企業が売上の増加を考える上で欠かせない作業がデータ分析です。注文履歴やユーザー情報など様々なデータを解析して、有効な施策を考える必要があります。しかし、大量のデータを保持していても、それを役立てる方法が分かっていないと意味がありません。
そこで活躍を期待される職種がデータアナリストです。データアナリストは、大量のデータを分析し企業に具体的な解決案を提案します。
データアナリストは主にコンサル型とエンジニア型に分けられます。今回の記事では、二種類それぞれの特徴とデータアナリストの最新技術について解説します。
コンサル型データアナリストの特徴
コンサル型データアナリストは、主に企業が抱える問題を解決する職種です。
まず、クライアントからヒアリングを行い企業が抱える問題を浮き彫りにします。そして問題を解決するために必要なデータ分析手法を考えます。データ分析が終われば、結果をもとに解決策や新たなサービスを提案します。
企業との折衝やプレゼンテーションといった作業が多く、企画力やコミュニケーション力が重視されます。さらに、サービスを展開していくためにはマーケティングの知識も必要です。
企業にとっては、データをどのように解決していいのか全く分からない状態でも相談に乗ってもらえるメリットがあります。サービスの提案から実行、運用といった一連の作業を任せて依頼したい場合に活用したいサービスです。
エンジニア型データアナリストの特徴
エンジニア型データアナリストは、データを集めて様々な資料やモデルを作成します。
まず、クライアント企業が持つ大量のデータを整理して、使いやすいようにデータを再構築します。それらのデータから図表や資料を作成して企業に提供します。
エンジニア型データアナリストは、データベースの作成や分析システムの開発、規則性の発見といった作業が多く、プログラミングや解析能力が求められます。
企業にとっては、データを整理する目的がはっきりしている場合や、具体的な施策に関しては自社で考えたい場合に活用したいサービスです。
データアナリストの最新技術とは?
データアナリストの最新技術として注目されているのが機械学習です。ディープラーニング等の性能が飛躍的に増大する中、AI(人工知能)の技術を活用することはデータアナリストにとって必須項目になっています。
機械学習は、データの特徴や規則性を見出し、モデル化することを得意とします。データ分析と非常に相性が良く、消費者特性の発見や、新たなビジネスモデルの構築に役立ちます。
AIを活用すると人間が気付かなかったビッグデータの隠れた関係を掘り出せます。作業の効率化や結果の信頼性において、ツールによる手作業の分析よりも優れています。
これからデータアナリストを目指す方に
データアナリストに必要なスキルとしてはデータベース操作と統計学が挙げられます。膨大なデータをどのように操作・分析していくか理解していないと、データの活用方法を見出せません。
また、データ分析結果をクライアントに分かりやすく示すために、データ可視化ツールを扱う知識が必要です。Excelを始めとしたツールのグラフ表示や、関数、プラグインについてのスキルを身に付けておきましょう。
さらに、ディープラーニング等のAI技術の習得も必要です。データアナリストは、専門的知識とIT技術を組み合わせてモデルを構築します。プログラミング言語においては、特にPythonを学んでおくと、ビッグデータの解析に役立つはずです。
まとめ
広告やマーケティング、医療など様々な分野でデータ解析の需要が高まっています。しかしデータアナリストの供給は足りておらず、業界で人材不足が叫ばれています。
これからもデータアナリストの需要はますます高まっていくことが予想されます。エンジニアがデータ分析や機械学習を学ぶと、自分の市場価値を大いに高められるはずです。