フリーランスのデータアナリストとは？年収や必要なスキル・市場動向を解説 | レバテックフリーランス

データアナリストの種類と仕事内容

データアナリストとは、大量のデータから意味のある情報を抽出し、企業や組織の意思決定をサポートする専門家を指します。この分野は近年、データの重要性が高まるにつれて需要が増加しており、多様な役割や専門分野が存在します。

ここからは、主にフリーランスとして活動するデータアナリストの2つのタイプ、コンサル型とエンジニア型について解説します。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、主にデータを用いた戦略的な意思決定のサポートを行います。これには、ビジネスの課題や問題点の特定、データ解析を通じた原因の特定、最適な解決策の提案などが含まれます。

コンサル型のデータアナリストは、ビジネスの知識や業界のトレンドを深く理解し、その知識を活かしてデータを解釈する能力が求められるでしょう。また、コミュニケーション能力も非常に重要であり、複雑なデータの結果をわかりやすく伝えるプレゼンテーションスキルも必要とされます。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストは、データの収集や整理、解析に重点を置きます。プログラミングやデータベース管理、機械学習などの技術的なスキルを持ち、大量のデータを効率的に管理するためのシステムやツールの開発に関わる点が特徴です。

フリーランスとして活動する場合、エンジニア型のデータアナリストは特定の業界やビジネスの知識よりも、高度な技術スキルを持つことで強みを発揮できることが多いでしょう。

データアナリストと似た仕事に、データサイエンティストとよばれる職種もあります。詳しく知りたい方は、以下の記事も併せてご覧ください。
データサイエンティストとは？仕事内容やフリーランス事情を解説

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フリーランスのデータアナリストとして働くメリット

会社勤務ではなくフリーランスのデータアナリストとして稼働すると、高収入を目指せる、案件を比較的自由に選べるなどのメリットを得られます。

ここからは、フリーランスデータアナリストのメリットを解説します。

高収入を目指せる

フリーランスのデータアナリストとして稼働するメリットは、高収入を目指せる点です。

現代社会においてはデータの価値が非常に高く、それに伴ってデータアナリストの役割も高まっています。専門的な技術と知識を持っているため、相応の報酬を期待できます。

また、フリーランスであれば固定給の制約がなく、自身のスキルや経験、提供する価値に応じて報酬を設定可能です。専門性が高いほど、より大きなプロジェクトに参画し、報酬を受けとれるでしょう。

得意分野にあわせて案件を選べる

フリーのデータアナリストとして稼働するメリットの1つは、自分の得意分野や興味を持っている分野にあわせて案件を選べる点です。企業に所属している場合、与えられた業務をこなすことが主となりますが、フリーランスでは、自分の専門性や興味を活かして案件を選べます。

例えば、製造業界に詳しいデータアナリストであれば、業界に特化したデータ解析の案件を選ぶことで、深い知識や洞察を活かした提案や解析を行えるでしょう。仕事の質を高めるだけでなく、クライアントからの信頼も得やすくなります。

案件の数や種類が豊富

データの重要性が高まる現代社会において、データアナリストへの需要は増加の一途をたどっています。そのため、フリーランスのデータアナリストは多岐にわたる業界や企業からの案件のオファーを受けられる点がメリットでもあります。

特に、マーケティングや金融、医療、販売、製造業など、データ解析が不可欠となる業界は案件数が豊富です。フリーランス向けのプラットフォームや仲介サービスを利用すれば、自分のスキルセットや興味に合わせて様々な案件から仕事を選択できるでしょう。

働く場所や時間の自由がききやすい

フリーランスとして稼働するメリットの1つは、柔軟な働き方を選べる点にあります。場所に縛られることなく、自宅や好きなカフェ、海外など、基本的にはどの場所でも作業可能です。近年は、リモートワークの普及によって、より現実的な選択肢となるケースが増えています。

また、時間についても柔軟性があります。フリーランスは自分のペースでタスクを管理し、効率的に時間を使い、集中して作業できます。夜型の人は夜に、早起きの人は朝に集中して仕事を進められるでしょう。

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フリーランスのデータアナリストとして働くデメリット

多くのメリットを享受できる一方で、フリーランスのデータアナリストとして稼働する際にはいくつかのデメリットも考慮しなければなりません。具体的には、収入の不安や社会的信用の少なさなどが挙げられるでしょう。

ここからは、フリーランスデータアナリストのデメリットを解説します。

収入が不安定になる可能性がある

フリーランスとして稼働するデメリットの1つは、収入の不安定さです。企業に所属するサラリーマンとは異なり、固定給やボーナスが存在しないため、案件を獲得しない月は収入がない、という状況も考えられます。

案件が獲得出来るかどうかは市場のニーズや経済状況、自身のネットワークなどによって変動するでしょう。そのため、安定した収入を得るためには、常に新しい案件を探し続ける営業力や案件管理のスキルが求められます。

常に学び続ける必要がある

データアナリストが担当する業務の領域では、新しい技術や手法、ソフトウェアが次々と登場します。フリーランスとして稼働するためには、あらゆる最新情報を常にキャッチし続けなければなりません。そのためには、時間やコストがかかります。

また、企業に所属していれば研修や教育の機会も得やすい一方で、フリーランスは自力で知識やスキルを維持・向上させる努力が必須です。

事務作業が面倒

フリーランスのデメリットは、自らが事務作業全般を担当する必要がある点です。

企業で勤務する場合、給料計算や税金の計算、契約書の作成などは専門の部署や担当者が行ってくれます。しかし、フリーランスの場合は、これらの業務も自分で管理しなければなりません。

特に、税務に関する作業は、確定申告や青色申告、経費の計算など、煩雑です。これに加えて、クライアントとの契約交渉や請求書の作成、フォローなど、ビジネスに関する多岐にわたるタスクを自分でこなさなくてはなりません。

社会的信用が低い

フリーランスの働き方は近年では一般的になりつつあります。しかし、まだ一部の人々や組織からは、正社員としての勤務経験や安定した収入がない点がマイナスに捉えられるでしょう。特に、住宅ローンや融資の申し込み時に、正社員と比較して審査が厳しくなる場合が考えられます。

また、ビジネスの世界では、フリーランスは「常駐しない外部の人材」として扱われることもあり、プロジェクト内での信用獲得や情報共有が難しくなる懸念もあるでしょう。

これらの課題を乗り越えるためには、しっかりとした実績を積み上げる、専門性を高める、信頼関係を築くなどの努力が必要です。

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フリーランスデータアナリストのキャリア形成

ここでは、フリーランスデータアナリストがキャリア形成を考える際のポイントについて解説します。

市場におけるポジショニングを定める

フリーランスデータアナリストとして働く上で、ポジショニングを意識することは重要です。例えば、特定の業界に特化することで、その分野での専門家として認知されることも有効です。

また、マーケティングやビジネススキルを磨くことで、データアナリストとしてだけでなく、ビジネス全般の相談役としても活躍できるようになります。ビジネス面で多様なスキルを持つことは、案件獲得の幅を広げるだけでなく、将来的に自分のビジネスを立ち上げる際にも活きるというメリットがあります。

将来性が高い分野に進出する

フリーランスデータアナリストとしてキャリアを築く上で、将来性のある分野への進出を検討することも一つの戦略です。医療、金融、マーケティング、製造業など、データ分析が求められる分野は多岐にわたります。特に人工知能や機械学習の分野では、データアナリストの需要が高まっています。これらの技術を活用することで、顧客の行動予測や製品の改善提案など、より高度な分析が可能となり、フリーランスとしての価値を高めることができます。また、エネルギーや環境問題に関わるデータ分析も、今後の社会において重要な役割を果たすことが予想されます。

セルフブランディングと人脈づくり

フリーランスデータアナリストとして成功するためには、自らの認知を広げたり、人脈を広げることが欠かせません。自分自身の専門性や強みを明確にし、それを社会に伝えるためには、Webサイトの構築やSNSの活用が効果的です。これによって、自分の仕事や実績を広く伝え、新しいクライアントや同業者との繋がりを作ることができます。また、業界内のイベントやセミナーに参加することで、最新のトレンドを把握し、貴重な人脈を築くことが可能です。これらの活動を通じて、自分のキャリアをさらに発展させることができます。

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データアナリストに求められるスキル

データアナリストには、データ収集スキルや統計学・知識に関する知識など広範なスキルが求められます。十分なスキルを持っていなければ、フリーランスとしての活躍が難しいかもしれません。

ここからは、データアナリストに求められるスキルについて解説します。

データ収集スキル

データアナリストに求められるスキルは、適切なデータを効率的に収集することです。

そのためには、データソースに関する知識が必要不可欠です。具体的には、一般に公開されているデータや内部データベース、または第三者サービスなど、最も関連性の高い情報源を特定する能力が必要でしょう。

業務を進めるためには、必要なデータをどのように取得すべきかの方法を知っている必要があります。

専門ツール活用スキル

収集したデータを解析するためには、専門ツールの活用スキルが求められます。

例えば、データを抽出するためのWebスクレイピングツールやデータを可視化するためのBIツールなどが挙げられるでしょう。ツールの活用によって、データの分析に関する業務効率が飛躍的に向上します。

統計学・数学に関する知識

データアナリストとしての業務において、統計学や数学は基盤となる知識です。統計学・数学の知識を有することで、データの背後にあるパターンやトレンドを正確に理解し、そのうえで適切な解析手法を選択できます。

理論をしっかりと理解していることで、データから得られる仮説やアイデアの質をさらに高められるでしょう。

プログラミングスキル

データアナリストの役割は、データの収集や処理、解析から結果の可視化まで、多岐にわたります。個々のタスクを効率的に遂行するためには、プログラミングスキルが必須です。

特にPythonなどのデータ分析に適した言語を活用すれば、大量のデータを自動的に処理したり、複雑な解析を行うアルゴリズムを実装したりする業務が可能となります。プログラミングは、データアナリストに欠かせないスキルといえるでしょう。

コミュニケーションスキル

データアナリストの役割は、単にデータを分析することだけではありません。得られた知見や結果をほかのチームメンバーや経営層、クライアントに伝える業務が重要な部分を占めています。そのため、コミュニケーションスキルは、データアナリストにとって欠かせない資質の1つです。

また、データの解析結果や予測を専門的な知識を持たない人にも理解しやすく伝える力は、結果を組織全体に広めるために必要となるでしょう。データアナリストは多くの場合、ほかの部門や専門家と連携して業務を進める必要があります。そのため、他者との効果的なコミュニケーションが取れれば、必要な情報を迅速に取得し、適切な活用について議論できるでしょう。

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データアナリストに有利な資格

統計検定やORACLE MASTERなど、データアナリストとしての業務を進めるために有用な資格はいくつかあります。資格を持っていれば、それだけフリーランスとして仕事を得るチャンスも広がるでしょう。

ここからは、データアナリストに有利な資格について解説します。

統計検定

統計検定は、統計学に関する知識や技術を測り、そのレベルを証明するための資格試験です。基本的な統計手法から応用的な手法まで、統計学に関する知識を問うものとなっています。具体的には、データの収集方法、データの整理や解析、統計的な推測、多変量解析などの高度な手法に関する理解度が試されます。

フリーランスのデータアナリストにとって、統計検定の資格は、クライアントや仕事仲間に自らの統計学に関する知識や技術力を示す手段として役に立ちます。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、Oracleのデータベース技術に関する知識やスキルを証明するための資格です。データアナリストの業務において、データベースの操作や管理は不可欠なスキルとなっています。

この資格を取得することで、Oracleデータベースの設計や実装、管理に関する高度な知識や技術を持っている事実が示せます。特に、大規模なデータベースを取り扱うプロジェクトに関わる際には、ORACLE MASTERの資格は非常に有用となるでしょう。

オープンソースデータベース技術者認定資格

オープンソースデータベース技術者認定資格は、オープンソースのデータベース、特にMySQL、 PostgreSQLなどの知識が対象となります。データアナリストは、データ収集や分析の過程で様々なデータベースとの連携が必要です。その際、オープンソースデータベース技術者認定資格を持っていれば、スムーズに業務を進められます。

資格にはSilverとGoldの2種類があるため、自身のレベルにあわせて選びましょう。

統計データ分析士

統計データ分析士は、統計的手法を用いたデータの解析スキルを測る資格です。この資格では、データの収集から分析、解釈、報告までの一連のプロセスに関する知識や技術が問われます。

データアナリストとしての業務において、データの正確な解釈や適切な分析手法の選択は重要な役割を果たします。統計データ分析士の資格を取得すれば、実際のデータを効果的に運用する能力を持っていることを証明できるでしょう。

基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験は、情報技術の基本的な知識やスキルを証明するための資格試験です。この試験は、日本におけるIT関連の資格の中でも基盤となるもので、多くの企業や学校での採用試験やカリキュラムにおいても活用されています。

試験内容は、プログラミングやデータベース、ネットワーク、ハードウェア、ソフトウェアのライフサイクルや開発手法、システムの設計や運用など、情報技術の幅広い分野を網羅しています。これらの基本的な知識は、データアナリストにとっても非常に役立つものであり、特にデータの収集や整理、解析において活用できるでしょう。

関連する資格についてもっと知りたい方は、以下の記事でさらに詳しく解説していますので、ぜひお役立てください。
データサイエンティストに役立つ資格｜難易度や試験内容、必要なスキルを解説

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フリーランスデータアナリストの報酬単価の相場とは？

レバテックフリーランスの案件データに基づく「データ分析の求人・案件一覧」によれば、データ分析の案件単価は以下のようになっています（2023年10月時点）。

• 平均単価：71万円
• 最高単価：175万円
• 最低単価：15万円

フリーランスのデータアナリストが得られる報酬は、スキルセットや経験、専門性など多くの要素に影響を受けるため、単価にも大きな開きがあります。また、取引先との関係も報酬に大きく影響する点も押さえておきましょう。

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フリーランスデータアナリストが案件を獲得する手段

フリーランスのデータアナリストとして案件を得るためには、様々なアプローチを活用し、リスクを分散するのが得策です。具体的には、エージェントを活用する、人づてに案件を紹介してもらうなどの手段が挙げられるでしょう。

ここからは、フリーランスデータアナリストが案件を獲得する手段について解説します。

エージェントを活用する

エージェント、特にIT専門のエージェントは、多くの企業とのつながりを持っており、多様な案件を取り扱っています。エージェントに登録すれば、自身のスキルや経験、希望する条件に合った案件を提案してもらえます。

レバテックフリーランスでは、案件のマッチングだけでなく、契約内容の交渉や後のフォローも行っており、フリーランスが安心して案件に臨めるようサポートしています。また、クライアントのニーズや市場動向を熟知したキャリアアドバイザーがアドバイスを行うため、キャリアの方向性を見極める情報にもなります。ご相談だけでも構いませんので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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クラウドソーシングを活用する

クラウドソーシングは、様々な業務をアウトソーシングすることを目的としたサービスです。データアナリスト関連の案件も多数掲載されており、自分の得意な分野や興味を持つ案件を自由に選べます。

クラウドソーシングを利用するメリットは、自らのペースで業務を選べる柔軟性があることです。一方で、多くの競合との競争になるため、自身のスキルや経験をしっかりとアピールする必要があります。

人づてに紹介してもらう

人づてに仕事を紹介してもらうのも、フリーランスとして仕事を得るためには重要な手段です。

特にフリーランスデータアナリストにおいては、自分の実績や能力を直接伝えることが、新しい案件の獲得につながります。この手段を使う場合、企業に所属していない分、できる限りコミュニティを広げておく下準備が重要です。

データアナリストの需要と将来性

デジタル時代の到来に伴い、社会には膨大なデータが溢れています。多くのデータから価値ある情報を引き出し、意味ある洞察を提供するデータアナリストの役割は、近年急速に重要性を増してきました。

多くの企業や組織がデータを重視した意思決定を行う現代において、その需要は拡大しています。特に、新しい市場の発見や競合他社との差別化、効率的なマーケティング戦略の構築など、データの解析がビジネスの成功に直結する領域が増えているため、データアナリストの需要・将来性は十分といえるでしょう。

類似の職種であるデータサイエンティストについても、こちらの記事で解説しています。
データサイエンティストの将来性｜AIの影響で需要がなくなるって本当？

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フリーランスのデータアナリストに関するよくある質問

ここでは、フリーランスのデータアナリストに関するよくある質問に答えていきます。

Q. フリーランスのデータアナリストの平均年収はいくらですか？

フリーランスのデータアナリストの平均年収は約500万円～700万円です。

Q. フリーランスのデータアナリストとして働くメリットは何ですか？

高収入が期待できる、案件を自分の得意分野に合わせて選びやすい、データ分析領域の案件数が多い等のメリットがあります。

Q. フリーランスのデータアナリストとして活動するには、どんなスキルや知識が必要ですか？

データの収集と管理のスキル、数学に関する知識、コミュニケーションスキル等が必要です。

Q. データアナリストが取得した方が良い資格はありますか？

統計検定、ORACLE MASTER、OSS-DB技術者認定試験、情報処理技術者試験、データベーススペシャリスト試験（DB）、Python3 エンジニア認定データ分析試験等の資格を取得すると良いでしょう。

Q. フリーランスのデータアナリストとして働くことで、どんなデメリットがありますか？

収入が不安定になりやすい、学習に多くの時間を要する、クライアントから過度な期待を持たれやすい等のデメリットがあります。

※本記事は2023年10月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！

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