことで合格可能ですが、最低限の実務経験があったほうが有利です。
Silver オラクル社の製品「Oracle Database 12c」および「Silver DBA11g 」の操作技術が問われます。データベースのバックアップやリカバリに関する知識が問われるため、大規模なデータベース管理の実務経験があると有利になります。
Gold 「Gold Oracle Database 11g」および「Oracle Database 12c」の操作技術が問われます。データベースのバックアップやリカバリといった基本操作はもちろんのこと、チューニングやマルチテナントデータベース、クラウド・コンピューティング戦略の開発に関する理解も問われるなど、問題が一気に高度化します。そのため相応の実務経験がないと合格はかなり難しいでしょう。
Platinum オラクルマスターで最高ランクの資格です。合格すればデータベース管理のエキスパートとして賞賛されます。試験内容もゴールド以下とはまったく異なり、2日間にわたる実技試験や、オラクル社が公式に認定する2つ以上のコースの受講が義務づけられています。実技試験では各人に専用サーバーが用意され、オラクル製品を使って実際にデータベース環境を構築したり、トラブル対応をしたりします。データベース管理の豊富な実務経験がなければ合格はまず不可能です。

OSS-DB技術者認定資格とは

OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースデータベースの操作技術を証明する資格です。

近年、データベース管理の分野では、オラクルなど従来からある有償のデータベース管理ソフトウェアではなく、原則無償で導入・運用が可能なオープンソースデータベースを活用する企業が増えています。そのためデータベースを取り扱う企業では、オープンソースデータベースのスペシャリストへのニーズが強くなりました。

これに応えるべく創設された資格がOSS-DB技術者認定資格です。

1. OSS-DB技術者認定資格を取得するメリット

経済産業省の将来予測でも明らかなとおり、日本ではIT人材が大幅に不足しています。また、2022年には国内のビッグデータ市場規模は1兆5617億3100万円、年間平均成長率は12.0%に達すると予測されています(出典:IDC Japan)。

このようにビッグデータを扱うデータアナリストへのニーズが強くある一方で、その業務内容があまりに高度かつ専門的であることから、どうやってデータアナリストを調達すればいいのか企業も手をこまねいているのが現実です。

このような空前の売り手市場においては、OSS-DB技術者認定資格を取得しておけば、就職戦線で一歩も二歩も優位に立てることは間違いありません。

2. OSS-DB技術者認定資格の試験ではどんな知識が問われるか

現行のOSS-DB技術者認定資格は、SilverとGoldの2つのグレードに分類されています。

各試験で問われる知識は以下のとおりです。

Silver
  • 一般知識(OSS-DBの一般的特徴、リレーショナルデータベースに関する一般知識など)
  • 運用管理(PostgreSQLインストール方法やバックアップ方法、基本的な運用管理作業など)
  • 開発/SQL(SQLコマンド、組み込み関数、トランザクションの概念など)
Gold
  • 運用管理(データベースサーバー管理、運用管理用コマンド全般など)
  • 性能監視(アクセス統計情報、テーブル/カラム統計情報、クエリ実行計画など)
  • パフォーマンスチューニング(性能に関係するパラメータ、チューニングの実施など)
  • 障害対応(起こりうる障害のパターン、破損クラスタ復旧、ホット・スタンバイ復旧など)

統計検定とは

統計に関する知識や活用力を評価する資格が統計検定です。統計検定の試験問題は日本統計学会が国際的に通用する統計学に基づいて作成しています。そのため、合格すれば普遍的な統計活用能力があると認められます。

1. 統計検定を取得するメリット

統計検定を取得することで、「統計学の知識および統計学を活用した問題解決能力を有していること」が証明されます。データアナリストの業務では、データの分析過程で統計学の知識が必要なので、統計検定の有資格者であることは、就職・転職時に有利に働きます。

2. 統計検定の試験ではどんな知識が問われるか

統計検定の試験は、「統計検定(1級〜4級)」「統計調査士」「専門統計調査士」「統計検定 データサイエンス基礎(CBT)」で構成されています。

各試験で問われる知識は以下のとおりです。

統計検定
  • (4級)データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中での活用力
  • (3級)データの分析において重要な概念を身につけ、身近な問題に活かす力
  • (2級)大学基礎統計学の知識と問題解決力
  • (準1級)統計学の活用力 ─ データサイエンスの基礎
  • (1級)実社会の様々な分野でのデータ解析を遂行する統計専門力
統計調査士 統計に関する基本的知識と利活用
専門統計調査士 調査全般に関わる高度な専門的知識と利活用手法
統計検定 データサイエンス基礎(CBT) 具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力

(図表出典:一般財団法人 統計質保証推進協会

【まとめ】データアナリストでキャリアアップを目指そう!

ビッグデータ時代において、データアナリストの持つデータベース管理の技術力は貴重です。今回ご紹介したような資格を取得し、データアナリストとして実績を重ねていけば、あなたにもヘッドハンティングされるチャンスが訪れるかもしれません。

クリーク・アンド・リバー社ではデータアナリストのキャリアアップをサポートしています。希望に合ったお仕事を経験豊富な当社エージェントが紹介するので、早ければ数日のうちに就業が決まることも。就業期間中も当社エージェントが職場へ訪問し、安心して働けるようバックアップします。

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