データ分析の業務とは？役割や内容・必要な能力を解説
ビジネスにおいてデータ分析の重要性が高まっており、自社の事業にデータ分析を取り入れたいと考える企業も増えています。この記事では、データ分析の業務内容をはじめ、必要な環境や能力などについて解説します。データ分析を取り入れて活用するために、ぜひ参考にしてください。
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データ分析の基礎知識
そもそもデータ分析とは、どのようなものでしょうか。ここでは、データ分析の基礎知識を解説します。
意思決定の材料を得る手段
データ分析とは、状況に応じて適切な意思決定をするために必要な情報を得る手段です。ビジネスにおいては、常にさまざまな選択を求められます。データ分析で有益な情報を入手できれば、意思決定の精度をより高められます。すでにデータ分析を活用している競合に遅れをとらないためにも、データ分析の導入は重要です。
継続的な取り組みが必要
データ分析で効果を得るには、継続的な取り組みが不可欠です。有用なデータ分析をするためにも、まずはデータを蓄積する必要があります。また、データは単に集めるだけでは分析できず、クリーニングが必要です。クリーニングは地道な作業となるため、コツコツ着実に取り組まなければなりません。
データ分析の役割
データ分析の主な役割は、意思決定を行う人の判断に必要な材料を提供することです。ただし、分野によってもデータ分析の役割には違いがあります。データ分析を行う目的によっても最適な手法や分析範囲は異なるため、注意が必要です。状況に応じた役割や目的を意識しながらデータ分析に取り組みましょう。
データ分析の業務内容
データ分析の業務内容は多岐にわたります。たとえば、コンサル型のデータ分析では、仮説を実証するためにデータ分析を行い、ビジネスの課題を見つけたり、目標達成の手段を導き出したりします。その結果を基に、より具体的な施策が検討される流れです。また、より高度な分析が求められるケースにおいては、プログラミング言語も駆使して分析を進めます。
データ分析に必要な環境
データ分析をするには、専用の環境を整備する必要があります。データ分析を始めるにはデータの蓄積が必要であり、抽出や加工したうえで分析の結果を格納しなければなりません。対象となる各システム同士のデータ連携、データの抽出や加工、格納などのそれぞれに対応できる環境を整えることが大切です。
データ分析に必要な能力
データ分析にはどのような能力が必要なのでしょうか。ここでは、データ分析に必要な能力について解説します。
論理的思考力
データ分析を進めるうえでは、論理的思考力が求められます。論理的思考力とは、物事に筋道を立てて考える力を指します。データ分析では、保有しているデータを基に結果を導き出す必要があるため、論理的思考力が重要です。身につけるためには、物事の因果関係を日頃から意識する必要があります。
柔軟な発想力
データ分析で有用な結果を得るには、柔軟な発想力をもつ必要があります。そのためには、データを多角的な視点から観察できなければなりません。先入観に捉われずにデータを扱えれば、それまで気づかなかった新しいアイデアや事実について、データを基に把握できるようになる可能性があります。
継続的に取り組む根気
データ分析には根気も必要です。すでに触れている通り、データ分析は継続的に取り組むべきであり、粘り強く集中しなければなりません。データ分析の精度を高めるには、分析を1回で終わらせず、繰り返し何度も行う必要があります。継続的に取り組む根気を持ち、十分な時間をかけて課題解決につなげましょう。
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データ分析の業務が向いている人
データ分析の業務が向いている人としては、知的好奇心が強い人があげられます。物事を探究する意欲があれば、データ分析にも積極的に取り組めるでしょう。また、数学が得意な人もデータ分析の業務に向いている可能性があります。細かい作業が得意で几帳面であることも重要な資質の1つです。
データ分析に関わる職種
データ分析に関わる職種はさまざまあります。以下で詳しく解説します。
AIエンジニア系
AIエンジニア系の職種は、AIの技術を利用してデータ分析を行います。機械学習のロジックを用いてデータを処理するなど、実際にデータを分析する工程に関わるため、責任が大きい職種です。より効率的な分析をするために、さまざまなアプローチを検討しながら業務を進めます。
データエンジニア系
データエンジニア系の職種は、収集したデータを分析しやすい形式に加工する役割を果たします。スムーズにデータ分析を行うには、方法に合わせてデータを加工する必要があるため、AIエンジニア系の職種と連携しながら業務を進めるケースも多いです。AIエンジニア系とデータエンジニア系の職種は、合わせてデータサイエンティストと呼ばれる場合もあります。
データコンサルタント系
データコンサルタント系の職種は、データ分析の結果を基にして具体的な課題解決の施策を提案します。データ分析の結果を踏まえて必要な施策を検討する必要があるため、マーケティングをはじめと、ほかの分野の知識やスキルも必要です。データ分析の結果を活かせるかどうかは、データコンサルタント系の職種の判断に左右されます。
データ分析の具体的な職業
データ分析に関わる職業は豊富にあり、さまざまな分野で活躍しています。以下で詳細を解説します。
研究者・シンクタンク職員
研究者は、研究機関や医療機関に所属して分析や調査を行う職業です。一方、シンクタンク職員は、政治・経済・社会問題・科学技術などの調査や研究に携わる職業です。それぞれ調査や研究そのものが仕事内容であり、求める情報を得るための手段としてデータ分析を活用しています。
開発者
開発者は、工学・数学・物理学などの知識を使い、開発・設計・製造などの工程について分析します。機械や車両などの製造業、農林水産業、薬品業などで活躍しています。また、理化学や宇宙などの原理を探究しているケースもあり、研究者に近い仕事です。
IT・AI技術者
IT技術者は、大規模なデータを扱うために必要な環境を構築する職業です。データベースやクラウド基盤などを選定したり、データパイプラインを設計したりする場合もあります。それに対してAI技術者は、機械学習や深層学習（ディープラーニング）などについて研究し、製品開発につなげる職種です。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャーは、プロジェクトに携わるメンバーを選定して管理する仕事です。データ分析の専門家と各メンバーとの橋渡しの役割があり、プロジェクトを円滑に進めるためにサポートする必要があります。そのためには、データ分析の知識だけでなく、ビジネスに関する視点も必要です。
マーケター
マーケターは、商品やサービスが売れる仕組みをつくる仕事です。データ分析を活用し、市場のトレンドやニーズを把握して戦略を練ります。どのような商品やサービスが売れるか、どのような人が商品やサービスを求めているかなどについて、データ分析を基に見極めなければなりません。
リサーチャー
リサーチャーは、マーケティングリサーチを専門とし、データを収集する仕事です。主にアンケートを実施して消費者の生の声を集めます。消費者のニーズを正確に把握するには、消費者と同じ目線に立ってやり取りできるスキルが必要です。そのため、コミュニケーション能力が求められます。
データ分析には「Go Analytics」がおすすめな理由
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まとめ
データ分析は、さまざまな目的のために活用されています。そのため、データ分析に関わる職業は幅広く、多彩な分野での活躍が見られます。精度の高いデータ分析を行うには、論理的思考能力や柔軟な発想力も欠かせません。
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