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データアナリストとデータサイエンティストの違いとは

職種解説

消費動向やアンケート結果、統計数値など、あらゆるものがデータ化されて飛び交う時代、注目を集めている職業にデータアナリストとデータサイエンティストがあります。もともとは、それぞれに求められ、担っている役割に違いがあります。現在は、仕事の領域が明確に分けられない面もあるのですが、それぞれの違いを整理して、ご紹介いたします。

データサイエンティストとデータアナリストの役割の違い

データサイエンティストの役割や仕事内容、データアナリストの役割や仕事内容は、一般的には次のようにとらえられています。
 
データサイエンティスト
データサイエンティストの主な役割は、ビッグデータと呼ばれる膨大で複雑なデータの中から、課題解決に必要なデータをピックアップして分析することです。さらに分析結果をもとに改善プランを提案したり、予測モデルを作り上げたりするところまでを担います。つまり、ITに精通していることはもちろん、経営感覚などビジネス的なセンスも要求されます。戦略的にビジネスを展開する上で非常に重要なポジションに位置する職種であり、質の高いマーケティングを行うにあたって必要不可欠な職種でもあります。
 
データアナリスト
データアナリストは、データを活用して、企業の問題点解決やサービス向上のための分析を専門にする人です。データ分析をして企業が抱える課題の解決方法を提案することです。一方のエンジニア型は、データから購買動向や行動の規則性などを読み取って、サービスや品質の向上に対する提案を行います。とはいえ、業界によって扱うデータはまったく異なり、両方のタイプが混在することもあります。大量のビッグデータを扱う点ではデータサイエンティストと同じなのですが、データアナリストがメインとするのは、あくまでも目の前にあるデータの集計と分析です。
 
ただ、冒頭でもお伝えした通り、データアナリストとデータサイエンティストの業務領域に明確な線引きはないという実情もあります。データサイエンティストのような業務をしていながら「データアナリスト」と名乗る人や呼ばれる人もいることを注意しておきましょう。

データサイエンティストやデータアナリストに必要なスキル

役割が違えば、おのずと必要とされるスキルも違ってきます。それぞれに必要とされるスキルについて見ていきましょう。
 
データサイエンティスト
データサイエンティストに求められることのひとつは、言うまでもなくITについての幅広い知識、ビッグデータをはじめとしたデータベースに関する理解力です。プログラムを組んで処理することもあるので、プログラミングに関する知識も求められます。データ分析や統計・解析に関しての専門的な知識です。高度なソフトを使って処理することも多いため、単にソフトが扱えるだけではなく数学的なセンスがあると強みになります。3つ目は、ビジネスに関する知識。コンサルティングやマーケティングはもちろん、仮説を立てるための論理的な思考、結果や提言を伝えるためのプレゼンテーション力も大切です。
 
データアナリスト
 
<コンサルティング型の場合>
データを分析するためには、統計やマーケティングについての知見、論理的な思考力が必要とされます。もちろん、膨大なデータを扱いますから分析力は必須です。
そのほか、データベースを管理する言語であるSQL、Hadoop、Mahout、UNIXコマンドなどコンピュータでデータを扱うためのツールに関する知識も基本的なものとして欠かせないといってよいでしょう。
さらには、データを分析した結果から仮説を組み立てる力も求められます。
 
<エンジニア型の場合>
エンジニア型に求められるのは、どちらかというとコンピュータでのデータ処理や統計・解析の知識です。例えば代表的なプログラミング言語として知られているJava、統計解析や時系列解析の手法、データマイニング、機械学習、自然言語処理などが挙げられます。

データサイエンティストとデータアナリストが求められる企業

データサイエンティストやデータアナリストが活躍する場としてまず挙げられるのが、Webで商品販売をするECサイトやWebへの入り口となるポータルサイトなど、ビッグデータを保有する企業です。そのほか、金融各社、電力会社、広告会社、精密機器やアパレルを扱う大手メーカーなどの一般企業の需要も高まっています。
 
データアナリストとデータサイエンティストの違いについてご紹介しました。どちらもデータを扱う仕事で、時代が生んだ職業といってもよいでしょう。とはいえ、人手不足という状況にあるので、この職種を目指すなら高収入が期待できるという側面もあります。専門的な知識のほか幅広い知識、時代に遅れずに勉強する姿勢も必要ですが、データ分析に興味があるのならチャレンジしてみてはいかがでしょうか。