フリーランス求人を探すデータ分析の仕事に必要なスキルと就職先は？
データ分析とは、与えられたデータを分析し、その結果に基づいてビジネスの意思決定やサービス提供を支援する仕事です。データ分析のスキルを求めている業種には、具体的にどのような仕事があるのでしょうか？
本記事ではデータ分析に必要なスキルや経験、データ分析を扱う有名企業を紹介していきます。
目次
データ分析の仕事は大きく分けて3種類
データ分析の仕事は、大きく分けるとAIエンジニア系・データエンジニア系・データコンサルタント系の3つに分けられます。どれも同じに感じるかもしれませんが、求められるスキルや気質はどれも異なるので、データ分析関連の仕事を目指すなら仕事の内容や立ち位置をよく理解することが大切です。それでは、各仕事内容や特徴を見ていきましょう。
AIエンジニア系
AIエンジニア系の仕事にはAIエンジニアや機械学習エンジニアなどが挙げられます。AIエンジニア系の役割は機械学習やディープラーニングなどの技術を用いて、これから紹介するデータサイエンティストやデータアナリストなどが分析に用いるシステムを開発することです。そのため、AIエンジニア系の職業はデータ分析に関わる職業の中でも特に開発スキルやエンジニアとしての経験が求められます。
具体的にはPythonやR言語などのデータサイエンスに関連する言語のスキル、JavaやCなどのシステム開発によく使われる言語のスキル、数学や統計学などアルゴリズムを作るためのスキルが必要です。
データエンジニア系
データエンジニア系の職業にはデータエンジニアやデータベースエンジニアなどが挙げられます。AIエンジニア系の仕事やデータコンサルタント系の仕事ではデータを取り扱いますが、用意されたデータをそのまま利用してしまうと、データの誤差をそのまま拾って正しい分析ができなかったり、そもそもデータの量が多すぎてデータベースを取り扱いきれなかったりします。そこでデータエンジニアはデータクレンジングと言って余計なデータを取り除いたり、データサイエンティストなどのポジションの人たちがデータベースを操作しやすいようにデータベースの構築を行ったりします。
データエンジニア系のポジションで求められるスキルは、データベースをはじめとするインフラ構築に関連するスキルや、データクレンジングに関連するスキルです。具体的にはSQLを使ったデータベースの操作、OracleやDB2など様々なデータベースに加えてクラウドも構築できるスキルが挙げられます。また、AIエンジニアなどにデータを渡すにあたってJavaやPythonなどプログラミング言語への理解もあるとなお良いでしょう。 データ分析系の職業の中でもデータエンジニア系のポジションは縁の下の力持ちのようなポジションです。キャリアとしてはインフラ系の職業からキャリアチェンジをする人が多い傾向にあります。
データコンサルタント系
データコンサルタント系の仕事には、データサイエンティストやデータアナリストなどが挙げられます。こちらのポジションでは、データを分析してその結果やビジネスに関するアドバイスを行います。現代では多くの企業でビッグデータを活用していますが、大量のデータを扱える人材の数は限られており、ビッグデータに関する知見を持った人材がいない企業も多いです。そこでデータコンサルタント系のポジションではデータを分析したりビッグデータについて知識がない人でもわかるようにクライアントなどへ分析結果を伝えたりできるスキルが求められます。
データコンサルタント系のポジションに求められる能力は、BIツールと言ってデータの分析・可視化ツールを使いこなせる能力や、分析結果を適切にわかりやすくクライアントや社内の上層部に伝えるプレゼン能力、マーケティングへの理解が求められます。
ちなみにデータサイエンティストとデータアナリストはどちらもデータを分析する仕事という点が共通しており、混同されることが多いです。どちらかと言うとデータアナリストはマーケターやコンサルタント寄りの職業で、分析結果を元にしたビジネスパートナーへの提言が主な仕事となります。それに対してデータサイエンティストはAIエンジニア寄りで、データアナリストよりもPythonなどを用いて高度な分析を行います。ただこの2つは共通している部分が多いことから、データアナリストという名称でデータサイエンティストの募集が行われていたり、逆もよくあるので、求人に応募する際は内容をよく確認することが大切です。
データ分析の仕事に必要なスキルや経験
これまでデータサイエンスに関連する仕事の内容やそれぞれに求められるスキルについて紹介しましたが、それだけでなく各職種に共通して求められるスキルや経験もあります。それでは、データ分析の仕事に必要なスキルや経験を見ていきましょう。
ロジカルシンキング
データに限らずITに関わる仕事にはロジカルシンキング的な思考が欠かせません。ロジカルシンキングを日本語に訳すと論理的思考力と言い、その名の通り物事を論理的に筋道立てて考える能力のことを指します。プログラミングや分析業務を行うにあたっては、「◯◯の結果を求めたいならAとBの操作を組み合わせてどのような順序で行わなければいけない」と言うように、結果から逆算してどんな操作が必要なのか考える必要があります。この考え方をロジカルシンキングと言い、ロジカルシンキング的な考え方を身につけるには普段から物事の全体像をイメージし、そこから必要としている結果にたどり着くためのルートを考える癖を付けましょう。
データ整理スキル
部屋に物が散乱していると必要なときに必要なものが見つからないように、データもごちゃごちゃしている状態だと必要なときに必要なデータを取り出せませんし、データベースの動作も重くなってしまいます。またデータを収集するにあたっては、適当に回答するユーザーがいるなどして例外的なデータが出ることもあります。そこで主にデータエンジニアやデータベースエンジニアは他のデータを取り扱うポジションの人たちが正しい分析結果を導き出したり、快適にデータベースを操作したりできるようにする必要があります。そこでデータベースを使いやすいように設計したり、余計なデータを除外したりして整理します。
また、データエンジニア以外のポジションでは主にデータサイエンティストやデータアナリストに関しては、データに関して専門的な知識を持たない人に対して説明を行わなければいけない場面も少なくありません。そこでこれらのポジションでは可視化ツールを用いてデータを整理し、見やすいようにまとめます。
このようにデータを取り扱う職業では、データの関係性を理解し、整理する能力も欠かせません。
AI・ビッグデータに関するスキル
ビッグデータを取り扱うには、当然AIやビッグデータに関するスキルも必須です。具体的にはデータベースを操作するために必要な言語であるSQLや、AI開発によく使われるPythonやR言語など、そしてアルゴリズムを作ったり、分析を行ったりするための統計学や数学のスキルが挙げられるでしょう。また、AIやビッグデータ分野はIT業界の中でも特に進歩が著しい分野であり、日々技術がアップデートされています。そのため、データ分析の業務に携わるならこれらの分野のトレンドを日頃から把握しておくことも大切です。
データ分析を仕事にする場合の働き方
データ分析を仕事にする場合の働き方は多種多様です。IT関連職は他の業界と比べて働き方改革が進んでいる業界であり、正社員以外ではフリーランスとして活躍している人も多いです。また、データ分析関連の職種は人手が足りておらず、どんな形でも良いからデータを取り扱える人材に仕事を任せたいと感じている企業も少なくありません。そのため、フリーランス案件の中には休日や仕事終わりのちょっとした空き時間で取り組めるような副業案件や、複数の現場を掛け持ちできる週2〜3出勤の案件も充実しています。
データ分析を扱う就職先
データ分析を取り扱う就職先は、大量の顧客を抱えている企業であることが多いので、当然大企業が中心となります。その他に、データ分析に特化して、クライアントから依頼を受けて分析業務を行う専門の企業も存在します。この場合はクライアントの重要な情報を持ち出すわけにはいかないので、客先常駐という形で働くのが基本です。データ分析専門の企業に関しては、中小企業から大企業まで様々な企業から依頼を受けることになります。
データ分析を仕事にした場合の年収
求人サイト「求人ボックス」によると、データサイエンティストやデータエンジニアなどデータ分析を仕事にした場合の年収は、600万円〜700万円と言われています。ちなみに一般的なエンジニアの平均年収は491万円。この数字と比べてもデータ分析に関連する職業の平均年収は高いと言えるでしょう。その理由には、データ分析関連職の需要が高いことや、通常のエンジニアよりも高いスキルが求められることが考えられます。
データ分析に関わる人の残業や休日
データ分析に関わる人の残業は30時間〜80時間と言われています。ちなみにGeeklyが発表したITエンジニアの平均残業時間は23.2時間で、この数字と比べるとデータ分析関連職は残業時間が多いことがわかります。その理由には、データ分析関連職はクライアントから依頼を受けるのが基本なので、納期が厳しく、納期を守るために残業が発生してしまうことが考えられるでしょう。ただデータ分析を専門とする企業ではなく、社内のデータを分析する企業の場合は納期に融通が利きやすい傾向にあります。
データ分析関連職の休日に関しては納期に近づくと休日出勤の可能性が出てくることが多いです。基本的にデータ分析関連職は忙しいものと考えて目指すべきと言えるでしょう。
データ分析の仕事がおすすめな人
データ分析の仕事がおすすめな人は、物事の共通点や関連性を考えることが好きな人です。データ分析の仕事ではデータの分析結果をもとに、今何が起こっているのか、これからどんなことが予測されるのかを考えて提案します。そのため、普段から物事の因果関係を考える癖がある人だと、データ分析の仕事にも取り組みやすいでしょう。
データ分析(ビッグデータ)の有名企業10社を紹介
大手企業を中心にデータ分析に力を入れている企業が続々登場しています。それでは、データ分析で有名な企業を紹介します。ぜひデータ分析関連職を目指す際の就職先の参考にしてください。
アクセンチュア株式会社
アクセンチュアは、コンサルティングで世界的に有名な企業です。そんなアクセンチュアでは、データを用いたビジネスに関する部分的な支援だけでなく、企業全体の経営方針などへの提言も行っています。中でも不動産分野に置いては東急不動産と提携し、デジタルツインと言って収集したデータを用いて、コンピュータの中で物件などを再現する技術に力を入れています。
ボストン コンサルティング グループ
コンサルティング業務を行うボストンコンサルティンググループは、社内に主にデータサイエンティストとコンサルタントで構成されるデータ分析専門チームGAMMAを設置しています。GAMMAの他のデータ分析会社と異なるところは、ただデータの分析を行うのではなく、実際に客先を訪れてビジネスに携わったうえで分析業務を行う点です。現代においてデータは重要視されていますが、データだけでなく現場の声も聞いてみないとわからないこともたくさんあるでしょう。そこで実際に担当者が現場を訪れて、データや数値だけでは拾いきれない部分もカバーし、企業の真の課題を洗い出すことに注力しています。
株式会社NTTデータグループ
NTTデータグループはSESを運営しており、人材が豊富でデータの収集から実行までのすべての工程を一貫して担当できるのが強みです。そんなNTTはデータグループが主に力を入れている分野はコールセンターなど「顧客接点領域」、マーケティング部門などにおける「業務高度化領域」、そして工場などにおける「社会基盤領域」の3つに分けられます。顧客接点領域ではチャットボットなどを用いた顧客満足度の向上、業務高度化領域ではオフィス業務の自動化、社会基盤領域ではセンサーとコンピュータを連動させたAIとIoTを組み合わせた高度処理の実現に注力しています。
株式会社電通デジタル
電通デジタルでは、データの評価から機械学習アルゴリズムの開発まで一貫した分析・開発業務を請け負っています。データ分析ツールは初心者だとなかなか使いづらいのが難点です。そこでデータコンサルティングポジション向けだけでなく電通デジタルの場合はノンコーディングでプログラミングの経験がなくても現場で手軽に利用できるようなツールの開発も行っています。
株式会社ブレインパッド
株式会社ブレインバッドは、データ分析を用いたコンサルティングや関連ツールの開発を行っている企業です。AI関連技術の中でも特に自然言語処理に関連する技術に長けており、2023年には伊藤忠商事と共同でChatGPTなど生成AIを用いた企業の業務変革や新規ビジネス開発支援を行う「生成AI研究ラボ」の設立し、生成AIのビジネスにおける実用化に注力しています。
株式会社エクサウィザーズ
株式会社エクサウィザーズは、少子高齢化に焦点を定め医療や介護、教育などの分野においてデータ活用を推進する企業です。AIを用いて社会課題を解決し、幸せな社会を実現することを企業理念とし、データに関する知見が無い人でも簡単に利用できるようなSaaSの開発に力を入れています。
データスタジアム株式会社
データスタジアム株式会社は、スポーツに特化したデータ分析企業です。現代においては、スポーツの分野でも敵チームの過去の試合のデータを集めて、そのデータを元に戦術を練るという方法でデータが活用されています。そこでデータスタジアムでもサッカーや野球を中心に、様々なスポーツチームのデータを収集し、戦術やトレーニング方法を提案しています。
LINEヤフー株式会社
LINEヤフー株式会社では、SNSであるLINEを用いたデータ基盤の構築・データ活用を支援するLINE DATA SOLUTIONを提供しています。LINEは日本国内だと9,500万人のユーザー数をかかえており、世の中の人たちの電話・メールに次ぐ連絡手段となっており、簡単に大量のユーザー情報を集められるのが大きなメリットです。そしてLINE DATA SOLUTIONでは、LINEの情報に加えて連携さえているLINE公式アカウントなどの情報も活用して、ユーザーに適切な広告を届けることを実現しています。
株式会社リクルート
人材関連事業やライフイベント関連事業を取り扱うリクルートでは、社内にデータ推進室を設置し、その中でも細かく部署を分けることで、各部門が持つデータを様々なジャンルのサービスに活用し、データの価値を最大化しています。
株式会社ディー・エヌ・エー
エンタメ事業を中心に展開しているDeNAでは、データ分析の専門家が所属する分析推進部と各部署のリーダーが連携し、多様な種類のデータ分析業務を行っています。中でもDeNAが力を入れているのが、データ分析を活用した自社の野球チームである横浜DeNAベイスターズの選手の育成です。横浜DeNAべイスターズは、12球団の中でも特にスポーツにおけるデータ活用に、早い段階で取り組み始めたことで知られています。実際に2017年に統計学の専門家を入れたチームを結成し、選手の苦手対策や相手チームの戦略分析に注力したことで、2023年にはセパ交流戦で優勝を果たしました。
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