「データアナリストはやめとけ」と言われることがあります。確かに、地道なデータ処理や高いスキル要求など、表向きの華やかさとは裏腹に厳しさも多い職種です。しかし、データ分析を基盤に企業の意思決定を支えるこの仕事は、将来性の高い専門職でもあります。

この記事では、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由と、キャリアの可能性をわかりやすく解説します。

データアナリストは「やめとけ」「きつい」と言われる理由

膨大なデータ処理で地道な作業が多い

データアナリストは膨大なデータ処理を地道に続ける仕事なのでやめとけと言われます。データ分析と聞くと華やかな印象を持つ人もいますが、実際は泥臭い作業が大半を占めます。 欠損データの修正、異常値の除外、フォーマット統一など、前処理に多くの時間を費やし、ひたすらデータと向き合う仕事です。こうした下準備やデータ分析をコツコツ行う忍耐力がなければ、現場では「きつい」と感じてしまいます。その分、企業の意思決定に貢献できた時のやりがいも大きい仕事です。

ビジネス側とエンジニア側の板挟みになりやすい

データアナリストは経営層・マーケターと開発エンジニアの中間的な立場にあり、板挟みになりやすいからやめとけと言われます。「すぐに結果を出してほしい」というビジネス側と、「精度や安全性を重視したい」という技術側の意見の間で調整が必要です。

そのため、交渉力やコミュニケーション能力が不足していると、精神的な負担を感じることもあります。一方でビジネス側とエンジニア側の橋渡し役として信頼されるデータエンジニアは必ず欲しい人材として頼られます。

過度な期待を受けやすい

データアナリストはデータ分析して何でも問題を解決できると過度な期待を受けやすいからやめとけと言われます。「データで売上を倍増してほしい」のような非現実的な期待を寄せられることも少なくありません。

データ分析は確率や仮説に基づくものであり、必ず成果が出るわけではないのが実際ですが、成果をすぐに得られず理不尽な叱責を受ける事もあります。ただし、これらの問題は求める成果を事前に共有し、報告する事である程度解消できる事も覚えておきましょう。

スキル要求が幅広く常に学び続ける必要がある

データアナリストは統計・プログラミング・ビジネス理解のすべてが求められ、幅広いスキルが必要になる為、やめとけと言われます。PythonやSQLを利用した分析スキルだけでなく、データ可視化や報告資料の作成力や報告する能力も必要です。

加えてAIやBIツールの進化が速いため、最新スキルを学び続ける意欲が続かない場合はきついですが、学習意欲が高い人にとっては楽しい仕事です。

学習に対する投資負荷が大きい

独学でスキルを身につける場合、専門書・講座・PC環境などに多くのコストがかかる為、やめとけと言われます。統計の基礎知識をはじめとした学生時代の知識も学び直す場合は時間とお金がかかります。

また、分析環境を整えるためにクラウドツールや有料ソフトを使う場合、継続投資が必要です。ただし、現在は大学や会社の公開講座やAIなど、無料利用できる学習環境やツールもある為、有効活用してコストを抑えましょう。

AI・自動化の進化で役割が変化しやすい

データアナリストは近年のAI・自動化の進化の早さに伴い役割が変化しやすいのでやめとけと言われます。大量のデータ分析はAIが得意とする分野の為、いずれはAIに仕事が奪われるとも言われているぐらいです。

一方でデータ分析結果をクライアントの問題解決に活かす事で真価を発揮する為、AIが出した分析結果を確認、最適化する事で精度を高めた仕事が可能になるという意見もあり、AIと共存し柔軟に変化できる人に向いている仕事です。

データアナリストとして働くメリットとやりがい

意思決定を支える重要ポジションに関われる

データアナリストの仕事は経営判断や新規事業の方針決定など、会社の中枢に関わる事が可能です。自分が出した分析結果を元に経営層が事業判断を下し、事業が動く瞬間に立ち会う事ができる為、他職種にはない達成感があり、大きなやりがいです。

企業の意思決定に携わりたい人にとってはこの上ない仕事になります。

幅広い業界で活躍できる

データアナリストの仕事はデータを扱う企業すべてが対象です。もともとはIT企業がメインでしたが、ビッグデータの分析が業務に活かされるようになってからは金融、広告、医療、物流など、業界を問わず求められるスキルとなっており、あらゆる業界に転職が可能です。どの業界でも求められる「汎用スキル職」として活躍の場が広がっています。

高収入が狙える

データアナリストの正社員の平均年収は712万円と一般的な平均年収(478万円)と比較するとかなり高い水準にあります。需要に対して人材が不足している事から、20代でもスキル次第で600万円前後、30代で800万円以上を目指せるケースもあります。

英語力や高度なAI分析スキルを持つ人材はさらに評価が高く、年収1,000万円以上の求人も夢ではありません。

安定した需要がある

DX推進やAI活用が進む中、データ分析を活かした意思決定は企業経営に欠かせません。経済産業省が発表しているIT人材育成状況に関する資料でもデータ活用人材の不足とIT人材の減少が懸念されている一方で、企業のデータ活用の重要度が高まっている事から今後も需要は拡大し続ける可能性が高く仕事に困る事はありません。

キャリアアップしやすい

データアナリストの経験はデータサイエンティストのようなスペシャリストやプロダクトマネージャーのようなマーケティング職、コンサルタントのような最上流に関わる仕事など様々なキャリアを描く事ができます。データ分析を軸に、より戦略的な立場で働くポジションにキャリアチェンジが可能です。

データアナリストがきついと思う人・思わない人の特徴

データアナリストがきついと思う人

• 数字や地道な作業が苦手な人
• 新しいツールや技術に興味がない人
• 結果がすぐに出ないと焦ってしまう人
• チーム内調整がストレスになる人
• 成果が見えないとモチベーションを保てない人
  

データアナリストがきついと思わない人

• 数字や統計を見るのが好きな人
• コツコツ作業を続けられる人
• 新しい知識や技術を学ぶことが好きな人
• 論理的に物事を考えるのが得意な人
• チームで成果を出すことにやりがいを感じる人

データアナリストに求められるスキルと取得すべき資格

データアナリストに求められるスキル

• 数学や統計などの基礎知識
• データエンジニア力
• AI活用力
• ビジネス力

数学や統計などの基礎知識

データアナリストの基礎知識として統計学・確率論の理解がなければ、分析結果の意味を正しく読み取れません。平均・回帰分析・分散などの基本はもちろんの事、大学で学ぶ統計学の基礎は一通り抑えておく必要があります。

データエンジニア力

SQLやPythonなどを利用してデータを抽出・整形する力はデータアナリストとして活躍するためには不可欠です。データベース関連の知識や分析に必要なプログラミングスキルは一通り習得し、データを効率的に抽出、管理できるようにしておきましょう。

AI活用力

機械学習やディープラーニングを活用し、予測分析を行える人材は高く評価されます。

機械学習の知識を継続的に学び、AIと共存していく事ができればAIで対応しきれないデータ分析を担う事ができる為、将来に渡って仕事を獲得し続ける事ができます。

ビジネス力

データアナリストは分析結果を出して終わりではなく、経営戦略や改善策に結びつける思考が求められます。分析結果を単なる数値レポートとして提出するのではなく、企業の要望や課題解決を見越した提案を求められる為、提案力やプレゼン力、コミュニケーション能力も磨く必要があります。

データアナリストになる為に取得したい資格

• 統計検定（２級以上が目安）
• データサイエンティスト検定（DS検定）
• IPA資格（情報処理技術者資格）
• オラクルマスター
• クラウドベンダー資格

統計検定（2級以上が目安）

統計検定は一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する資格試験で幅広い業界から認知されている統計的な思考力を身につける定番資格です。データアナリストとして活躍する為には２級以上を取得しましょう。

データサイエンティスト検定（DS検定）

データサイエンティスト検定は一般社団法人データサイエンティスト協会が監修する民間資格で、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニア力の総合力を証明する資格です。データサイエンティストを目指す場合にも有用な資格になります。

IPA資格（情報処理技術者資格）

IPA資格はITの基礎を網羅的に学べる国家資格です。応用情報技術者やデータベーススペシャリストといった資格はデータを取り扱う分野のスペシャリストを証明する資格の為、データアナリストを目指すなら取得しておきたい資格です。

オラクルマスター

Oracle Masterはデータベース設計、運用スキルを証明でき、データ分析基盤構築にも応用できます。Oracle Databaseは大手企業に導入されている割合が多い為、データ抽出する際に触れる事が多いデータベースです。そのため、Oracle関連の資格はデータアナリストと相性が良い資格となっています。

クラウドベンダー資格

AWS認定資格やMicrosoft認定資格(Azure)、Google Cloud認定資格などのクラウド関連資格はクラウド環境でのデータ分析スキルを示す資格の為、DX時代に最も重視されています。

各ベンダー資格にはデータアナリティクスを主とした資格も用意されている為、それらの資格を取得する事によりクラウド環境のデータ分析スキルを持っている証明になります。

データアナリストの将来的なキャリアパス

データサイエンティストや機械学習エンジニアなどのスペシャリスト

データアナリストからはデータサイエンティストや機械学習エンジニアといった、より専門的な高度職種にステップアップする道があります。

AIモデル構築やアルゴリズムそのものを作成したり、実務に活かす方法を検討するといった研究開発領域の仕事をする事ができる為、データ分析分野をより追求していきたい人におすすめのキャリアになります。

プロダクトマネージャーやマーケティング職への転身

データアナリストの分析スキルを活かしプロダクトマネージャーになったり、マーケターとしての活躍する事も可能です。このキャリアの場合、特定の事業領域の専門性を高める必要はありますが、データから顧客行動を読み解くスキルを活かしてプロダクトの成長に貢献したり、マーケターとして特定の商品の販売促進を行えます。

コンサルタントやアナリティクスリーダーとしての道

コンサルティングファームや自社開発企業で最上流工程から携わっていくキャリアパスも選択可能です。最上流工程ではプロジェクト開始前に事業や業界分析などを行うフェーズがある為、データアナリストの経験を活かす事ができます。

企業の事業やプロダクトの成長に直接貢献し、よりビジネスサイドの仕事に貢献したい場合におすすめのキャリアです。

データアナリストへの具体的な転職方法は転職エージェントへ相談を

キッカケエージェントの利用者満足度は93％と業界トップクラス

ここまで読んで「データアナリストは確かに大変そうだけど、挑戦してみたい」「先のキャリアも含めて興味ある」と感じた方も多いかもしれません。実際にデータアナリストへの転職を成功させるには、どんな企業が自分のスキルを評価してくれるかを正確に見極める必要があります。しかし、求人票だけでは「実際の業務内容」や「求められるスキルレベル」が見えにくいのが現実です。

そこで活用すべきなのが、データアナリスト業界に強い転職エージェント。あなたの経験をもとに、企業の裏側まで把握したプロが最適な求人を紹介してくれます。キッカケエージェントでは転職希望でなくてもエンジニアの悩みを広く受け付けていますので、データアナリストを目指す為の具体的なキャリアプランや求人内容を知りたい方は下記よりお問い合わせください。

まとめ

データアナリストは確かに「やめとけ」と言われるほど大変な仕事です。 しかし、社会がデータを軸に動く現代において、そのスキルはどの業界でも通用します。 コツコツと経験を積み、分析結果をビジネスに活かせる人材になれば、キャリアの可能性は無限に広がります。 「やめとけ」の先にこそ、真のやりがいと成長のチャンスがありチャレンジする価値がある仕事です。