IT転職でデータ分析に関わる職種には、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、BIエンジニアなどがあります。仕事内容は、データを使って課題を見つける職種、分析の仕組みを作る職種、機械学習モデルを開発する職種に分けて考えると分かりやすいでしょう。
ただし、職種名や担当範囲は企業によって異なります。求人票では「データアナリスト」と書かれていても、SQLによる集計が中心の場合と、施策の提案や効果検証まで担当する場合があります。
IT転職でデータ分析に関わる主な職種
| 職種 | 主な仕事内容 | 関わる範囲 |
|---|---|---|
| データアナリスト | データの集計・分析、課題の発見、改善提案 | ビジネス課題の整理から施策の効果検証まで |
| データサイエンティスト | 統計分析、予測モデルや機械学習モデルの開発 | 高度な分析や予測、モデルの活用 |
| データエンジニア | データを集め、加工し、分析できる状態に整える | データ基盤や処理パイプラインの設計・運用 |
| BIエンジニア | BIツールでレポートやダッシュボードを作る | 経営・営業・マーケティングなどへの可視化 |
| 機械学習エンジニア | 機械学習モデルを開発し、サービスに組み込む | モデルの実装、運用、精度改善 |
| マーケティングアナリスト | 顧客や広告、販売データを分析する | 集客、顧客理解、マーケティング施策の改善 |
| プロダクトアナリスト | Webサービスやアプリの利用状況を分析する | 機能改善、継続率向上、ユーザー行動の分析 |
データアナリストは何をする職種か
データアナリストは、事業や業務上の課題に対してデータを集計・分析し、意思決定に役立つ情報を示す職種です。たとえば、売上が下がった原因を調べたり、広告施策の効果を比較したり、サービスを継続して利用する人の特徴を分析したりします。
主な業務は、次のような流れです。
- 事業担当者や依頼者から分析の目的を確認する
- 必要なデータを集め、欠損や重複などを確認する
- SQLや表計算ソフトなどでデータを集計する
- グラフや統計的な方法を使って傾向を調べる
- 分析結果を報告し、改善策や次の検証方法を提案する
データアナリストを目指す場合は、SQL、表計算、データ可視化、統計の基礎に加えて、分析結果を相手に分かりやすく伝える力が重要です。企業によっては、PythonやRを使った分析、マーケティングやプロダクト改善の知識も求められます。
データサイエンティストとの違い
データアナリストが集計や原因分析、施策の効果検証を担うことが多いのに対し、データサイエンティストは統計解析や機械学習を使って、将来予測や分類などに取り組むことが多い職種です。
| 比較項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| 主な目的 | 現状の把握、原因分析、施策改善 | 予測、分類、最適化、モデル化 |
| 扱う手法 | 集計、比較、可視化、統計の基礎 | 統計解析、機械学習、予測モデル |
| 主な成果物 | レポート、分析結果、改善提案 | 予測モデル、分析基盤、モデルの検証結果 |
| 関係の深い部署 | 営業、マーケティング、経営、商品企画 | 研究開発、サービス開発、事業部門 |
実際には両者の仕事が重なる求人もあります。職種名だけで判断せず、求人票で「機械学習モデルの開発まで担当するのか」「事業部門へのレポーティングが中心なのか」を確認してください。
データエンジニアは分析を支える職種
データエンジニアは、分析に必要なデータを安定して使えるようにする職種です。データベースやデータウェアハウスを設計し、複数のシステムからデータを集めて加工する仕組みを作ります。
分析担当者が正しいデータをすぐに使えるかどうかは、データの保存方法や処理の仕組みに左右されます。データエンジニアは、次のような業務を担当します。
- データベースやデータウェアハウスの設計
- システムからデータを取り込む処理の開発
- データの加工、統合、品質確認
- データ処理の速度やコストの改善
- 分析や機械学習で使うデータの管理
データエンジニアを目指す場合は、SQLやデータベースの知識に加えて、Pythonなどのプログラミング、クラウド、分散処理、システム設計の知識が役立ちます。分析結果を出すことよりも、分析できる環境を作ることに関心がある人に向いています。
BIエンジニアはデータを見える形にする職種
BIエンジニアは、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使って、企業のデータをグラフやダッシュボードに整理する職種です。BIツールは、売上や顧客数などのデータを、担当者が確認しやすい形で表示するためのソフトウェアです。
単にグラフを作るだけでなく、誰が何を判断するための画面なのかを整理する必要があります。たとえば、営業部門向けなら商談数や受注率、経営層向けなら売上や利益の推移など、目的に応じて表示する指標を設計します。
BIエンジニアに必要になりやすいのは、SQL、データモデリング、BIツールの操作、業務部門との要件整理です。データを分析することに加えて、利用者が継続して使える画面を設計したい人に向いています。
マーケティングアナリストとプロダクトアナリストの違い
マーケティングアナリストは、広告、販売、顧客、キャンペーンなどのデータを分析し、集客や売上の改善につなげます。一方、プロダクトアナリストは、Webサービスやアプリ内でユーザーがどのように行動したかを分析し、機能や利用体験の改善に役立てます。
| 職種 | 主な分析対象 | 分析テーマの例 |
|---|---|---|
| マーケティングアナリスト | 広告、販売、顧客、キャンペーン | 広告経由の購入、顧客獲得単価、リピート率 |
| プロダクトアナリスト | Webサイト、アプリ、サービス利用ログ | 登録率、機能の利用状況、継続率、離脱箇所 |
マーケティングや商品企画の経験を活かしたい人はマーケティングアナリスト、Webサービスの改善やユーザー行動に関心がある人はプロダクトアナリストが候補になります。どちらも、分析スキルだけでなく担当する事業領域の理解が必要です。
自分に合うデータ分析職の選び方
職種を選ぶときは、「何を分析したいか」だけでなく、「分析結果を使ってどこまで関わりたいか」を考えると判断しやすくなります。
| 希望や得意分野 | 候補になりやすい職種 |
|---|---|
| 事業の課題を見つけ、改善提案まで関わりたい | データアナリスト |
| 統計や機械学習で予測モデルを作りたい | データサイエンティスト |
| データを集める仕組みや基盤を作りたい | データエンジニア |
| 数字をダッシュボードで分かりやすく見せたい | BIエンジニア |
| 広告や顧客獲得の改善に関心がある | マーケティングアナリスト |
| アプリやWebサービスの機能改善に関わりたい | プロダクトアナリスト |
| 機械学習をサービスに実装したい | 機械学習エンジニア |
未経験からIT転職を目指す場合は、まずSQLでデータを抽出・集計する力を身につけ、表計算やBIツールで結果を説明できるようにすると、データアナリストやBI関連の求人との接点を作りやすくなります。エンジニア経験がある人は、データエンジニアや機械学習エンジニアの求人で、開発経験やデータベースの知識を活かせる可能性があります。
ただし、未経験者を対象にする条件や必要な実務経験は求人ごとに異なります。応募前に、必須スキル、使用するデータベースやツール、担当範囲、実務経験の年数を確認してください。
求人票で確認したい仕事内容とスキル
データ分析に関わる職種は、同じ職種名でも仕事内容が大きく異なることがあります。応募前には、次の項目を求人票や企業の採用ページで確認しましょう。
- 分析の対象が売上、顧客、広告、サービス利用ログのどれか
- SQLによる集計が中心か、統計・機械学習まで担当するか
- データ基盤の設計や運用も担当するか
- 分析結果の報告だけでなく、施策の実行や効果検証まで行うか
- 使用するデータベース、BIツール、プログラミング言語は何か
- 事業部門と直接やり取りするか
- 必須条件と、入社後に学べる条件が分けられているか
特に確認したいのは、求人に書かれた「データ分析」がどの段階を指すかです。データの抽出・加工、分析、レポート作成、改善提案、施策の実行支援では、必要なスキルや仕事の進め方が変わります。
IT転職でデータ分析職を選ぶときの結論
データ分析に関わる職種は、課題を分析するデータアナリスト、予測やモデル開発を行うデータサイエンティスト、分析基盤を作るデータエンジニア、可視化を担うBIエンジニアなどに分けられます。
まずは、事業課題の分析、機械学習、データ基盤、可視化のどれに最も関心があるかを整理してください。そのうえで求人票の担当範囲と必須スキルを確認すると、自分の経験に合う職種を選びやすくなります。
