フリーランス求人を探すデータ分析の副業で稼ぐ！報酬目安、案件獲得方法と必要なスキル、注意点
データ分析に携わるデータアナリスト、データサイエンティストの方の中には、副業に興味がある人もいるのではないでしょうか。本記事では、データ分析の副業に焦点を当て、その報酬目安や案件獲得方法、必要なスキルや注意点について紹介していきます。データ分析の副業で稼ぎたいと考えている人は必見です！
目次
データ分析の副業市場
ビジネスにおいて、ビッグデータの重要性は高まる一方です。そして、ビッグデータを企業が利活用するためには、データ分析の作業が必要となってきます。データ分析には機械学習や統計分析、データマイニングといった専門的な知識、技術が求められ、これらに長けたデータアナリストやデータサイエンティストの需要も高まっています。近年、これらを副業にする方も増えていますが、データ分析の副業市場はどのようになっているのでしょうか。
データ分析、データアナリストの人材不足
日本において、データ分析を専門とする人材はまだまだ絶対数が少ない状況です。データ分析のために必要な統計学を学んでいる人が少ない上に、プログラミングやマーケティング、コンサルティングといった専門知識を兼ね備えた人材が育っていないことも人材不足に拍車をかけています。データ分析の重要性自体はすでに様々な企業や大学が認知しており、そのための人材育成も始まっています。しかし、人材育成には時間がかかるため、膨れ上がる需要に対して供給が全く追いついていません。結果として、データ分析が可能な人材は圧倒的に不足しています。そのため、データ分析の副業案件は増えており、特にデータアナリストの募集は正社員よりもフリーランスや副業としての数のほうが多いとも言われています。
データ分析、データアナリストの需要は高い
データ分析を必要としている業界は多岐にわたります。飲食業界や小売業界では、顧客情報サービスのデータやログを解析することで品揃えやサービスの改善を試みています。ゲーム業界ではプレイヤーの動向を離脱率や売上データ、プレイ履歴などから分析することでソーシャルゲームの運営施策のヒントとしたり、ダウンロードコンテンツ製作や新作ゲームの開発の参考にするなどしています。このように、様々な業界でデータ分析の出番が増えてきており、データ分析を行えるデータアナリスト、データサイエンティストの需要は非常に高くなっています。前述したとおり、データアナリストやデータサイエンティストの人材は不足している現状のため、即戦力で稼働できる人材であれば、まさに引く手あまたの状況だと言えるでしょう。
データ分析の仕事は主に3種類
データ分析の仕事は、企業に蓄積されたビックデータを分析し、企業の課題解決や戦略立案、サービス改善などに繋げていくことです。 ここでは、データ分析の副業案件の主な種類を3つ紹介していきます。
AIエンジニア系
データ分析の分野において、AI技術の活用は欠かせません。AIエンジニアは、高度な確率統計を用いた分析や、機械学習を活用した分析を行う際に、データの収集・加工、AIモデルの開発を行うことが主な仕事となります。
企業におけるビッグデータ活用が浸透してきた昨今では、より高度な分析を行うことができるAIエンジニアの需要は高まっています。
データエンジニア系
データエンジニアは、分析対象のデータの収集・加工・蓄積などの、データエンジニアリングと呼ばれる役割を担う仕事です。 データ分析を行う際には、分析に必要となるデータを、分析に適した形式で準備する必要があります。しかし、いざデータ分析に着手しようとしても、データが複数のシステムに点在し、データ形式も異なっているという状態からスタートすることがほとんどです。
そのためデータエンジニアは、分析に適した形式でデータの収集・加工し、スムーズな分析に向けたデータの整備を行います。
コンサルタント系
コンサルタントは、企業の経営課題や事業戦略などを踏まえて、どのようなデータ分析結果があれば企業のビジネスに価値を提供できるかを見極め、データ活用の方向性や、分析内容の提案を行う仕事です。
コンサルタントは、データ分析に関する知識のほか、企業経営や事業課題など、企業の状況を正しく理解し、企業にとって有益な提案をするスキルが求められます。
データ分析の副業案件の種類、例
ここでは、データ分析の副業はどのようなものがあるのか、具体的な案件例を交えながら見ていきましょう。
データベースの構築
企業が膨大なデータを管理するためのデータベースの構築も、データ分析副業においてはよく見られる案件内容です。データベース構築案件の具体例としては、「大量のデータを自動管理できるデータベース管理システムの構築」や「データベース管理システムのメンテナンスおよび改善」、「顧客管理システムの構築」などがあります。中には「自然言語処理エンジンの開発」のような、機械学習の知見やスキルが求められる案件もあります。
AI開発・Web開発
AI開発やWeb開発も、データアナリストやデータサイエンティストに依頼される案件の一つです。例えば、AIを活かしたシステム開発としては「Pythonを使って市場予測モデルを構築する」「IoTを利用した顧客管理システムを作る」などといったものがあります。また、Webサイト開発では「公式サイトへのチャットボット組み込み」や「購入履歴からおすすめ商品を自動提案するECサイトの構築」などが挙げられるでしょう。マッチングアプリなどのアプリ開発を手掛けるケースもあります。
ビッグデータの解析
ビッグデータの解析も、データアナリスト、データサイエンティスト向けの案件です。具体的な案件例としては、「小売店の売上データから売れ筋商品、ひいては顧客のトレンドを探り出す」、「晴れの日と雨の日で商品の売れ行きにどのような差が出るのかを調べる」、「機械学習をデータ分析に導入して市場の動きを予測する」などといったものがあります。取り扱うデータの種類は幅広いため、機械学習や統計学などのスキルを駆使する必要があります。また、単に現在のデータを分析するだけでなく、分析結果から予測を行ったり、経営戦略決定のアドバイスを行うといったことも求められます。
プログラミングスクール講師
データ分析のスキルや経験を活かして、プログラミングスクールやAIスクールの講師を副業とする人も増えています。データ分析の分野はまだまだ人材不足ではあるので、実務経験をもとにデータアナリスト、データサイエンティスト志望者に知識を教える講師のニーズも多くみられます。また、スクールの講師だけでなく、法人向けの研修やセミナーでの講師といったケースもあります。人に教えるのが好きという人は、こういった副業を検討してみるのもおすすめです。
副業の案件例
実際にどのようなデータ分析の副業案件があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、副業の案件例をいくつかご紹介していきます。
案件例｜デジタルマーケティングのデータ分析
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データサイエンティスト |
| 単価目安 | ～￥1,000,000/ 月 |
| 業務内容 | ・データ加工、分析（因果推論等） ・予測モデルのチューニング ・マーケ戦略立案、KPI策定 ・報告資料作成、報告 |
| 必須スキル |
・デジタルマーケティングの実務経験（業種問わず1年以上） ・Python or Rでの分析実務経験（1年以上） ・SQLの実務経験（1年以上） ・機械学習の実務経験（半年以上） ・BIツールの実務経験（半年以上） ・資料作成能力 ・顧客折衝経験 |
案件例｜クレジットカード会社のデータ分析支援業務
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 単価目安 | ～￥700,000/ 月 |
| 業務内容 | ・SASを使ったデータ抽出、抽出したデータをDataRobotへ投入し大量のデータ処理。 ・Pythonを使用した業務の効率化等 |
| 必須スキル | SQL、pythonの経験 |
案件例｜データ分析・基盤構築支援
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | 分析基盤エンジニア |
| 単価目安 | ～￥800,000/ 月 |
| 業務内容 | 各プロダクトからのデータ収集、加工・集計対応。 その後可視化、分析結果からの将来予測など。 |
| 必須スキル |
・データベースを活用したシステムの設計・開発経験（2年以上） ・AWSの各種サービスを活用したシステムの構築経験 ・データ加工、SQL発行し、ご自身で設計経験 ・BIシステムの開発経験がある方 |
データ分析の副業案件の報酬目安、単価相場
データ分析の副業の報酬や単価はどのくらいなのでしょうか。ここでは、データサイエンティストとデータアナリストそれぞれのパターンに分けて、報酬目安と単価相場の状況を解説します。
データサイエンティストの報酬、単価相場
データサイエンティストは統計や機械学習などの知識を活用し、データベースの構築やデータクレンジング、分析アルゴリズムの選定、チューニング分析など、よりテクニカルな領域をメインに取り扱う職種です。データサイエンティストの業務は幅広く、さらに保有するスキルや知識、経験によって受注できる案件も大きく異なります。そのため、報酬のレンジも非常に広いですが、クラウドソーシングサービスの案件を確認する限りでは時給換算で3,000円～5,000円あたりが相場となるでしょう。より専門性の高いデータ分析案件となってくる場合、報酬はさらに高額になりますが、その分経験年数やスキルなどといった受注条件も厳しく設定されている場合が多いです。
データアナリストの報酬、単価相場
データアナリストは、データサイエンティストと比較して、よりビジネスサイド寄りの職種です。統計学を用いてデータの分析や可視化を行うとともに、課題整理や分析結果を活用したビジネス展開の検討といった内容をメインに取り扱います。データアナリストもデータサイエンティスト同様に、知識やスキル、経験に応じて案件の受注条件が大きく変わります。基本的には時給換算で2,000円～5,000円程度が相場となりますが、案件次第では時給換算で7,000円以上の報酬を手にすることも可能です。ちなみに、データアナリストの案件は主に経営課題の解決を図る「コンサル型」と、サービス品質向上を行う「エンジニア型」に分けられます。会社経営に関する知識が要求されるコンサル型の方が単価が高く、かつ受注条件が厳しく設定されているケースが多いと言えるでしょう。
データ分析の副業に必要なスキル
ここでは、データ分析の副業を行うにあたって必要となるスキルについて解説します。副業案件に応じて必要となるスキルも大きく変わりますが、その中でも最低限備えておくべきスキルに焦点を絞って見ていきましょう。
統計
統計学の知識はビッグデータを読み解く上で非常に重要です。実際に分析システムを構築する上でも、統計分析や数理モデルなどの場面で統計学に関する知識が要求されます。また、統計は数字を扱いますから、確率や微積分など数学の知識も必要です。少なくとも、高校で学ぶ内容をもう一度復習しておくと良いでしょう。
論理的思考
データ分析では物事を体系的に整理して考える論理的思考のスキルも必要となります。複数のデータから共通点を見つけ出して大まかな傾向をつかむ帰納法、それまでの分析結果に新たなデータを加えて結論を導く演繹法といった思考方法は、データ分析の副業を進めていく上は欠かすことができません。
機械学習
人工知能の技術が発達したことで、機械学習やディープラーニングといった技術も様々な場面で応用されるようになりました。もちろんデータ分析の領域においても例外ではなく、膨大なビッグデータの中から必要な情報を抽出して分析するためには、機械学習の力に頼る必要があります。そのため、機械学習に関するスキルも備えておく必要があります。
機械学習の知識やスキルを習得したいのであれば、「AIジョブキャンプ」がおすすめです。AIジョブキャンプは社会人向けの「AI教育講座」と業務委託の案件紹介をする「エージェント」サービスがセットになった無料の研修プログラムです。現役のデータサイエンティストによる機械学習を学べるオンライン講座を受講でき、登録料や利用料もかかりません。副業からスタートしていずれは独立したいという人も、ぜひAIジョブキャンプをご活用ください！
プログラミング
前述した機械学習の取り扱いには、PythonやR言語といったプログラミング言語の知識が要求されます。また、Web開発を行う場合もHTMLやCSS、JavaScriptなどの言語について知識が無ければ仕事になりません。データベースを扱うならば、SQL言語に関する知識も必要となります。データベースと連携するシステムを作るために、C言語やVBAなどを駆使する場面も出てくるでしょう。このように、様々なプログラミング言語の知識とそれらを使いこなすスキルはデータ分析の副業において必要不可欠です。
マーケティング能力
データ分析の結果、発見した事実がどのようにクライアント企業の利益につながるのかを考えるためには、マーケティングに関する知識が必要となります。企業がデータ分析に対して期待するのは、経営課題の解決や新たなビジネスチャンスの発見など、最終的に企業に対して売上アップや収益増加につなげるためのヒントを見つけ出すことです。クライアントの要望に応えるためにも、マーケティングの知識は備えておきましょう。
データ分析の副業獲得に役立つ資格
データ分析の副業をするために必須の資格はありませんが、取得しておくと案件獲得に有利になる資格は存在します。データ分析の副業に役立つ資格を紹介していきます。
統計検定
統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会の運営する、確率統計に関する知識やビジネスへの応用スキルを評価する国家資格です。 試験は４級、3級、2級、準1級、1級の5段階に分かれています。データ分析の仕事には統計学の知識が欠かせないため、自身の知識レベルに合った資格から取得を目指すとよいでしょう。
基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の主催する国家資格です。ITエンジニア初心者向けの試験であり、取得することでITに関する幅広い基礎知識を身につけることができます。
データ分析に特化した資格ではありませんが、データ分析の副業案件を獲得していくためには、幅広いITの知識を有していることが求められるため、取得しておくことが望ましいでしょう。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、IPAの主催する国家資格です。基本情報処理技術者試験の上位資格となっており、IT技術に関する深い知識や、実務への応用力が問われます。 取得しておくことで、ITエンジニアとして実務をこなしていくための一定の知識やスキルを有していることを証明できます。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験とは、IPAの運営する国家資格です。試験内容は、データベースの設計、運用、セキュリティなど、データベースに関する知識やスキルを評価するものとなっています。
データ分析の副業案件を獲得していくためには、データベース関連の知識も必須となるため、取得しておくとよい資格のひとつです。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、LPI-Japanによる、オープンソースデータベースに関する専門知識を有していることを認定する資格です。
試験はSilverとGoldの2つのレベルに分かれており、Silverはデータベースの基礎的な知識と実務スキル、Goldは大規模なデータシステムの設計、構築、運用を行う専門的なスキルを問う資格となっています。
G検定・E資格
G検定・E資格は、いずれも一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する資格です。
G検定はディープラーニングに関する基礎知識と、ディープラーニングをビジネスに活用していくための能力を問われる資格となっています。一方で、E資格はエンジニア向けの資格であり、ディープラーニングの実装に関するスキルが問われます。ディープラーニングは、データ分析の分野における重要な技術となるため、取得しておくことで専門的な知識を有していることの証明ができるでしょう。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の運営する、Pythonを活用したデータ分析スキルを認定する資格です。
試験内容は、データ分析で使われるPythonの主要なライブラリを活用して、データ分析を行う能力を問うものとなっています。データ分析の副業案件では、Pythonのスキルが必須となっていることも多いため、取得しておくと実践的なデータ分析のスキルがあることをアピールできます。
オラクルマスター
オラクルマスターは、Oracle社の主催する、オラクルデータベースに関するスキルを認定する資格です。
試験はBronze、Silver、Gold、Platinumの4段階に分かれており、上位試験を受験するためには下位試験に合格している必要があります。オラクルマスターはデータベース関連の資格として知名度の高い試験ですので、取得しておくとデータ分析の副業においても有利に働くでしょう。
統計士・データ解析士
統計士・データ解析士とは、内閣府移行認可一般財団法人実務教育研究所が運営する資格です。
統計士は、統計に関する知識や実務スキルを有していることを認定する内容となっており、データ解析士は企業データをビジネスに活用していく能力を問われる資格となっています。 いずれも通信教育を修了すれば認定される資格であるため、自身の都合に合わせて学習を進めることができます。
データ分析の副業案件の獲得方法、探し方
ここでは、データ分析の副業案件を探し、受注するための手段について解説します。様々な方法が存在しますので、自分にとってやりやすい方法で案件を探していきましょう。
エージェントを利用する
案件の探し方でまず挙げられるのが、フリーランス向けのエージェントサービスに登録し、案件の紹介をしてもらうという方法です。フリーランス向けのエージェントには稼働日数が週２～３日で済む案件や、リモート案件なども多数あるため、副業案件を探している場合にも十分に役立ちます。エージェントであれば自身のスキルや過去に手掛けた案件の実績に応じて、エージェント側が最適な案件を紹介してくれますので、案件を一から探す労力も軽減できます。さらに、クライアントとの交渉や、報酬の支払い関連もサポートしてもらえるため、トラブルが発生しにくい点もエージェント利用の魅力の一つです。ある程度の実務経験が必要ではありますが、その分高単価の案件が揃っているため、副業で稼ぎたいと考えている人にはぴったりの方法です。
クラウドソーシングを利用する
副業未経験者におすすめの方法が、クラウドソーシングの利用です。企業が案件を募集してフリーランス側が受注するという方式のため、一見するとエージェントと似ていますが、クラウドソーシングの場合は紹介は行わず、あくまで仲介のみを行います。エージェントと比べると単価が安い仕事も少なくありませんが、未経験でも可能な案件も数多く登録されているため、副業経験を積む上では非常に便利なサービスと言えるでしょう。
友人、知人の紹介
友人や知人といったコネクションを使い、仕事を直接受けるという方法もあります。紹介者からクライアントについてあらかじめ教えてもらえることもあるため、ある程度の信頼感は担保されていると言えるでしょう。このように紹介経由で案件を獲得できることもあるので、日ごろからセミナーなどに参加し、ネットワークを広げておくことも大切です。なお、紹介経由の場合は契約手続きを自身で行う必要があるので、この点については注意しておきましょう。
コンペに参加する
少し特殊な例ではありますが、データサイエンティストやデータアナリスト向けに開催されているコンペに参加する方法もあります。優秀なものに対しては賞金が出されることがあるので、賞金を獲得することで副業収入にもなります。また、賞金の有無にかかわらず、コンペで実績を上げれば、副業をはじめとする案件依頼の声が直接かかることも期待できます。コンペに参加すること自体が経験やスキルアップにもつながりますので、キャリアアップの一つの方法として参加してみてもよいでしょう。
SNSで探す
SNS上で案件を募集しているというケースもあるため、SNSをチェックし、気になる案件があれば応募してみるのも良いでしょう。中にはクラウドソーシングやエージェントで公開されていないような案件を受注できる場合もありますし、未経験でも手掛けることが可能な案件が見つかるケースもあります。ただし、SNSは匿名で利用が可能なため、トラブルに巻き込まれる可能性もゼロではありません。この方法で案件を受注する場合は信頼できる案件かどうか、冷静に見極めることが重要です。
データ分析の副業獲得におすすめのサービス
ここでは、データ分析の副業案件を探す上でおすすめのサービスについて、4つをピックアップしてご紹介します。どのサービスも案件が安定して見つかる、バックアップ体制が整っているなどの様々なメリットがあるため、データ分析の副業を始める際にはぜひ利用を検討してみてください。
クラウドワークス
クラウドワークスは大手のクラウドソーシングサービスで、業界内でも最大級の登録者数を誇ります。取り扱っている案件数も多く、未経験者歓迎の案件から経験者向けの高額案件まで非常に幅広く募集が行われている点が特徴です。自分のスキルや経験に合わせて案件を探すことができるため、副業未経験から始める場合はクラウドワークスで案件を受注していくと良いでしょう。
ランサーズ
クラウドワークスと並ぶ大手クラウドソーシングサービスがランサーズです。業種ごとに細かく案件が分類されているため、案件を探しやすい点は大きなメリットと言えるでしょう。また、「認定ランサー制度」というものが存在し、一定の条件を満たすと認定ランサーとしてより高額な案件の受注ができたり、案件の紹介を受けることが可能です。
コンタクトアース
コンタクトアースはフリーランス向けのエージェントサービスです。全案件が完全リモートとなっているので、出社の必要がなく副業としても取り組みやすいのはメリットだと言えるでしょう。また、案件内容はDX（デジタルトランスフォーメーション）に関連するものに特化しており、関連するスキルや経験がある場合は案件獲得に有利に働きます。DXに関連した業務に取り組みたい場合は、利用してみるとよいでしょう。
BIGDATA NAVI
数あるフリーランス向けエージェントの中でも、データ分析に特化したサービスとして知られているのがBIGDATA NAVIです。機械学習やIoT、AIなどデータ分析に関連した案件を多数保有しています。また、プログラミング言語や開発環境など条件を細かく指定して案件の検索ができるため、より自分の希望やスキルにフィットした案件を探し出せます。案件を紹介するキャリアアドバイザーもデータ分析に関する知識を持っているため、専門性の高い質問にもきちんと回答してくれます。データ分析の副業案件に取り組む上では是非登録しておきたいサービスです。
データ分析の副業をするメリット
データ分析の副業を行うことにはどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、データ分析の副業によって得られる様々な恩恵について解説します。
本業と異なる立場で経験値が深まる
データ分析を副業とする場合、普段の業務とは異なる視点に立って仕事を行うことになります。本業とは違う経験を副業を通して得ることで、データ分析という仕事における経験値がより深まります。本業の経験が副業に活きるのはもちろんですが、副業から得た知識や経験が、本業にも活かされることもあります。また、正社員とは違う立場で業務を経験することも、社会人としての学びにもなるでしょう。通常の業務だけでは得られない経験や実績を得られることは、大きなメリットです。
自分の市場価値を試せる
いずれはフリーランスとして独立したいと考えている人であれば、副業を試みることで自分の市場価値を試せるという点もメリットになります。副業では、会社のバックアップなしに案件に臨まなければなりません。案件獲得から納品まで、すべての工程を自分ひとりで行う必要があります。そのため、能動的に動かなければ仕事は獲得できませんし、結果を出せなければ案件を継続して受けることができません。データ分析の副業は、自分の市場価値がどれだけあるのかを知り、市場価値を高めるにはどうすれば良いかを試す良い機会と言えます。
収入が増える
副業を行うことで、単純に収入が増えるという点も大きなメリットです。企業に勤めている場合、昇給するにはそれ相応の時間や成果が求められます。場合によってはなかなか昇給に至らないということもあるでしょう。しかし、副業をすることで収入源を増やせば、本業で昇給するのを待たずして年収アップが見込めます。また、独立を考えている人であれば副業収入を貯めて独立資金に充てるのもおすすめです。
データ分析の副業案件を探す際のポイント
データ分析の副業案件を探す際には、どのようなポイントを意識しておけばよいのでしょうか。データ分析の副業案件を探す際の留意点について説明していきます。
土日や平日夜の稼働は可能か
データ分析の副業は、基本的には土日や平日夜など、本業の就業時間以外の時間を使って行うことになります。そのため、土日や平日夜の稼働が可能な案件を中心に探していくとよいでしょう。
案件の中に稼働条件が明記されていない場合は、応募前に条件を事前に確認しておくことが大切です。
週の最低稼働日数はどのくらいか
データ分析の副業案件を探す際には、週の最低稼働日数も必ず確認しましょう。副業の場合は、週1日〜3日程度の稼働日数から始めるのが現実的です。
本業に支障をきたさないよう、無理のない最低稼働日数と稼働時間をあらかじめ決めたうえで、条件に合致する案件を探すようにしましょう。
フルリモート案件はあるか
フルリモート案件であれば、出社にかかる移動時間も副業の時間にあてることができます。そのため、データ分析の副業は、フルリモートが可能な案件を探すのがおすすめです。
データ分析の副業案件はリモートワーク可の案件が多く存在するため、リモートワークの条件をよく確認しておきましょう。
高単価な副業案件が豊富か
エージェントサービスやマッチングサービスを使って副業案件を探す場合、高単価な副業案件が豊富にあるかを確認することも大事です。副業として少ない時間で効率的に稼ぐためには、高単価な案件を獲得していくことが近道です。
日頃から高単価案件が豊富に存在するサービスをチェックし、応募に必要なスキルや実績を計画的に身につけていくなど、高単価案件を確実に獲得するための工夫をしていきましょう。
データ分析の副業の注意点
ここでは、データ分析の副業を始めるにあたって、覚えておきたい注意点について解説します。
実務経験が必要
多くのデータ分析の案件は、1年～3年程度の実務経験を応募資格としていることがほとんどです。データ分析は未経験という人の場合は、副業といえど案件獲得は難しいということは理解しておきましょう。また、実務経験はあるものの1年未満といった場合も、まずは本業で経験を積んだのちに副業に取り組むことをおすすめします。
就業規則を確認する
副業を始める前には、事前に勤めている企業の就業規則を確認しましょう。企業によっては副業を明確に禁止していたり、副業を行う際には許可が必要としているケースもあります。副業禁止と定められているにも関わらず副業を無断で行ってしまうと、最悪の場合、懲戒免職されるリスクもあるため注意が必要です。もし副業を始めても良いかどうかわからない場合は、勤務先の人事部や総務部などに問い合わせしてみましょう。
税金への理解を深める
副業でも20万円以上の所得一を得た場合、確定申告を行わなければなりません。特にデータ分析の副業は高単価の案件も多いため、事前に税金や確定申告についてしっかりと知識を持っておくことが重要です。うっかり確定申告を忘れてしまうと、脱税とみなされて高額の追徴金を課される恐れもあるため十分に注意しましょう。
データ分析副業の将来性
データ分析の副業を続けていく上で、気になるのは業界の将来性です。ここでは、データ分析の副業の将来性について解説します。
データ分析はアウトソーシングのケースが多い
データ分析にかかわる職種は生まれてからまだ日が浅く、企業としては専属でデータ分析に関わる人材を雇うよりも、アウトソーシングを行ってその真価を見極めたいと考えています。こうした事情から、今後もデータ分析は副業ワーカーや専門業者にアウトソーシングしていくという流れが続いていくことでしょう。副業としてはもちろんですが、将来フリーランスになるとしても、ニーズの高い職種であると言えます。
データ分析は業界や業種を問わないスキル
データ分析のスキルは特定の業界や業種のみに特化したものではありません。様々な領域で応用できるスキルであり、今後も業界や業種を問わず活躍できると言ってもいいでしょう。ビッグデータの活用が叫ばれている今、データ分析のスキルはどの業界からも注目されるものであり、将来性は十分にあると言えるでしょう。
新しい領域のためデータ分析の副業はチャンスが豊富
データ分析の領域は、企業におけるビックデータ活用が注目されるようになった2010年ごろから広がりを見せました。したがって、データ分析に関わる仕事はまだ新しい領域であるといえます。
しかし、企業は競争力を高めるために、さまざまな最新技術を駆使してビックデータ活用に取り組んでいます。データ分析は今後もますます技術革新が進むことが予想される領域であり、専門人材の需要は高い状態が続くと考えられるため、将来的に見てもチャンスが豊富な副業であるといえるでしょう。
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