データアナリストはやめとけ？理由や将来性、メリットなどを徹底解説

データアナリストとは？

データアナリストは、クライアントや自社が抱える課題を解決するために、大量のデータを収集・分析し、分析結果を基に課題を解決に導く策や戦略を提案・実行する仕事です。

データアナリストは次の通り、大きく2つの種類に大別できます。

• データ分析結果を使って具体的な解決案の提案や検証を行う「コンサル型」>>>コンサル業界に強い転職エージェント
• サービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を担う「エンジニア型」>>>AIエンジニアに強い転職エージェント

ビッグデータを扱う現代社会では欠かせない仕事であり、高い将来性が見込める職種と言えるでしょう。

また、数学の知識やデータ分析能力、エンジニアとしての技術力、ビジネスマンとしてのプレゼン力など多種多様なスキルを必要とするため、他エンジニア職種と比較して年収は高くなる傾向にあります。

参考：データサイエンティストの年収

データアナリストがやめとけと言われる理由｜将来性は？

データアナリストの仕事内容や将来性などを紹介しましたが、将来性が期待でき、高収入も得られる“良い仕事” と印象を受けた人も多いのではないでしょうか。

しかし、なぜデータアナリストが「やめとけ」と言われるのか。

本項目では、データアナリストが「やめとけ」と言われる以下の理由を解説します。

• 数学やIT知識など、学ぶことが多岐に渡る
• 問題解決能力が求められる
• 技術力の他、ビジネス力も求められる
• 過度な期待を持たれやすい
• 将来性が不透明

関連記事：データサイエンティストはやめとけ？向いている人の特徴も解説

数学やIT知識など、学ぶことが多岐に渡る

データアナリストの必要スキルでもお伝えしたように、データアナリストになるためには数学やITをはじめとする多様な知識が求められます。

特に学生時代に深く数学に触れていない人にとっては、数学をゼロから学ぶことになります。

並行してITやプログラミングについても勉強する必要があり、そのハードルは決して低くありません。

問題解決能力が求められる

データアナリストは、膨大なデータを分析することが仕事です。

また分析したデータを基に、どのように問題や課題を解決に導くのかといった解決推進も業務の1つ。

意外と地味な作業が多いデータアナリストの仕事は、じっくりと腰を据えて試行錯誤していく根気が必要となります。

技術力の他、ビジネス力も求められる

数学やITの知識・スキルを駆使してデータを分析する技術力が求められる一方で、データアナリストには課題解決のための具体的な道筋を立てるビジネス的思考力や提案力、クライアントや社内で良好な関係を築けるコミュニケーション能力なども求められます。

マルチ的な幅広いスキルを求められる点も、人によってはハードルが高く「やめとけ」と言われる要因になっていると考えられます。

過度な期待を持たれやすい

企業によっては、データアナリストに過度な期待をしている場合があります。

データの分析によって画期的な結果や解決策がすぐに出てくると勘違いされることもあります。しかし実際には試行錯誤しながら最適解を導いていくことになるため、時間がかかるものです。

ただ理解の乏しいクライアントからは、理不尽な要求や叱責をされることも。

そのような期待がプレッシャーとなるため、人によってはストレスが溜まってしまう仕事かもしれません。

将来性が不透明

データアナリストの業務は、生成AIの登場により一部が自動化される可能性があり、将来性が不透明だと言われています。

単純な作業は生成AIが取って代われるため、「ただ分析するだけ」のデータアナリストは仕事の機会が減少する可能性が高いでしょう。

とはいえ、すべての業務を生成AIが行えるわけではありません。

データ活用ニーズは年々拡大しており「人が考える力」は必須なため、スキルや実績次第で将来性を高められます。

データアナリストはやめとけと言われるけど将来性はある？

結論から言うと、将来性はあります。

「将来性がある」と言い切れる理由として、以下が挙げられます。

• あらゆる業界でデータ活用が不可欠となってきているから
• AI時代でも人間の分析力や考える力は必須だから
• キャリアの伸びしろが広いから

昨今は、結果を出すためにはデータ分析が必須だと考えられています。

感覚や経験則だけでは結果を出すのが難しく、データ分析の結果に基づいて着実に改善するスキルが必須です。

そのため、大量のデータを収集・分析できるデータアナリストは、どの分野でも重宝されやすいでしょう。

より活躍するためには、生成AIに取って代われない部分を担える知識・スキルが必要です。

キャリアの伸びしろが広い点も、「将来性がある」と言われる理由の一つ。

経験を積むことで、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなどのハイレベル職へのステップアップが可能です。

やめとけ！データアナリストに向かない人の特徴4つ

一見華やかな仕事に見えるデータアナリスト。

しかし、その仕事内容は多岐に渡ります。

クライアント相手にプレゼンを行う一方で、非常に地味な作業を黙々と繰り返すなど、多様な業務をこなす必要があることが分かりました。

ここでは、以下の「データアナリストに向かない人の特徴」を具体的にご紹介します。

• コツコツ作業が苦手な人
• 人と接することが苦手な人
• 新しい知識の習得が苦手な人
• 数字よりも自身の直観や感覚を重視しがちな人

参考：データアナリストに向いている人

コツコツ作業が苦手な人

データアナリストの仕事の約半分以上は、データ収集や分析作業です。

膨大な量のデータをミスのないよう集中して分析していくため、1日中1人で作業に取り組み誰とも喋らない日もあるかもしれません。

コツコツと作業を積み重ねていく業務が苦手で苦痛に感じる人には、向いていない仕事と言えるでしょう。

人と接することが苦手な人

データアナリストの仕事は、人とコミュニケーションを取ることが苦手な人もあまり向いていません。

データ分析結果によって導き出された課題解決のための方策をクライアントに提案したり、共に解決に向けて動いていくことも仕事の一環。

そのため担当者として信頼関係を築くためのコミュニケーションは、欠かせません。

このように人と接する場面も多々あるため、人との関わりを避けたい人には適さないでしょう。

新しい知識の習得が苦手な人

IT業界の進化のスピードは他に比べても速く、どんどん新たなソフトウェアや新しい技術が生まれています。

データアナリストの仕事に関しても、常に新たな知識やスキルを自主的に習得していく必要があるでしょう。

さらにクライアントの業界知識や市場のトレンドなどにも敏感であることが求められます。

好奇心をもって新しいことを吸収できるモチベーションがなければ、継続し難い仕事でしょう。

数字よりも自身の直観や感覚を重視しがちな人

データアナリストは、データ分析の結果を用いてビジネス課題を解決に導くことが仕事です。

自分の直感や感覚を信じて行動しがちな人には、データを積み重ねて答えを出すための地道な作業を苦痛に感じるかもしれません。

もちろん自分の直感から仮説を立てるなど分析のきっかけを得ることもあるため、必要なものではあります。

しかし数字を無視し、自身の直観や感覚を重視してしまう場合、そもそもデータ分析の意味がなくなってしまいます。

数字よりも自身の直観や感覚を重視しがちな人は、データアナリストには不向きと言えるでしょう。

データアナリストになる3つのメリット

データアナリストになる3つのメリットは、以下の通りです。

• 高年収を目指せる
• 幅広い業界で活躍できる
• 社会に影響を与えられる

高年収を目指せる

データアナリストは、高年収を目指せる職種です。

国税庁の調査によると、日本人の平均年収は460万円。

一方、求人ボックスの調査では、データアナリストの平均年収は695万円とわかっています。

データアナリストの平均年収は、日本人の平均年収より235万円も高いことから、高年収を期待できると言えるでしょう。

とはいえ、給与幅が449〜1,249万円と比較的広いため、高年収を実現させるためには、ある程度のスキルや実績が求められると考えられます。

参考：国税庁「民間給与実態統計調査」

幅広い業界で活躍できる

データアナリストは、さまざまな業界でニーズがあります。

どの業界でも、結果を出すためには根拠のある意思決定が必須です。

データアナリストは根拠づくりに大いに役立てるため、幅広い業界で活躍できると言えるでしょう。

活用事例を表にまとめました。
データを活用しきれていない業界や企業はまだ多く、今後もデータアナリストの活躍の場は増加しそうです。

社会に影響を与えられる

データアナリストは、企業の意思決定に大きな影響を及ぼす職種です。

分析結果や提案内容により企業の戦略が大幅に変更されるケースもあり、社会や経済への影響は大きいと言えるでしょう。

結果的に、企業課題だけでなく、社会課題の解決にまで繋がる可能性もあります。

例えば、医療・福祉・環境分野に携わった場合、データアナリストの提案が企業の意思決定に影響し、人の命を守ったり環境保全に役立ったりする可能性があるということです。

「誰かの役に立ちたい」と考えている人や仕事にやりがいを求める人にとっては、大きなメリットと言えるでしょう。

データアナリストに必要な知識・スキル

データアナリストを目指すなら、以下の知識やスキルが必要です。

• 統計学についての基礎知識
• プログラミングスキル
• データベースを扱うスキル
• 分析ツールを使いこなすスキル
• ロジカルシンキング（論理的思考力）

データ分析には、統計学についての基礎知識が欠かせません。

プログラマーほど専門的なスキルは必要ないものの、PythonやRなどのプログラミング言語を扱える必要があります。

その他も、データの収集・分析を行うために欠かせないスキルです。

スキルを獲得する方法は、次の見出しで詳しく解説します。

未経験からデータアナリストに必要なスキルを獲得する2つの方法

未経験からデータアナリストを目指すなら、スキルの獲得が必須です。

以下の方法を参考に、スキルを獲得しましょう。

• 独学で学ぶ
• スクールを活用する

それぞれメリット・デメリットが異なるため、自分に合う方法を選択することが大切です。

独学で学ぶ

書籍やオンライン教材を利用すれば、十分に独学可能です。

独学のメリットは、費用を安く抑えられる点。

有料の学習サービスを活用したとしても、スクールに通うより費用が少なく済むでしょう。

とはいえ、データアナリストは専門性の高い職種であり、独学だと挫折しやすい点がデメリットです。

独学でスキルを習得する場合は、学習でつまずいたときに質問できる人やコミュニティを確保しておくと良いでしょう。
関連記事：データサイエンスは独学で習得可能？おすすめの勉強方法やロードマップを解説

独学はスキル習得までに時間がかかる場合が多く、「時間がかかってもいいからとにかく費用を抑えて学びたい」という人に向いています。

スクールを活用する

スクールを活用すれば、短期間で効率よくデータアナリストを目指せます。

プロ講師から必要な知識だけを学ぶことができ、わからない箇所があれば質問できるため、独学よりもはるかに短い時間でスキルを習得可能です。

サポートを受けながら学べることで、挫折リスクも下がります。

就職・転職サポートも行っているスクールなら、学習から就職・転職まで一貫してサポートしてもらえるでしょう。

「短期集中で学びたい」「早くデータアナリストとして活躍したい」という人は、スクールの活用がおすすめです。

「誰かに強制されないとやる気が出ない」人も、独学よりスクールが向いています。

データアナリストを目指せるおすすめスクール3選

本項目では、データアナリストを目指せる以下のおすすめデータサイエンススクールを紹介します。

Aidemy

Aidemyは、AI・人工知能や機械学習など、これからさらに需要が増す先端技術を学べるスクールです。

Pythonに特化しており、未経験・初心者であったとしても3ヶ月で実務レベルのAIスキル習得を目指すことができます。

最終的には、未経験から機械学習エンジニアとしての就職・転職を叶えることも可能であり、転職支援実績が豊富な点も注目すべきポイントと言えるでしょう。

なお現役エンジニア講師の学習サポートやカウンセリングも高い評価を得ており、多くの受講生がサポート・支援に満足している様子が伺えます。

さらに受講期間中は、「オンラインカウンセリング」や「24時間受付のチャットサポート」などの学習支援を受けられます。

適宜出題される課題も講師が丁寧にレビューしてくれるため、未経験であっても段階を経ながら確実にスキルを身に付けていくことができるでしょう。

DMM WEBCAMP学習コース

DMM WEBCAMP学習コースは、各領域に特化した全13種のコースが用意されているプログラミングスクールです。

自身の学びたいスキルに特化したコースを選択できるため、無駄なく最短ルートで必要知識の習得が叶うでしょう。

また本スクールのカリキュラムは、“質の高い内容を学べる”と評判です。

しかし一方で課題が多いとのコメントもあり、受講前にはしっかり学べる環境を整えておく必要があるでしょう。

ただ、カリキュラムは「知識」「つながり」「応用」の3段階で学びの質を捉えるカナダ発のICEモデルに基づき、独自開発されています。

そのためプログラミング未経験の受講生が多いにもかかわらず、業界の中でも高い学習継続率を実現しているとのこと。

現役エンジニア講師による学習支援も提供されているため、データアナリストに必要な知識を一歩ずつ確実に身に付けていくことができるでしょう。

.Pro

.Proは、低価格・短期間でAIについてのスキルと技術を学べるプログラミングスクールです。

講師と十分にコミュニケーションを取れる対面型の講義を導入しており、対面ならではのきめ細やかな指導を受けられるでしょう。

メインの『リスキリングコース』では、Pythonに関する知識・スキルの他、チャットGPTや機械学習など、目的に応じたAI学習に取り組めます。

なお、学習カリキュラムは、生徒の目的や深掘りしたい分野に合わせて設計してくれるため、本当に必要な学習だけに注力して勉強できるのも魅力。

データアナリストへの転職を目標にした学習設計も提供してくれるため、.Proであれば最短かつ受講料を抑えながらデータアナリストに必要なスキルを身に付けられるでしょう。

データアナリストに関するよくある質問

データアナリストを目指す人の多くは、以下の疑問を抱いているようです。

• データアナリストとデータサイエンティストの違いは？
• データアナリストはフリーランスとしても活躍できる？

データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

データアナリストは、「過去のデータから意味を見出す」のが主な役割です。

データサイエンティストは「AIや統計モデルを使って未来を予測」したり、「複雑なパターンを発見」したりするなど、より高度な分析を行う傾向にあります。

データアナリストのステップアップ職として紹介されることも多く、難易度は高めです。

業務が重複する部分も多くありますが、データサイエンティストはよりエンジニアに近い職種になるため、データアナリストよりも高度な知識・スキルが必要となります。

データアナリストはフリーランスとしても活躍できる？

あらゆる業界で需要が高いデータアナリストは、フリーランスとしても活躍できる可能性が高いでしょう。

使用ツールはほぼすべてパソコン上で扱えるため、業務がオンラインで完結しやすく、リモートワークも選択できます。

長期契約できる案件が多いのも、フリーランスとして活躍しやすい理由の一つ。

データ分析は、1回では成果を感じにくいため、継続的に行う必要があります。

とはいえ、フリーランスになるには、スキル・実績が必須です。

フリーランスを目指すなら、まずはクライアントが魅力的に感じるスキル・実績を身につけましょう。

データアナリストはやめとけかどうかはスクールの無料体験で判断しよう

「やめとけ」と言われる理由を知っておくことで、リスクやデメリットを知ったうえでデータアナリストを目指せるでしょう。

とはいえ、文章を読んだだけではピンと来ない人も多いはず。

興味があるなら、スクールの無料体験を活用してみましょう。

無料体験では、スクールの概要を知れるのはもちろん、未経験からデータアナリストを目指せそうか質問もできます。

無料体験を受ける際は、1つだけではなく複数のスクールを検討すべきです。

複数のスクールを比較検討することにより、本当に自分に合うスクールを見つけやすくなります。

データアナリストは独学が難しい職種のため、独学を視野に入れている人も、一度スクールを検討してみてから納得した上で独学するのがおすすめです。