データアナリストは日常的に何をしているのでしょうか?

デジタル時代において、データは組織が情報に基づいた意思決定を行い、成長を促進する上で重要な役割を果たします。では、データアナリストは日常的に何をしているのでしょうか?

データ アナリストの日常の責任には、調査の実施や Web スクレイピング技術の使用など、さまざまなソースからのデータの収集、クリーニング、検証が含まれます。

最終的に、データ アナリストの仕事により、組織はビジネス全体の成功に貢献する、データに基づいた推奨事項や意思決定を行うことができます。

この記事では、データ アナリストの日常的な責任、仕事に必要なスキルとツール、キャリア上の課題、成長の機会について見ていきます。

さあ行こう！

データは意思決定を助け、成長を促進するため、デジタル時代の企業にとってデータの重要性はますます高まっています。では、データアナリストは実際に一日中何をしているのでしょうか?

データ アナリストは毎日、アンケートの実行や Web スクレイピング手法の利用など、さまざまなソースからデータを収集、クリーニング、検証する必要があります。

最終的に、データ アナリストの仕事は、組織がデータに裏付けられた推奨事項や意思決定を行うのを支援し、ビジネス全体の成功に貢献します。

この記事では、データ アナリストの日常業務、必要なスキルと機器、仕事上の問題、キャリアのチャンスについてすべて取り上げます。

目次

• データの達人: ナンバー クランチャーの 1 日
• データアナリストの責任
  • データアナリストのための技術スキル
  • データアナリストのためのソフトスキル
  • データ分析ツール
• ビッグデータを扱う際の課題
• 自分の道を描く: キャリア成長の機会をナビゲートする
  • 検討する価値のある高度な認定
• 最終的な考え

データの達人: ナンバー クランチャーの 1 日

データ アナリストとしての日々の業務は、勤務する会社、その会社内での特定の役割、取り組んでいるプロジェクトの種類によって異なります。

ただし、データ アナリストが日常的に実行する必要がある実際のタスクの一部を以下に示します。

1. データの収集とクリーニング:データ アナリストであることの中核となるのは、データを収集することです。実際、データの収集とクリーニングに多くの時間を費やして重複を削除し、データの正確性、一貫性、信頼性を確保する必要があります。これには、さまざまなデータ ソースを操作したり、Python などのツールを使用してデータを抽出および操作したりすることが含まれる場合があります。
2. データの分析:さあ、分析しましょう。データ アナリストは、さまざまなツールやテクニックを使用してデータを分析し、洞察を抽出します。これには、Excel でのピボット テーブルの作成、Tableau でのダッシュボードの構築、または R での統計分析の実行が含まれる場合があります。
3. 洞察を伝える:データを分析した後、その結果を社内の他の関係者に伝える必要があります。これには、レポートの作成、マネージャーや幹部への調査結果の提示、またはデータ駆動型ソリューションの実装のための他の部門との協力が含まれる場合があります。
4. チーム メンバーとのコラボレーション:チームの一員として作業し、他のデータ アナリスト、データ サイエンティスト、ビジネス関係者と協力して共通の目標を達成することがよくあります。これには、プロジェクトに一緒に取り組み、知識や専門知識を共有し、他のチームメンバーにフィードバックやサポートを提供することが含まれる場合があります。
5. 継続的な教育:学習を決してやめないでください。データ アナリストは、この分野の最新のツール、テクノロジー、トレンドを常に最新の状態に保つ必要があります。これには、最新情報を入手してスキルを向上させるために、カンファレンスに参加したり、、業界出版物を読んだりすることが含まれる場合があります。

これらは、データ アナリストの責任のほんの一例です。仕事の詳細は異なる場合がありますが、中心となるスキルとタスクは同じです。

次のセクションでは、データ アナリストが業務で毎日使用する中心的なスキルとツールのいくつかを見ていきます。

データアナリストの責任

データ アナリストとしてその役割を発揮するには、さまざまな技術的およびソフト スキルが必要です。また、データから洞察を抽出するためのさまざまなツールやテクノロジーの使用に習熟する必要もあります。

すべてのデータ アナリストがその役割を成功させるために認識すべき重要なスキル、ツール、責任について見てみましょう。SQL や Python から問題解決や意思決定まで、知っておくべきことをすべてカバーします。

仕事で必要な技術スキルを見てみましょう。

データアナリストのための技術スキル

データ アナリストは、データを操作して有意義な洞察を生み出すための技術スキルの強力な基盤を備えている必要があります。

現在、データ アナリストに求められる技術スキルの一部を以下に示します。

1. Excel: Microsoft Excel をマスターすることは必須です。スプレッドシート プログラムは、データの分析と操作に非常に人気があります。データ アナリストとして、フィルタリング、並べ替え、ピボット テーブルなどの基本的なデータ分析タスクを実行するには、Excel に習熟している必要があります。
2. プログラミング: Python と R は、コンピューター サイエンスの定番となっているプログラミング言語です。これらは、統計分析、データ モデリング、データ収集、機械学習に使用されます。データ アナリストは通常​​、1 つまたは複数のことに精通しています。理想的には、これらのプログラミング言語の両方で高度なデータ分析タスクを実行できます。
3. データの視覚化: 関係者が適切なビジネス上の意思決定を行えるように、調査結果を関係者に効果的に伝えることができなければなりません。つまり、Tableau や LuckyTemplates などのツールを使用して、さまざまな種類のデータの効果的なチャート、グラフ、その他の視覚的表現を作成することになります。
4. データベース管理:データ アナリストは、データの管理、保存、取得方法など、データベースの操作方法をよく理解している必要があります。正規化、インデックス作成、データ モデリングなどのデータベースの概念に精通している必要があります。
5. ビッグ データ テクノロジ:データの量が増大するため、データ アナリストは Hadoop、Spark、NoSQL データベースなどのビッグ データ テクノロジに精通している必要があります。これらのテクノロジーにより、データ アナリストは従来のリレーショナル データベースでは処理できない大規模なデータセットを扱うことができます。

現場での関連性を維持するには、技術スキルを常に更新し、最新のトレンドやテクノロジーに関する情報を常に入手する必要があります。

学びとスキルアップを生き方にしましょう！

データアナリストのためのソフトスキル

技術的なスキルは重要ですが、この分野で成功するにはソフト スキルも不可欠です。

ソフトスキルは軽視できますが、これらのソフトスキルを習得すると、職場で有利になります。データ アナリストが開発すべき主要なソフト スキル

の一部を次に示します。

1. コミュニケーションスキル: 発見したことを明確かつ効果的に伝えることができなければなりません。これには、複雑なデータ概念を簡単な言葉で説明し、洞察を伝える説得力のあるデータ視覚化を作成することが含まれます。
2. クリティカルシンキング:批判的かつ分析的に考えることができなければなりません。データのパターンと傾向を特定し、潜在的なバイアスやエラーを認識し、ご想像のとおり、データに基づいて意思決定を行うことができる必要があります。
3. 問題解決: データを使用して問題を解決できる必要があります。理想的には、機会のある分野を特定し、それに対処するための戦略を策定できる必要があります。
4. 時間管理:仕事によっては、複数のプロジェクトに同時に取り組むことが多いため、時間を効果的に管理できなければなりません。仕事の品質を維持しながら、タスクに優先順位を付け、期限を守る/超過できる必要があります。
5. 細部への注意: 結果が正確であることを確認するには、細部への強い注意が不可欠です。データ内のエラーや不一致を特定し、修正措置を講じることができる必要があります。
6. ビジネスの洞察力: ビジネスの学士号を取得する必要はありませんが、自分が働いているビジネスの背景をよく理解している必要があります。ビジネスのニーズだけでなくビジネス上の問題を特定し、会社の目標に沿ったデータ主導のソリューションを開発できる必要があります。
7. コラボレーション: チームの一員として働くことが多いため、他の人と効果的にコラボレーションできる必要があります。これには、利害関係者と協力して、利害関係者のニーズを理解し、要件を満たすソリューションを開発できるよう支援することが含まれます。

必要な正確なスキルは、特定のデータ アナリストの職務内容によって異なります。ただし、これらのソフトスキルを開発することは、キャリアの成功の向上につながる可能性があります。

次のセクションでは、すべてのデータ アナリストが知っておくべきツールのいくつかについて説明します。

データ分析ツール

データ アナリストは、さまざまなツールやテクノロジーを使用してデータを収集、保存、分析します。これらのツールの使用方法を知ることは、現場で成功するために不可欠です。

データ アナリストが知っておくべき最も重要なツールのいくつかを次に示します。

これらは日常的に使用できるツールのほんの一例です。これらのツールを効果的に使用する方法を学ぶことで、データ アナリストは技術スキルを向上させ、企業のはしごを上る可能性を高めることができます。

どこから始めればよいかわからない場合は、以下のビデオをチェックしてデータの力について詳しく学んでください。

データ アナリストに必要なスキルとツールがわかったところで、このクレイジーなデータの世界に取り組む際の課題のいくつかを見てみましょう。

ビッグデータを扱う際の課題

データ分析は、技術的なスキル、ビジネスの洞察力、分析的思考の組み合わせが必要な難しい分野です。

データ アナリストは、仕事のやりがいが大きい一方で、仕事を難しくする可能性のある多くの課題にも直面しています。

データ アナリストが直面する可能性のある課題の一部を以下に示します。

1. ビッグ データの管理:ビジネスによって生成されるデータの量が増加するにつれて、データ アナリストは大量の (非常に大規模な) データを効果的に管理できる必要があります。これには、技術的なスキルとビッグ データ テクノロジの知識の組み合わせが必要です。常にスキルを向上させ、スキルを練習することで、トレンドを先取りすることができます。
2. データ セキュリティ:データの価値が高まるにつれて、データ侵害やサイバー攻撃のリスクが増加します。データを確実に安全に保ち、それを保護するための適切な措置を講じるには、セキュリティのベスト プラクティスを熟知する必要があります。
3. データ品質:データの正確さと信頼性を確保することは、データ分析の重要な側面です。データ アナリストは、結果が正確であることを保証するために、データ品質の問題を特定して対処できなければなりません。
4. データの視覚化: 複雑なデータをわかりやすい方法で関係者に伝えるのは難しい場合があります。データ アナリストは、調査結果を明確かつ正確に伝える効果的なデータ視覚化を作成できなければなりません。
5. 新興テクノロジーに追いつく:データ分析は急速に進化している分野であり、データ アナリストは競争力を維持するために最新のトレンドとテクノロジーを常に最新の状態に保つ必要があります。

これらの課題を克服するために、データ アナリストは、技術スキルの向上、最新のトレンドとテクノロジーの最新情報の入手、ステークホルダーとの強力な関係の構築に注力して、ステークホルダーのニーズをよりよく理解する必要があります。

次に、一般的なキャリアパスと、業界でどのような成長機会があるかを見ていきます。

自分の道を描く: キャリア成長の機会をナビゲートする

この分野の初心者は、多くの場合、生データの収集と分析を担当する初級レベルのポジションからキャリアをスタートします。

ただし、時間と経験を積むことで、ジュニア データ アナリストはより高度な役割に進み、追加の責任を担うことができます。

以下に、目指すべき一般的なキャリア成長の機会をいくつか示します。

1. シニア データ アナリスト:シニア データ アナリストは、データ アナリストのより経験豊富なバージョンです。上級データ アナリストは通常​​、ジュニア データ アナリストの作業を監督し、指導とサポートを提供し、結果に基づいて上級管理者に勧告を行う責任があります。通常、上級データ アナリストの役割に就くには、約 3 ～ 5 年の経験が必要です。
2. データ サイエンティスト: データ サイエンティストは、企業が傾向を予測し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ予測モデルとアルゴリズムを構築する責任を負います。データ サイエンティストは通常​​、データ アナリストよりも高度な統計スキルとプログラミング スキルを持っています。データ サイエンティストの役割に移るには、約 5 ～ 7 年の経験が必要となる場合があります。
3. データ エンジニア:データ エンジニアは、データ アナリストやデータ サイエンティストがデータにアクセスして分析できるようにするインフラストラクチャの構築と維持を担当します。彼らはデータ アナリストや科学者と緊密に連携して、データが適切に整理され、アクセスできるようにします。データ エンジニアの役割に進むには、約 5 ～ 7 年の経験が必要になる場合があります。
4. ビジネス インテリジェンス アナリスト:ビジネス アナリストは、企業がデータに基づいた意思決定を行うのに役立つダッシュボード、レポート、その他のツールの開発を担当します。彼らは通常、利害関係者や主要なビジネス担当者と緊密に連携して、ニーズを理解し、要件を満たすソリューションを開発します。ビジネス インテリジェンス アナリストの役割に移るには、約 2 ～ 3 年の経験が必要となる場合があります。

これらの役割を進めるために、ジュニア データ アナリストは技術スキルの向上に注力し、データ サイエンスと最新テクノロジーの最新トレンドを常に把握する必要があります。

初心者として、将来性をさらに高めるために、評判の高い組織から高度な認定を取得することを検討する必要があります。次のセクションでは、データ アナリスト向けの人気のある高度な認定資格をいくつか取り上げます。

検討する価値のある高度な認定

データ分析におけるキャリア開発の重要な側面は、関連する認定資格を取得し、学士または修士レベルを超えて教育を継続することです。

投資する価値のある人気のある認定資格には次のようなものがあります。

認定資格を取得することに加えて、

それはさておき、ソーシャル メディアを使用したり、業界カンファレンスに参加したり、LinkedIn などのプラットフォームでの会話に参加したり、専門組織に参加したりすることで、貴重なつながりを築き、業界の最新のツール、テクニック、ベスト プラクティスについて学ぶことができます。

人間として、私たちが根本的に主題に興味を持っている場合、より多くの成功を収める傾向があります。データの素晴らしい点は、あらゆる業界がデータを持っていることです。

いくつか例を挙げると、小売、ヘルスケア、製造、接客業、配送などの分野でデータ関連の仕事が見つかります。

したがって、最善の策は、興味のある業界で仕事を探し始めることです。

それで、次は何でしょうか？

最終的な考え

データ アナリストの典型的な 1 日には、データのクリーニングと準備からデータの視覚化とプレゼンテーションに至るまで、幅広いタスクが含まれます。

ただし、具体的なタスクと責任は、取り組んでいる組織、業界、プロジェクトによって異なります。

これまで見てきたように、データ アナリストの役割は、困難であると同時にやりがいがあります。データの収集と分析から利害関係者への洞察と推奨事項の提示に至るまで、データ アナリストは組織が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援する上で重要な役割を果たします。

この役割で優れた能力を発揮するには、洞察を効果的に伝達し、チーム メンバーと協力するために必要な技術的スキルとソフト スキルの強力な基盤が必要です。

スキルと経験を適切に組み合わせ、継続的な学習と成長に取り組むことで、誰もがデータ プロフェッショナルとして成功したキャリアを築き、この分野に有意義な貢献をすることができます。

学習を開始し、データ キャリアの最初の一歩を踏み出す準備はできていますか?