データアナリストとはデータ分析などを専門的に行うことによって、企業や個人にとって有効的にデータ活用ができるようにサポートする仕事です。データアナリストには大きく分けて2種類あり、コンサルタント型データアナリストとエンジニア型データアナリストにわけられます。
どちらも誰でもできるわけではなく、専門的な知識を身に着ける必要があるだけでなく、様々なデータから適切な判断を行う冷静さなどが必要不可欠です。注意点としては、コンサルタント型とエンジニア型は同じデータアナリストでも得意としている分野が違う点です。
そのためそれぞれの得意としている分野について理解しておかなければ、データ分析を依頼しても十分な効果が得られないことがあるので注意が必要です。しかし、それぞれが持っている強みを理解して活かすことによってデータ分析の効果はさらに高まります。
それぞれの特徴や違い、得意分野などについて解説をしていくのでしっかりと理解することによって、これからの企業の成長にも繋がります。
コンサルタント型データアナリストとは？
コンサルタント型は企業などに具体的な問題点の指摘や、経営上の市場傾向などを把握した上で企業経営に有益な情報を提供することが得意です。データ分析の知識に関して最低限は持っていますが、データ分析から得られた情報をもとに問題解決をするための対応を考えます。
そのためデータアナリストではありながら、企業との交渉の場に立つことなどが多いことも特徴です。
所属は？
コンサルティング型はコンサルティング企業やマーケティング企業に所属していることが一般的です。データ分析をしたい企業などからコンサルティング企業やマーケティング企業が依頼を受けてから業務を開始します。
どんな役割がある？
コンサルティング型は提供されたデータ分析をもとにして、企業分析などを行って、企業側が抱えている問題点やこれからの需要に関して把握して企業に問題解決のための対策を提案する役割をもっています。
また、対策を提案して終わりではなく実際にどのようにして行動していくかについてのアドバイスやサポートも必要です。
必要なスキルは？
コンサルティング型は分析したデータから正確に企業が抱えている様々な問題点、将来的に期待できる需要などに関して冷静に分析するスキルが必要です。分析された数値などを理解するためにも数学などの知識を持っていれば、数値から様々なことを予測できるようになります。
コンサルタント型の適性は？
コンサルタント型は企業に対して様々な提案を行う必要があり、それに関して説得力を持たせるだけのプレゼンテーション能力を持っていることや、精度の高い資料を作成する適正も必要です。
データ分析を活かせる冷静な判断能力、企業を納得させるプレゼンテーション能力、誰が見てもわかりやすい資料作成能力が求められます。
勤務先は？
コンサルタント型の勤務先は所属先でもあるコンサルティング企業やマーケティング企業が一般的です。
エンジニア型データアナリストとは？
エンジニア型はデータ分析のスペシャリストが求められており、収集データを様々な技術やツールなどを用いて、対策なしに考えていては気づかないようなデータの傾向などを見つけ、企業の利益に貢献することを考えて行動します。
所属は？
エンジニア型はデータアナリストですがIT企業などで企業内データアナリストとして活動していることが一般的です。IT企業とは具体的にゲーム会社やWEB系企業などに所属しているので、企業内で活動していることが一般的といえます。
どんな役割がある？
エンジニア型はデータ分析を専門的に行っているので、一見なにも共通点がないデータなどを分析して共通点を見つける役割が重要です。データ分析によって企業の傾向について把握することによって、企業の利益に貢献することが役割といえます。
必要なスキルは？
エンジニア型はデータ分析を行うために自分自身でプログラミングをして、収集したデータに適したプログラムを作成する技術なども必要なためシステム開発の知識や実力なども必要不可欠です。
また、データ分析によって得られた専門的な知識などを専門的に学んでいない人に正確に伝えるため、言語能力とコミュニケーション能力も大切なスキルです。専門的な知識を専門外の人に教えるためには、情報を正確に把握することも必要といえます。
エンジニア型の適性は？
エンジニア型の適正としてはデータ分析などコツコツを行えるような根気強さ、直接的に企業と話す機会は少ないですが企業の問題解決を担っている意識も必要です。エンジニア型は企業活動において目立つことは少ないですが、そのような状態に不満を抱くことなく業務を行える人が向いています。
勤務先は？
エンジニア型の勤務先としては所属しているIT企業などに出社して勤務する以外にも、テレワークなどを活用して自宅などで業務を行う場合があります。テレワークの導入によって働き方に多様性がでてきました。
それぞれ向いている人の特徴は？
コンサルタント型とエンジニア型はどちらもデータアナリストとしてデータ分析をもとにデータを活用して、企業活動をサポートすることが目的ですがそれぞれ求められていることは理解してください。
なので、本来コンサルタント型が得意としている分野をエンジニア型に依頼しても期待したような成果を得られないことも珍しくありません。では、コンサルタント型とエンジニア型それぞれ向いている人の特徴について紹介していきます。
コンサルタント型
コンサルタント型はデータ分析に関しては最低限の知識を持っていれば問題ないといわれていますが、データ分析を元にして企業側の目線に立ってどのような問題点があるのか、どういった成長が見込めるのかについて理解する必要があります。
コンサルタントでは企業側に解決策を提案して終わりではなく、解決策を実行するための具体的なアドバイスやサポートも必要です。そのため、コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力、資料作成能力が高い人がコンサルティング型には向いています。
エンジニア型
エンジニア型はデータ分析のスペシャリストであることが求められる他、データに合わせた分析を行うためにシステム開発を行うことも少なくないので、プログラマーやシステムエンジニアなどの経験者が多いです。
直接的に企業側とやり取りする機会は少ないですが、データ分析の結果を社内でしっかりと伝えるために専門的な知識をわかりやすいようにかみ砕く言語能力、共通点がないように見えるデータから共通点を見つける根気強さなどが大切です。
目立つポジションに立つことは少ないですが、正確なデータ分析を行って様々な場面でサポートに回る縁の下の力持ちとしてやりがいを感じる人には向いています。
まとめ
コンサルティング型とエンジニア型は似ているようで実は全然違う存在です。しかし、よく勘違いされる点としてコンサルティング型データアナリストとエンジニア型データアナリストは対立関係にあるように思われていますが、実はそんなことはなくお互いが協力関係にあるといえます。
エンジニア型データアナリストが様々な方法によって分析したデータを元にして、コンサルティング型データアナリストが企業側に解決策を提案するなどの協力をすることが多いので、どちらかが欠けてしまうと十分な効果が出せません。
状況に合わせてどちらにデータ分析を依頼するべきかを考えて、適切なデータアナリストを採用できるようにしっかりと理解してください。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
