結論、「データアナリストはやめとけ」と言われる理由は、以下の4つです。

「やめとけ」と言われる一方、データアナリストは給与の高さや企業への貢献度から、人気な職業であることも間違いありません。

そこで本記事では、データアナリストはやめとけと言われる理由や、それでも人気が高い理由、平均年収、将来性などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データアナリストはやめとけと言われる理由

ここではデータアナリストが「やめとけ」「きつい」と言われるため、不安を感じている人も多いのではないでしょうか。

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由は、以下のとおりです。

• 業務量が多い
• 業務の難易度が高い
• 技術習得が難しい
• 責任が重い

以下で詳しく解説します。

業務量が多い

データアナリストの仕事内容は、以下の通り広範囲にわたるため、「やめとけ」とアドバイスされます。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成
• ビジネスの改善案や企画の提出

データアナリストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析後には、レポートを作り、ビジネスの課題解決のための提案も行うため、業務量は増える傾向にあります。

業務の難易度が高い

データアナリストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、簡単ではありません。

データを解析するだけではなく、目的に対しての具体的な課題を明らかにし、解決策を見つけるための分析が必要です。

以下のような視点で作業を行うため、分析力だけではなく、論理的思考力や問題解決力も必要となります。

• 課題を解決するためには、どのようなデータが必要か
• どのような解析手法を用いれば、効率的に欲しいデータを得られるか

企業の問題解決に直接関与する業務であるため、非常に難易度が高く「やめておけ」と言われることが多いです。

技術習得が難しい

データアナリストがやめとけと言われる理由に、技術習得が難しいことが挙げられます。

データアナリストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得には時間がかかるため、学習意欲がない人はモチベーションが続かず、挫折や後悔をしてしまうでしょう。

責任が重い

データアナリストがまとめたデータと改善の提案により、ビジネスに関する大きな決定を行うことがあるため、プレッシャーを感じやすいです。

業績に大きく貢献できることがやりがいですが、逆に間違った結果を出すと、それが大きな赤字をもたらす可能性もあります。

企業の業績を左右する仕事なので、精神的なストレスは大きいです。

他にも個人情報や機密情報を多く含むデータの取り扱いには、責任が求められます。

データアナリストがそれでも人気な理由は？メリットを紹介

ここではデータアナリストとして働くメリットを紹介します。

以下のメリットがあるため、データアナリストは人気な職業です。

• 企業の課題解決に直接貢献できる
• 他の職種より平均年収が高い
• リモートで働ける職場が多い
• さまざまなキャリアパスがある

以下で詳しく説明します。

企業の課題解決に直接貢献できる

データアナリストは企業の課題解決のためにデータの分析を行います。

自身が集めたデータに基づいて重要な決定を行うことが多く、企業の業績に大きく影響を与える役割を担います。

時にはデータに基づいた提案により、業績が大きく改善することもあります。

このように企業の課題解決に直接貢献でき、やりがいを感じられるのが、データアナリストとして働くメリットです。

他の職種より平均年収が高い

データアナリストは他の職種と比較して平均年収が高いです。

求人ボックス給料ナビによると、データサイエンティストの平均年収は647万円、データアナリストの平均年収は696万円でした。

一方で令和４年分民間給与実態統計調査によると、全体の平均年収は458万円なので、データアナリストの方が年収が高いことがわかります。

技術力の要求は高いですが、それに対する報酬も高いのが魅力です。

リモートで働ける職場が多い

パソコンさえあれば作業が可能な業務が多い為、リモートワークを導入している企業が多いです。

したがって「週に3日はオンライン、週に2日は出勤」など、比較的フレキシブルに働くことが可能です。

通勤せずに働ける企業が多いのが、データアナリストの人気のポイントです。

さまざまなキャリアパスがある

データアナリストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• コンサルタントになる
• データエンジニアになる
• データサイエンスプロフェッショナルになる
• フリーランスのデータアナリストになる
• 他の職種のエンジニアになる

専門的なスキルを強化したり、コンサルティングスキルを身につけたり、マネジメントスキルを活用したりなど、自分のタイプに適したキャリアパスを選べます。

将来を考える際に多様な選択が存在することが、人気の理由です。

データアナリストとして副業で働くことができる

データアナリストとして正社員として働く場合、データアナリストの仕事を副業で受けることも可能です。データアナリストにはフリーランスエージェントなどを経由して、データ分析のお仕事を会社員で働きながら受注することも可能になります。

データアナリストの平均年収は？

正社員データアナリストの平均年収と月収は、以下の通りです。

引用：求人ボックス給料ナビ

データアナリストは、幅広い知識やスキルが必要になる場面が多くあります。必要とされる技術力が高くなる分、平均年収も高いです。

40代になると、マネジメントなどの業務を行う機会が増え、より年収が上がる可能性があります。

しかし、専門的な知識やスキルを持っている人と、持っていない人とでは、年収には大きな差が生まれてしまいます。

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もしもっと高い年収を得たいなら、仕事で求められる資格や技術を習得しましょう。

データアナリストの将来性は？

結論、今後もデータアナリストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データアナリストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、自社のシステムやレジスターから集めた大量のビッグデータを所有している多くの企業が、その有効な利用法を見つけることができていない状況にあります。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータアナリストは、今後も需要が続くでしょう。

また近年はフリーランスのデータアナリストの需要も高まってきているため、コンテルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

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あわせてクラウドの知識を持ったデータアナリストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータアナリストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予測はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データアナリストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

しかし、スキルが不足していると、仕事を獲得するのが困難になることが予想されます。 自分のスキルや知識を最新の状態に保ち、市場価値を高めることが必要です。

データアナリストに向いている人の特徴

ここでは、データアナリストに向いている人の特徴を説明します。

以下のような人は、データアナリストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データアナリストは、長時間試行錯誤を繰り返す作業が頻繁にあるため、忍耐力を持つ人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を行います。

データのクリーニングと前処理では、反復性の高い作業が必要となります。

他にもビジネスの課題を解決するためには、多くの時間を費やして解決策を探ることが多いので、データアナリストは粘り強く作業できる人に向いています。

論理的思考力がある人

データアナリストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的思考力を利用して、データを解析することが求められます。

モデル構築の際には、その裏側の数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に応用することが必要です。

モデルを評価する時にも、客観的かつ論理的なアプローチが重要です。

このように難解な問題を解決する際に、適切な解決策を見つける論理的な思考力を持つ人が、データアナリストとして成功できるでしょう。

自発的に学習を続けられる人

データアナリストとして稼ぎ続けるためには、常に学び続ける姿勢が重要です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進歩しており、新しい技術やツールが次々と生まれています。

最新の技術についての情報を常に収集し、スキルを進化させないと、継続的な収入を得るのは難しいです。

そのため、学習を困難と感じないで、自ら進んで学び続ける人にはデータアナリストが向いているでしょう。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データアナリストに必須です。

データ分析を行うときは、統計的手法や数学的モデルを活用します。

また、予測モデルの構築には、確率論や回帰分析などの統計学的な手法を用います。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や数字、統計学が好きな人は、それを仕事で利用できるので、活躍できるでしょう。

データアナリストに向いていない人の特徴

以下の2つが、データアナリストに向いていない人の特性です。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データアナリストの業務は1人だけで終えるものではなく、顧客やプロジェクトのメンバーとの連携を保ちながら作業する必要があります。

また経営陣が直面している問題をきちんとヒアリングし、期待値の調整や進行状況を管理することも大切です。

もしコミュニケーション能力が劣っていると、要求に沿わない結果を出してしまい、時間や費用を無駄に消費する可能性があります。

コミュニケーションスキルは不可欠なので、コミュニケーションが苦手な人はデータアナリストには適合しないでしょう。

柔軟に考えられない人

多様な状況に対して、柔軟に対処できる力も重要です。

データアナリストという立場で働いていると、予想外の問題に直面することがあります。

例えば、データにミスが見つかったり、モデルの結果を誤って解釈したりなど、大小様々なトラブルが生じる可能性があります。

このようなトラブルに対して適応する力も、働くうえで必要な能力となります。 柔軟な思考力がない人は、働き始めた後に悩む可能性があります。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意志決定をサポートするときには統計学の知識が必要となります。

例えばあるアイテムの販売データを解析する際には、統計学の技術を用いて需要を予測したり、効果的なマーケティング施策を立案することが可能です。

以下のような知識・スキルを習得しておくことがおすすめです。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートを行うことで、信頼を得られる確率が上がります。

学問的な知識に加えて、論理的思考力や戦略的思考力も必要です。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語を使いこなせることも、データを分析したり処理するために重要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonを活用して顧客の購買履歴データを中心的に分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

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要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データアナリストとして働く際には、さまざまなデータを取り扱います。

中には当然、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析し、結論を導く必要も出てきます。

顧客の移動パターンや購入の履歴、気候データなど、過去の多量のデータを利用して、高度な予測を提供することができます。

未来を予測するのが得意があっても、ビッグデータを管理できなければ、数値に基づく効果的な解決策を示すことができません。 既存のビッグデータだけでなく、どの場所から、どのようなデータを取り込むかという設計段階から関わることができると、重要な存在になれます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムに関する知識も持っておきましょう。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

例えば、クライアント企業の売上データを解析する際、クエリを作成して必要な情報を取得することが必要となります。

また、データベースのパフォーマンスを向上させるためには、適切なインデックスの設定が重要となります。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの管理や操作がより効率的になります。

問題解決能力

データアナリストは指示された課題に対して適切なアプローチを見つけ、解決策を示すことが求められます。それゆえ、問題解決力は大事なスキルです。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

また、データの欠落値の対応や、モデルの評価・改良を行うときも、問題に対応する力が必須です。

課題をきちんと理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

未経験でもデータアナリストになれる？

難しさはあるものの、きちんと勉強すれば未経験からでも転職を目指すことができます。

データアナリストへの就職を目指すためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データアナリストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

データアナリストとしてビッグデータを操作するためには、R言語やPythonなどを扱えるプログラミングの基礎が必要不可欠です。

独学やプログラミングスクールの受講を通して、学ぶようにしましょう。

プログラミング以外で大切なこととして、転職活動の開始前に必要な情報をきちんと確認しておくことが挙げられます。

データアナリストで要求されるスキルを把握していない場合、自分の望むところとは違うところに就職してしまう可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足しないで、転職活動中に受けたアドバイスや意見を素直に受け入れ、改善していくことが大切です。

通常の分析や結果がすぐにわかるものではなく、実際の案件を想定した上で、「自分ならこう対応する」「このようなデータがあれば、こう解釈できる」という独自の見解を作り出すことが重要です。

ただし、基本的に未経験者のデータアナリストを採用したいと考える企業は、極めて稀なケースです。

未経験OKの募集には、名ばかりのデータアナリストの募集であることもあります。

誰もが行うことのできる仕事を割り当てられたり、求人情報とは全く異なる仕事を割り当てられることもあります。そのため、現在働いている人の口コミをチェックして、対応策を考えましょう。

データアナリストにおすすめの転職エージェント・サイト3選

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

次に、各エージェントの特徴について、具体的に説明します。

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まとめ

この記事では、「データアナリストはやめとけ」と言われる理由を詳しく解説しました。 データアナリストは、スキルの習得難易度が高く、責任も重いため、「やめとけ」と言われることが多い職種です。

一方で、以下のようなメリットから、確かに人気のある職業だと言えます。

データアナリストになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。

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