データドリブン志向の高まりを受けて
データ分析の仕事とは

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「分析」とついていることで、それだけの作業だと思われがちなデータ分析。分析を行う前後には、収集や改善案の策定といったさまざまな作業が行われます。データ分析の流れやスキル、将来性などを見ていきましょう。

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0. 目次

1. データ分析は分析だけして終わりではない
2. データ分析で必要となるスキルとは
3. データ分析の将来性

1. データ分析は分析だけして終わりではない

さまざまなデータをもとに対策や可能性、価値を見出すデータ分析。なにかとデータが重要視される昨今において、データ分析はあらゆる分野で生かされています。

しかし、一口にデータ分析といっても、「分析」だけを行うことは少ないようです。それでは、一体どのようなことを行うのでしょうか。データ分析で行われる作業をフローに沿って見てみましょう。

・課題や目標を定める
・データ収集を行う
・データ分析を行う
・改善案を策定する
・効果が出たかを検証する

一つひとつの作業の結果によっては前段階のフローに戻るケースもあります。また、このようにデータ分析を行うエキスパートのことを、データサイエンティストと呼ぶようです。

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2. データ分析で必要となるスキルとは

データ分析を行う上で必要となるスキルセットは、大きく分けて3つだといわれています。
1つはデータサイエンティス力、1つはデータエンジニアリング力、最後にビジネス力です。それでは、その3つをより詳しく見てみましょう。

■データサイエンス力
・統計学の知識
一見してなんの繋がりもないように見えたり、ばらついて見えていたりするデータから、数値による規則性を見付け出す必要があります。そのため、統計学で必要となる応用数学を知っておくと良いかもしれません。

・データ分析の手法知識
データ分析の手法には、クロス集計分析やアソシエーション分析、因子分析といったものがあります。分析結果を活用する目的によって使い分けるのが一般的とされているので、データ分析を行う際に最適な手法を選択できるよう多くの手法を身に着けておきましょう。

■データエンジニアリング力
・プログラミング
複雑なプログラムを組むことはあまりないとされていますが、高度な分析手法にはプログラミングの知識が少なからず求められます。また、データ収集やデータの前処理、分析結果の可視化などにも必要です。プログラミング言語でいうと、データ分析ではRやPythonが主に用いられます。

・ビッグデータに関する知見
定義は諸説ありますが、ビッグデータとは何TB(テラバイト)もあるような巨大なデータを指します。ビッグデータを扱う上では、大量かつ急速に増えていくデータをどういったシステム・インフラで収集・管理していくのかが一つの課題となってきます。分散並列データベースやクラウドサービス周りの知見があると役立つでしょう。

■ビジネス力
・ビジネスに関する知識
データ分析は、分析を行うだけでなく、分析結果から施策の提案・実施までつなげることで価値を発揮します。関係者を巻き込みつつ進める力や各事業における専門知識など、ビジネス領域の力も大切です。

・ロジカルシンキング
論理的思考とも呼ばれる、ロジカルシンキング。データを分析することによって判明した結果の原因がどういったものであるかを論理的に判断し、説得力のあるレポーティングにつなげるなど、さまざまなシーンでロジカルシンキングは求められます。

3. データ分析の将来性

身近なデータから膨大な情報のビッグデータまで、データ分析した結果を基にアクションを起こすデータドリブンな動きは、マーケティングをはじめとしたビジネス領域はもちろんのこと、スポーツなど分野を問わず多くの環境で行われるようになりました。

データ分析自体はExcelでできるものもありますし、さまざまなデータをつなげたり、ビッグデータを利活用できるBIツールも色々と登場しています。特定の業種や職種に限らずデータ分析を行うことへの注目が高まっていることを踏まえると、データ分析のスキルはニーズがあるといえるでしょう。

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