データを活用するデータアナリストの役割は、企業や組織が持つ膨大なデータから価値ある情報を引き出し、それを基にした意思決定を支援することである。
仕事内容は多岐にわたり、データを収集し、整理し、分析することが主な業務だ。これによって、ビジネスの成長を促す戦略の立案や、顧客のニーズを深く理解するための洞察を提供する。
例えば、ある製品の売上が落ち込んでいる理由を探るために、販売データや顧客のフィードバックを分析し、その結果をもとに改善策を提案するのもデータアナリストの仕事である。
データアナリストは、主に統計学や計算機科学の知識を用いて、データの傾向やパターンを見つけ出す。その解釈をビジネスリーダーや意思決定者にわかりやすい形で伝えるのだ。
つまり、単にデータを分析するだけでなく、その結果をビジネス戦略にどのように組み込むかという視点が不可欠である。
ちなみに、データアナリストとよく比較される職業としてデータサイエンティストがあるが、両者の間には明確な違いが存在する。
データサイエンティストは、より複雑なデータ分析技術や機械学習モデルの開発を担当し、新たな洞察を引き出すことでビジネスに革新をもたらすことが期待される。つまり、データアナリストが「何が起こっているのか」を明らかにする役割を担うのに対して、データサイエンティストは「なぜそれが起こるのか」を解明し、「これから何が起こるか」を予測することに重点を置いているのだ。
このように、データアナリストはデータを通じてビジネスに貢献する重要な役割を果たしている。組織内での意思決定プロセスを支え、競争優位性を高めるために不可欠な存在といえるだろう。
データサイエンティストの主な仕事の内容は、雇用された企業が所有するデータを分析することだ。
企業が事業活動を行ううえでデータを活用した事業の展開は欠かせないが、このようなデータの活用をサポートするのが、データサイエンティストの仕事だ。
企業には事業の中で得た膨大な数のデータが蓄積されているが、どのようなデータを活用するかによっても、企業の活動の成果に大きな違いが出る場合もある。そのため、個々の事業活動に有効なデータを活用することが企業の業績をのばすためには不可欠になるが、そのための詳細なデータ分析を任されているのが、データサイエンティストだ。
データサイエンティストの仕事はただ単にデータの内容を種類ごとに分類するだけでなく、さまざまなコンピュータの知識を活用しながら、データを分析する必要がある。
また、プログラミング言語を使用したデータの分析ができる能力も必要で、問題の解決に必要となるデータを見つけ出すことが求められる。そのためデータサイエンティストには、与えられた課題を解決に導く適切なデータを探すための、課題の正確な分析能力も求められている。
データサイエンティストの仕事として一般的なものが、企業のマーケティングに活用するためのデータの分析だ。商品の顧客に関するデータを詳細に分析することで、顧客の消費の動向やニーズなどを研究することができる。
データサイエンティストの仕事内容を大体把握できたのなら、詳細サイトでデータサイエンティストになる方法や必要なスキルなどを確認することをおすすめする。