データアナリストは、企業が蓄積したデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする専門家です。この職種には、マーケティングの知識、統計学、BIツールの運用能力、ビジネススキルなど、多岐にわたるスキルセットが要求されます。
デジタル時代の進展に伴い、多様な分野において大規模データの扱いが増えており、データ分析のスペシャリストであるデータアナリストへの求人ニーズも拡大しています。
本記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違い、データアナリストの採用市場動向や業界トレンドを解説し、求人数の推移と実際の求人情報を比較紹介します。
データアナリストへの転職を考えている方や、業界の実情を知りたい方には必読の内容です。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
役割の違い
データサイエンティストとデータアナリストはいずれもデータを扱う職種でありながら、、役割には明確な違いがあります。
データアナリストは、主にデータの整理、分析、可視化に従事し、ビジネス上の意思決定をサポートします。データから有益な情報を抽出し、そのデータに基づいて実践的な解決策を提案します。マーケティングなど特定のビジネス部門に所属することも多く、データ分析を通じて、対象部門の課題解決や洞察を提供します。
データアナリストはデータの整理や可視化を行い、ビジネスにとっての有益な情報を見つけ出したり、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ことに焦点を当てています。そのため、マーケティングなど特定の部門に所属するケースが多いです。
データ分析スキルはもちろん大事ですが、それよりもビジネスでどういう課題を解決したらサービスが成長につながるのかを見極め、優先順位をつけて分析という過程に落とし込んでいく思考のプロセスが重要になってきます。
一方でデータサイエンティストは、データアナリストよりも専門領域に近い立ち位置で、機械学習などを用いて将来の予測やモデリングにより洞察を提供し、課題解決への支援をします。
必要なスキルセット
データアナリストには、大量のデータを収集・分析し、ビジネスの洞察を生み出すために、統計学、データクレンジング、データの可視化などのスキルが求められます。また、市場の将来的なニーズやユーザー行動の予測など、データをビジネス文脈で解釈する力（ビジネスドメイン知識）も重要です。
データサイエンティストには、これらに加え、機械学習、予測モデリング、プログラミングスキルが要求されます。特に、機械学習において高度な専門性を持ち、複雑なデータ分析やモデル構築を担うことが多いです。
データサイエンティストについて、以下の記事で詳しく紹介しているのでぜひご覧ください。
データサイエンティストになるには？転職に向けて必要なスキルや有効な学習方法を徹底解説
データアナリストの市場の動向
日本ではIT需要の急速な伸びやIT業界の急成長に伴い、データアナリストを含めたITエンジニアの人材育成が追い付いていない状況です。経済産業省が平成28年6月に公表した「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」によれば、2030年にはIT人材の不足数が最大で約79万人に拡大する可能性があると試算されています。
出典：経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」
また、dodaの転職求人倍率レポートによると、ITエンジニアの求人倍率（求職者1人あたりの求人数）は高まっています。2023年10月のレポートの結果は、ITエンジニアの求人倍率は9.98で、他の職種を大きく上回っていることが分かります。
出典：doda「転職求人倍率レポート（2023年10月）」
上記のデータから分かるように、データアナリストに関する求人データは現状公開されていません。しかし、ヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパン株式会社が発表した「2023年に需要が高まるIT職種トップ10」では、データエンジニアが日本版・グローバル版ともに7位にランクインしています。このようにデータアナリストなどのデータを扱う職種に関しても、連動して求人数が増えてることが想像できます。
データエンジニアに関するデータや詳細については、以下の記事をご確認ください。
データエンジニアの求人数が多い媒体とは？ | データサイエンティストとの違いや人気の高さも合わせて解説
データアナリストの業界トレンド
分析ツールの発展と業務の自動化
近年、BIツールをはじめとする分析ツールの進化が著しく、分析業務の自動化が加速しています。これにより、データアナリストは手作業でのデータ処理や可視化の手間が減少し、より高度な分析に集中することが可能になりました。
この変化に伴い、単純なデータ集計やレポーティング業務は自動化ツールによって処理されることが多くなり、データアナリストにはより高度な分析アルゴリズムの構築や企業固有の分析モデルの開発など、専門的なスキルが求められるようになりつつあります。
一般常識となりつつあるデジタルリテラシー
デジタルリテラシーは現代のビジネスパーソンにとって必須のスキルとなっています。BIツールやAIプラットフォームの普及により、データ専門職でない社会人でもデータの視覚化やシミュレーションを行うことが一般化してきています。
このため、データアナリストの役割はさらに多様化しており、単にデータを分析するだけでなく、自動化ツールの運用やビジネスへの応用、コンサルティング能力など、より広範なビジネススキルが求められるようになっています。
コンサルタントやマーケティング職からのキャリアチェンジの増加
データ分析技術の普及により、コンサルタントやマーケティング職でもデータ分析の知識と技術が求められるようになっています。
市場調査やマーケティングリサーチの経験が豊富なコンサルティングやマーケティング職種からデータアナリストへのキャリアチェンジが増えており、コンサルティングやマーケティングスキルとデータ分析スキルの組み合わせが価値を生み出す新たな潮流が生まれつつあります。
データアナリストの求人数が多い媒体
ここでは、各求人掲載サイトのデータアナリストの求人数を比較していきます。
| 求人サイト | 求人数（2024年1月時点） |
|---|---|
| Indeed | 17,749件 |
| 求人ボックス | 16,172件 |
| doda | 1,521件 |
| リクナビNEXT | 152件 |
| マイナビスカウティング | 140件 |
| Green | ※「データアナリスト」の結果はなし 「データサイエンティスト」だと790件 |
| レバテックキャリア | 106件 |
| スタンバイ | 4,112件 |
| ビズリーチ | 612件 |
※キーワードに「データアナリスト」と入れて検索した数の総数です
※勤務地やその他条件は適用外です
※非公開求人などは含みません
Indeedや求人ボックスで募集している求人が多いです。dodaやリクナビNEXTでは、非公開求人なども多いため、気になる方はまずは登録して検討してみるのも良いでしょう。
データサイエンティストで募集している求人の中にデータアナリストの仕事内容が登録されている場合もあるので、幅広く見たい方は「データサイエンティスト」でも検索してみることをおすすめします。
データサイエンティストやデータエンジニアに関しても、各求人掲載サイトの求人数を比較していますので、気になる方はぜひご確認ください。
データアナリストへの転職を成功させるには、転職エージェントの活用がおすすめ
さまざまな求人の選択肢がある中で、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
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