最近ではAIチャットツールなどが話題になったこともあり、AIはますます身近な存在となっています。
近年、AIデータを活用して仕事を進める企業が増えたことから、AIデータを使って分析を行う「データアナリスト」の仕事に興味を持ったという方も多いのではないでしょうか。
しかし「転職したものの将来性が見込めず、結局再度転職することに…。」ということになるのは避けたいですよね。
この記事では、データアナリストの将来性について解説していきます。
データアナリストへの転職を考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
データアナリストとは？
データアナリストは、BIツールやプログラミング技術を活用してデータのビジュアライズを行い、クライアントの課題解決のための提案を行う業務です。
BIツールとは、簡単にデータの可視化を行うことができるツールのことで、ちょっとしたデータ加工を行うことができ、グラフからデータの傾向を掴むために使用します。
そのため、データアナリストはBIエンジニアと呼ばれることもあります。
データアナリストの仕事について
データアナリストの主な仕事は、データのビジュアライズ化だけではありません。
データを可視化した上で、分析結果からクライアントの事業課題の解決に携わるまでが仕事になります。
クライアントの課題の分析データを整理して、どう活用できるかまで考える必要があるため、ビジネス力も求められる仕事になります。
そのため、クライアントとの円滑なコミュニケーションやプレゼン能力も大切になってくるため、営業やコンサルタントからの転職を目指す場合は前職が有利に働く可能性もあります。
データアナリストの詳しい仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データアナリストの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
データアナリストの将来性はある？
データアナリストの将来性は今後も高いと言えます。
しかし、データ分析の中でもよりマルチタスクが求められ、高度なスキルが必要となるためただデータ分析してクライアントに提案するだけでは生き残るのは難しいといえます。
今後は、より深い専門性を持った人材へのニーズがより高まると予想されます。
今後も将来性が期待できるデータアナリストの特徴
では、今後も将来性が期待できるデータアナリストはどういった特徴があるのでしょうか。
ここからは、将来的に長く活躍できるデータアナリストの特徴を解説いたします。
①エンジニアスキルが高い
データ処理と分析のプロセスを効率化する能力を持っているデータアナリストは将来も活躍できるといえます。
プログラミングやスクリプト言語の知識を活用できると、迅速かつ正確なデータ分析が可能となるため、クライアントの意思決定やビジネス戦略の策定に貢献することができます。
また、データベースやクラウドサービスを活用できるとデータの取得や統合を自動化できるため、業務を円滑に進められて効率も上がります。
このように、業務へのスピード感を持ってやり取りができるデータアナリストは、将来性が期待できるでしょう。
②コンサル面を強みとしている
コンサルティング能力を持つデータアナリストは、ビジネスに関する深い洞察を持っていることからビジネス上の問題や機会をすぐに特定できる強みがあります。
組織の目標やニーズに合わせて、データを活用した最適な戦略やアクションプランを提案することができるため将来性も期待できるといえます。
また、データの洞察を非専門家にもわかりやすく伝えるためのコミュニケーションスキルに優れている場合もメリットです。
複雑なデータや分析結果をわかりやすく説明することで、クライアントとの円滑なコミュニケーションができるため一緒に仕事したい相手という印象を与えることができるでしょう。
③機械学習への専門性が高い
機械学習はデータの解析や予測モデルの構築において重要な役割を果たし、ビジネスや産業のさまざまな領域で活用されています。
そのため、機械学習への専門性が高いデータアナリストは将来性も期待できるでしょう。
データの特性やビジネスの要件に基づいて、回帰分析や分類、時系列分析などの機械学習の手法を応用することができるため、ビジネス上の問題に最適なモデルを開発することが可能です。
より、分析データから有益な情報を得ることができるため、専門的なアプローチが強みとなります。
④実務経験で実績を作っている
実務経験によって得られる知識やスキルは、理論的な知識だけでは得られない実践的な洞察やノウハウが身に付くため、実績が十分なデータアナリストも将来性が期待できます。
過去のプロジェクトでの成果や実績を持っていることで、将来の仕事においても信頼性と信頼を築く上でメリットになります。
クライアントや組織内での評価が高まるので、将来的なプロジェクトの機会を増やすことができるでしょう。
将来的に厳しいデータアナリストの特徴
逆に、今はデータアナリストとして活躍できるけれど、将来的には活躍が厳しいデータアナリストもいます。
ここからは、将来的に厳しいデータアナリストの特徴を解説します。
ぜひ、今のうちからスキルや強みを身に付けるようにしましょう！
①データ分析以外に強みがない
データ分析以外に強みがない場合、競争が激化するAI業界において求められるスキルや能力が不足してしまう可能性があります。
データアナリストは、データ分析だけでなく、プレゼンテーションスキルやリーダーシップ能力、問題解決能力といったスキルは成功するために必要です。
また、コミュニケーションや協調性が不足しているとチームの成果やプロジェクトの成功に悪影響を与える可能性もあります。
他にも、分析業務の自動化が進んでいることからデータ分析だけを行なっているエンジニアは今後どんどん需要が減ってきてしまいます。
データをただ分析するだけでなく、ビジネスマンやエンジニアとしての強みを持たなければ、将来的に需要のないデータアナリストになるでしょう。
②業界の特徴を掴みきれていない
業界の特徴を掴みきれていない場合、データ分析の実践や問題解決の提案において重要な情報を見落としてしまう可能性があります。
特定の領域や業界における専門知識や経験が薄いと、ただツールを使って分析した結果を元に提案するだけになってしまいます。
データ分析は単なる手段であり、問題解決や意思決定においては幅広い知識やビジネス理解が必要です。
そのため、業界の特徴を掴みきれていないと、データの意味や背景を適切に解釈することができず、提案のクオリティにも影響してしまいます。
年々データが扱える人材は増えている
データ分析ツールは近年多くのものが登場しています。
中には、エンジニア知識がなくても自動化して分析してくれるものも増えてきていることから、シンプルなデータ分析であれば、企画担当やマーケターなどのビジネス職でも業務が可能になってきています。
また、データの集計やレポーティング、簡単なシミュレーションができるためデータアナリストに頼らずともある程度のことが可能になってきています。
ただデータを扱うことができるだけでなく、今後データアナリストとして生き残るのであれば専門性を磨く必要があることを覚えておきましょう。
データアナリストとして生き残るのは専門性を高めよう
データアナリストとして生き残るためには、技術的な内容を身に付ける必要があります。
具体的には、データエンジニアやデータサイエンティストのようなエンジニア寄りの業務を行ったり、知識を取得するのがおすすめです。
特に、データエンジニアはデータアナリストが使用するデータそのものを整備したり、分析に使いやすい構造でデータを格納したりする業務です。
分析データを扱う人材が増えたことに対して、その分析データのもとになる膨大なデータ量を整備する人材はまだまだ不足しています。
そのため、自分で最適なシステムを作ってビジネス課題に取り組むことができれば、データアナリストとして生き残れる可能性が十分あると予想できます。
エスタイルでは未経験でも積極採用！
データアナリストは、AIエンジニア業務の中でも、ビジネス要素が強いことから未経験の転職でも比較的なりやすい職種といえます。
特に、ITコンサルタントや営業職に就いている方は、ビジネス面での経験があることからデータ分析の知識さえ身に付ければ有利に働くでしょう。
未経験からAIエンジニアとして活躍を目指すのであれば、まずはデータアナリストとしての実績や経験を積むことをおすすめします。
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AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
