データアナリストの年収は？企業ランキングや年収アップ成功事例、今から身につけておくべきスキルを解説

近年、ビジネスにおけるデータ分析が重要視されており、データ分析スキルを持った従業員はあらゆる業界や職種においてニーズが高まっています。「データドリブン経営」や「データ活用によるDX」といった言葉も耳にする機会が増えてきています。

このような状況の中、データ分析のスペシャリストであるデータアナリストはあらゆる仕事において需要が高いといわれ、企業や仕事内容によっては年収1,000万円以上稼ぐことも夢ではありません。

本記事では、データアナリストのキャリアパスや平均年収、年収の高い企業ランキング、求人例、必要なスキルなどを紹介します。

データアナリストとは

データアナリストとは、企業や組織が保有する膨大なデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする役割を担います。数値や統計情報からトレンドやパターンを見出すことで、企業の戦略的な方針に貢献します。
データアナリストは、データに基づいて意思決定を行えるように解決策を提供するため、ビッグデータの時代において幅広い業界で求められています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストは、共にデータを活用してビジネス価値を創出する専門職ですが、それぞれが持つ専門性や主な役割には違いがあります。

データアナリストは、主に過去から現在に至るデータを分析対象とし、ビジネス上の課題発見や意思決定を支援することに重点を置きます。データの収集・整理、統計的な分析、結果の可視化を通じて、現状を正確に把握し、具体的な改善策や戦略を提言することが主な役割です。

一方、データサイエンティストは、統計学、数学、プログラミングスキル、そして機械学習などの知識を応用します。データの背後にあるパターンを発見したり、将来を予測するためのモデルを構築したり、未知の知見を引き出すことに焦点を当てることが多いです。

データアナリストは現状分析とそれに基づく意思決定サポートの専門家、データサイエンティストは予測モデリングや新たな知見発見の専門家として、それぞれの領域で重要な役割を担っています。両者は異なるスキルセットとアプローチで、企業のデータ駆動型戦略に貢献する専門職です。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は多岐にわたりますが、主な業務は以下の通りです。

データ収集と整理

データアナリストの最初のステップは、様々なソースからデータを収集し、整理することです。企業内外からのデータを取り込み、データベースやデータウェアハウスに保管します。このプロセスが正確かつ効率的に行われることが、後続の分析の質に直結します。

統計分析

数学や統計学（平均、標準偏差、相関係数など）を用いてデータを分析し、データの中に潜む傾向やパターンを特定します。これにより、企業は市場動向や競合状況を的確に把握でき、戦略を立てたり改善したりすることができます。

データの可視化

分析結果を他のメンバーや上級管理者に伝えるために、分析結果をグラフやチャート、グラフやチャートなどを活用して、複雑なデータを視覚的かつ理解しやすい形に変換し、関係者に効果的に伝えます。これにより、情報共有が円滑に行われます。

意思決定のサポート

データアナリストは企業の意思決定プロセスにおいて鍵となります。分析結果をもとに、経営陣や他の部署に対して具体的な提言や意見を提供し、ビジネス上の意思決定をサポートします。

コンサル型とエンジニア型の業務について

データアナリストの仕事は、データの収集・整理から始まり、統計分析、結果の可視化、そして最終的にはビジネス上の意思決定をサポートすることまで、非常に多岐にわたります。この幅広い業務範囲の中で、データアナリストの働き方は、その主たる貢献領域によって「コンサル型」と「エンジニア型」という二つのタイプに大別されることがあります。

「コンサル型」のデータアナリストは、分析結果を解釈し、ビジネス課題の特定や解決策の提案、戦略立案への貢献といった役割に重点を置きます。データの可視化スキルを活かして分析結果を分かりやすく伝え、統計分析から得られた知見を基に、経営層や関連部署に対して具体的な提言を行うなど、ビジネスサイドとの連携が強いのが特徴です。意思決定のサポートに直結する業務が多くなります。

一方、「エンジニア型」のデータアナリストは、分析に必要なデータを効率よく、かつ正確に利用できる状態にするための技術的な側面に重点を置きます。具体的には、様々なソースからのデータ収集、データベースへの格納、データ整理・加工といった、分析の前工程を支えるデータ基盤の構築や運用管理が主な業務となります。分析プロセス全体の効率化やデータ品質の維持が求められます。

データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストは、データ収集・整理から分析、そしてビジネス課題の解決に向けた提言まで、幅広い役割を担います。そのため、求められる素養も多岐にわたりますが、特に重要なのが「数字やデータへの強さ」「論理的に物事を考える力」「未知の事柄を探求する好奇心」です。これらは、膨大なデータから価値ある洞察を引き出し、企業の意思決定を支える上で不可欠な要素となります。

数学・統計学が得意な人

データアナリストの中核業務は、データから意味のある情報（インサイト）を抽出することです。そのため、数学、特に統計学の知識は不可欠な基礎となります。平均、中央値、標準偏差といった基本的な統計量から、相関分析、回帰分析、仮説検定など、より高度な手法まで、その意味を理解し、目の前の課題に応じて適切な分析手法を選択・適用する能力が求められます。
単に計算が得意というだけでなく、数字の裏にある意味を読み解き、データの中に隠れたパターンや傾向を発見することに面白みを感じられる人が向いています。数値データを扱うことに抵抗がなく、客観的な根拠に基づいて判断する素養が重要です。

論理的思考力がある人

データ分析は、単にデータを処理するだけでなく、課題解決のための一連のプロセスです。まずビジネス上の課題を理解し、それを分析可能な問いに分解し、仮説を立て、必要なデータを特定し、分析計画を立て実行する、という流れ全体において論理的思考力が求められます。なぜその分析が必要なのか、分析結果から何が言えるのか、そしてそれがどのように課題解決に繋がるのかを、筋道を立てて考え、説明する能力が不可欠です。
特に、分析結果をビジネスサイドのメンバーや経営層に伝え、具体的なアクションを促す際には、客観的なデータに基づいた説得力のある説明が重要となります。複雑な事象を整理し、本質を見抜く力がデータアナリストには必要です。

知的好奇心が高い人

データアナリストの仕事は、データという膨大な情報の中から、まだ誰も気づいていない価値ある知見を探し出す探求の旅とも言えます。「なぜこのような傾向が見られるのだろう？」「このデータの裏には何があるのだろう？」といった純粋な知的好奇心は、分析を深掘りする大きな原動力となります。

また、担当するビジネスドメインや業界の動向、そして日進月歩で進化する分析ツールや手法について、常に新しい情報をキャッチアップし、学び続ける意欲も欠かせません。データと向き合い、試行錯誤を繰り返しながら、粘り強く答えを探求していく過程を楽しめる人は、データアナリストとして大きく成長できるでしょう。現状維持に満足せず、常に問いを立て続ける姿勢が重要です。

データアナリストのキャリアパス

データアナリストとしてのスキルを磨くことで、以下のようなキャリアパスを歩むことが可能です。

1．ジュニアデータアナリスト

ジュニアデータアナリストは基本的なデータ処理や分析のスキルを身につけ、プロジェクトに参加しながら実務経験を積む段階です。データの収集や整理から始まり、基本的な統計分析に携わります。

2.シニアデータアナリスト

シニアデータアナリストはより複雑なデータ分析プロジェクトに携わり、リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させる段階です。高度な統計モデリングやデータの可視化スキルをもち、戦略的な意思決定を支援します。

3.データサイエンティスト

データサイエンティストは、より高度な数学や機械学習の知識を備えた専門家です。予測モデルの構築や複雑なデータ処理をすることで、ビジネス課題を整理し、解決に導きます。

4.チームリーダー/マネージャー

プロジェクト全体を統括し、データアナリストチームをリードします。部門全体の成果に貢献しつつ、ビジネス戦略とデータ戦略を統合します。

データエンジニアやデータアーキテクトになる道も

データエンジニアは、データ基盤の構築や維持に従事します。データ処理の効率化や大規模なデータセットの取り扱いに焦点を当て、データサイクル全体を支える重要なポジションを担います。
データアーキテクトは、企業のデータ戦略を設計し、データの流れを最適化します。データモデリングやシステム設計に精通し、ビジネスの成長に不可欠なデータ基盤を構築します。

キャリア例：事業会社で働くインハウス型のキャリアパス

特定の事業会社に所属し、その企業内のデータ分析を専門に行うのがインハウス型のデータアナリストです。このキャリアパスの最大の魅力は、自社の事業やサービス、顧客に関するデータを深く、継続的に扱える点にあります。マーケティング、プロダクト開発、営業、経営企画など、特定の部門に所属または連携し、その領域のビジネス課題解決にデータ分析を通じて直接的に貢献することで、事業への深い理解と専門性を培うことができます。

キャリアの進展としては、ジュニアからシニアへと分析スキルや経験を高め、チームリーダーやマネージャーとして分析組織を率いる道が考えられます。また、データサイエンティストやデータエンジニアといった、より専門的な技術職へ社内で転身することも可能です。さらに、データ分析で培った知見と事業理解を活かし、プロダクトマネージャーやマーケティング戦略担当など、ビジネスサイドの職種へキャリアチェンジする道も拓けています。自社の成長に長期的に関与し、データに基づいた意思決定文化を醸成したいと考える人に向いています。

キャリア例：クライアントワークのキャリアパス

コンサルティングファームやシステムインテグレーター、データ分析専門の受託会社などに所属し、様々なクライアント企業の課題解決をデータ分析で支援するのが、クライアントワークを中心とするキャリアパスです。この働き方の特徴は、多様な業界（金融、製造、小売、通信など）や異なるビジネス課題（顧客分析、業務効率化、新規事業立案など）に短期間で数多く触れられる点にあります。

プロジェクト単位で業務を進めるため、幅広いデータ種別や分析手法に触れる機会が多く、問題解決能力や応用力が効率的に鍛えられます。キャリアとしては、プロジェクトでの実績を積み重ねながら、アナリスト、コンサルタント、シニアコンサルタント、マネージャーといった職位を上がっていくのが一般的です。クライアントとの折衝や提案、成果報告を行う場面が多いため、高いコミュニケーション能力やプレゼンテーションスキルも同時に磨かれます。多様な環境で自身の分析スキルを試し、幅広い経験を積みたいという志向を持つ人に適しています。

キャリア例：独立や起業

データアナリストとして高度な専門スキルと豊富な実務経験を積んだ先には、組織に属さず独立してフリーランスとして活動する、あるいは自らデータ分析関連の会社を立ち上げ起業するという選択肢もあります。フリーランスの場合、自身の専門性（特定の業界知識、高度な分析技術、特定ツールの専門知識など）を活かして、複数の企業とプロジェクトベースで契約を結び、時間や場所に比較的縛られずに働くことが可能です。

一方、起業する場合は、独自のデータ分析サービスやコンサルティング、あるいはデータ関連プロダクトを開発・提供するなど、自身のビジョンに基づいた事業を展開できます。これらの道に進むためには、卓越した分析スキルや実績はもちろんのこと、案件を獲得するための営業力や人脈、納期やタスクを管理する自己管理能力が不可欠です。起業の場合はさらに経営に関する知識やリスクテイクの精神も求められます。高い自律性と専門性が求められる一方で、大きな裁量権と自身の力で道を切り拓く達成感を得られるキャリアパスです。

データアナリストの年収

求人ボックスによると、データアナリストの平均年収は2024年1月時点で699万円です。日本の平均年収と比較すると高い傾向にあります。
ボリュームが多いのは599〜693万円の水準で、全体の給与幅としては411〜1,163万円と広くなっており、勤務先や経験・求められるスキルによって大きな差があるといえるでしょう。

参考：求人ボックス「データアナリストのの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）」

データアナリスト（データ分析）の年収高い企業ランキング

ここでは、ビッグデータ分析企業の年収が高い企業TOP20を紹介します。

順位	企業名	平均年収
1位	野村総合研究所	1,221万円
2位	日揮ホールディングス	956万円
3位	第一生命ホールディングス	950万円
4位	電通国際情報サービス	896万円
5位	日立製作所	894万円
6位	伊藤忠テクノソリューションズ	871万円
7位	全日本空輸	853万円
8位	日鉄ソリューションズ	835万円
9位	江崎グリコ	827万円
10位	日本電気	798.9万円
11位	富士通	798.5万円
12位	京三製作所	790万円
13位	ディー・エヌ・エー(DeNA)	767万円
14位	コニカミノルタ	750万円
15位	ブリヂストン	723万円
16位	ブレインパッド	697万円
17位	TIS	681万円
18位	アスクル	672万円
19位	ブロードバンドタワー	630万円
20位	ハイマックス	614万円

出典：兜町金融エンジニアの成果物「ビックデータ分析企業ランキング」

1位の野村総合研究所の平均年収は1,221万円と1,000万円以上の高収入であることが分かります。年収アップを狙いたい方は参考にしてみてください。

派遣でデータアナリストの業務を行う場合の年収

派遣社員として働くデータアナリストの時給は、求人情報サイト「求人ボックス」等で確認できます。過去データでは平均2,400円程度の情報もありましたが、時給は常に変動するため最新情報の確認が必要です。勤務する地域や求められる経験・スキルによっても差があるため、提示されている時給はあくまで目安として捉えるのが良いでしょう。

フリーランスで活動するデータアナリストの年収

フリーランスのデータアナリストの報酬は、個々のスキルや実績、請け負う案件によって大きく変動します。エージェントサイト（例：レバテックフリーランス）等では、高い専門性を持つ場合、月額単価80万円以上の高額な案件例も見られますが、これはあくまで一例です。報酬水準は保証されるものではなく、社会保険料や経費等を自己負担する必要がある点も考慮が必要です。

高い年収を提示するデータアナリストの求人例

データアナリストの求人では、スキルをお持ちの経験者はもちろん、未経験者でも積極的に採用するケースが増えてきています。この項目では、年収アップや高年収が狙えるデータアナリストの求人をピックアップして例として紹介します。

求人例1

データ及び人工知能を活用したソリューションの開発などを行うベンチャー企業のデータアナリストの求人です。パートナーが保有するデータや自社プロダクトのデータの可視化・分析〜課題解決へ向けた仮説立案・提案まで実施し、社内外のステークホルダーの課題解決をリードします。自社プロダクトのPDCAにも関わるため、データアナリストの業務を幅広く経験できます。
年収は600万〜1,000万円を提示しており、スキルや経験によって高年収を目指せます。1年以上のデータ分析の実務経験やTableau活用経験、分析結果をわかりやすく伝えるスキルなどが必須条件として挙げられています。

求人例2

大手エンターテインメントグループ企業にてプロダクトの収益最大化を目的としたデータ分析を行います。課題設定、方針設計、データ分析実施、分析結果報告といった分析プロセス全体を一気通貫で担当することができます。また、データ分析リーダーとして若手のマネジメントの担当も行います。

年収は740万〜1,280万円を提示しており、フレックスタイム制やリモートワークなどメリハリの効いた働き方が可能です。ビジネス力・エンジニアリング力・語学力・実務経験など条件設定は高めですが、経験を積んで高い年収を狙うことが可能です。

求人例3

第2新卒・未経験者歓迎のデータアナリストの求人です。DX戦略支援を行う企業で、顧客が保有するデータの分析や、データを活用したサービスの技術検証、システム化支援などを行います。お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援をすることが求められます。

年収は400万円〜600万円を提示しており、フルリモートも可能です。さまざまなキャリアパスが用意されているため、自身のステップアップもしやすい環境で年収アップにつなげることができます。

データアナリストとして年収アップするために持っておくべきスキル

データアナリストとして年収アップを目指して就職や転職を考えている方向けに、持っておくべきスキルを紹介します。

数学・統計学のスキル

データアナリストにとって、数学と統計学の基本知識は必須で身につけておくべきです。統計モデリングや予測分析に必要な数学的手法を理解し、データから深い洞察を引き出す力が求められます。確率、線形代数、回帰分析、検定などを理解し、実践的なスキルを身につけましょう。

分析ツール活用スキル

データ分析を行う際、さまざまな分析ツールを活用します。TableauやPower BIなどのBIツールや、Webスクレイピングツールを使いこなし、データを処理し分析する能力が高まれば、業務の効率向上や高度な分析が可能になり、それが給与に反映されることがあります。

論理的に考えるスキル

データアナリストは、膨大なデータから意味を導き出す必要があります。膨大なデータの中から傾向やパターンを見つけるには、論理的思考が不可欠です。問題解決においても論理的に課題を分析し、的確な結論を導く力が求められます。

コミュニケーションスキル

データアナリストは単独で作業することも多いですが、その成果を他のメンバーや上級管理者と共有する必要があります。分かりやすく説明し、他の人と協力して業務を進めることが求められるため、効果的なコミュニケーションスキルは不可欠です。

マネジメントスキル

キャリアが進むにつれて、プロジェクトのリーダーシップやチームのマネジメントが求められることがあります。プロジェクト全体を俯瞰しながらチームをリードし、計画的に進めるスキルを身につけましょう。

プログラミングスキル

年収アップを目指す上で、プログラミングスキルも非常に有効です。特に、データベース操作に不可欠なSQLや、データ分析ライブラリが豊富なPython、統計解析に強みを持つRなどを習得することで、業務の幅が大きく広がります。大量データの効率的な処理、定型作業の自動化、BIツールだけでは実現困難な高度な分析や機械学習モデルの実装などが可能となり、より付加価値の高い業務を担えます。

データアナリストにおすすめの資格

データアナリストの業務遂行にあたって必須とされる特定の資格はありませんが、自身のスキルレベルを客観的に証明したり、知識を体系的に深めたりする上で、資格取得は有効な手段となり得ます。ここでは、データアナリストのスキルアップやキャリア形成に役立つ可能性のある資格を5つ紹介します。

統計検定

日本統計学会が認定する、統計に関する知識や活用力を評価する資格です。データに基づいた客観的な判断力や、課題に適した分析手法を選択するための基礎知識を体系的に学べ、そのレベルを証明できます。実務での活用を考えると、2級以上の取得がひとつの目安となるでしょう。

応用情報技術者試験 (IPA)

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が主催する国家試験で、IT全般に関する応用的な知識・技能を証明します。技術的な側面だけでなく、経営戦略やプロジェクトマネジメントに関する内容も含まれ、データアナリストとしてシステムやビジネス全体を理解する視野を広げるのに役立ちます。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する資格で、Pythonを用いたデータ分析の基礎知識や、NumPy、Pandasといった主要ライブラリの操作スキルを問います。プログラミングによるデータ処理・分析能力を具体的に示したい場合に有効です。

OSS-DB技術者認定試験

特定非営利活動法人LPI-Japanが認定する、オープンソースデータベース（特にPostgreSQLやMySQL）に関する技術力を証明する資格です。SQLの深い理解はもちろん、データベースの設計・構築・運用スキルを向上させ、データ基盤に関する知識を深めることができます。

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate

マイクロソフト社が認定する資格で、ビジネスインテリジェンスツール「Power BI」を活用したデータ分析スキルを証明します。データの準備、モデリング、可視化、分析、レポート展開といった一連の実践的な能力を示すことができます。

この他にも、AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドプラットフォームに特化したデータ分析関連資格も、使用する環境に応じて有効な選択肢となります。

未経験からデータアナリストになるには

未経験からデータアナリストを目指す場合、まず必要となる専門知識とスキルを基礎から体系的に習得することがスタートラインとなります。具体的には、データの傾向を読み解くための基本的な数学・統計学の知識、データベースから情報を抽出・操作するためのSQLスキル、そして分析結果を分かりやすく表現するためのExcelや、Tableau、Power BIといったBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの操作スキルが土台となります。これらに加え、PythonやRといったプログラミング言語の基礎を学んでおくと、扱えるデータの種類や分析手法の幅が格段に広がり、キャリアの可能性を高めることができます。学習方法には、書籍やオンライン学習サービスを利用した独学、あるいは専門のスクールに通うといった選択肢があります。知識をインプットするだけでなく、実際に公開データなどを利用して分析を行い、そのプロセスと結果をポートフォリオとして形に残すことも実践力をアピールする上で重要です。

未経験からデータアナリストになれる理由と難易度

未経験者でもデータアナリストへの転職が不可能ではない理由は、主にデータ活用人材への社会的な需要の高さにあります。多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する中で、データを分析しビジネスに活かせる人材が不足している状況です。そのため、完全にスキルセットが揃っていなくとも、論理的思考力、学習意欲の高さ、コミュニケーション能力といったポテンシャルを評価して未経験者を採用する企業も存在します。
一方で、転職の難易度は決して低くはありません。習得すべきスキルセットは統計学、SQL、各種ツール操作、場合によってはプログラミングと広範にわたり、一定以上の学習時間と努力が求められます。未経験者歓迎の求人も存在しますが、経験者や他の未経験応募者との競争も考慮する必要があるでしょう。計画的な準備と強い意志が成功の鍵となります。

未経験からデータアナリストに転職する方法

未経験からデータアナリストへの転職を具体的に進めるには、いくつかのステップがあります。最も重要なのは、学習したスキルやポテンシャルを客観的に示すためのポートフォリオ作成です。公開されているデータセットなどを活用し、自身で課題を設定してデータ収集、分析、考察を行い、そのプロセスと成果をまとめましょう。なぜその分析を行ったのか、結果から何が言えるのかを明確に記述することがポイントです。次に、求人情報の収集では、「未経験歓迎」「ポテンシャル採用」「育成枠」といったキーワードで求人を探します。転職エージェントに相談し、自身のスキルレベルに合った求人を紹介してもらったり、選考対策のアドバイスを受けたりするのも有効な手段です。応募書類や面接では、データアナリストへの熱意はもちろん、現職（前職）での経験の中で、数値に基づいて業務改善を行った経験や、論理的に課題を解決したエピソードなどを具体的に伝え、活かせる能力と学習意欲をアピールしましょう。また、現在の勤務先にデータ関連部署があれば、社内異動を視野に入れるのも現実的なキャリアチェンジの方法です。

実態を知りたいならまずはエージェントへ相談するのがおすすめ

さまざまな媒体がある中で、どれを選べばいいのか、自分の強みをどう活かしてどうアピールすればいいのか分からない方も多いかもしれません。まずは採用市場の実態を知り、自身のキャリアやスキルを活かして効率的に転職活動したいという方は転職エージェントの利用がおすすめです。転職エージェントは企業や求人情報に詳しいだけでなく、企業へのアピール方法などさまざまなノウハウを持っており、転職希望者のキャリアの志向性やこれまでの経験に合わせてアドバイスしたりすることができます。

スキルアップAIgentはAI・データ・デジタル人材の転職支援に特化した充実したサポート体制を有した転職エージェントです。データサイエンティストやAIエンジニア（機械学習エンジニア）などの職種をはじめとした、AI開発・データ分析求人に基づいた転職サポートをしています。例えば、以下のようにキャリアの志向性やこれまでの経験に合わせてお話したりアドバイスしたりすることができます。

• AI/データ/デジタルの優良求人が豊富
• 講座提供を通じたスキルアップのアドバイスも可能
• 現場経験者や有資格者のキャリアアドバイザーが、実務目線で転職をサポート

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まとめ

データアナリストの転職を考えるなら、数学や統計の技術的スキルだけでなく、コミュニケーションスキルやマネジメントスキルも重視されます。市場が拡大する中、継続的なスキルの向上と豊富な経験を積むことで、希望の年収に近づくことができるかもしれません。
ぜひこの記事を参考にしてデータアナリストとして年収アップを目指しましょう。