データ分析を行う仕事とは？職業例と求められるスキルを簡単解説
最終更新日: 2026年8月7日
「データサイエンティスト」「データエンジニア」など、データに関する職業が増えてきています。日常の中でもデータを利用したサービスが増えてきているため、データを分析する仕事は需要が伸びているのが現状です。では、具体的には「データを分析する仕事」はどんな職業があるのか？求められる知識はどんなものなのか？本日はデータ分析の仕事を職種別に簡単に解説していきます。
データ分析で挙げられる主な職業
データ分析を職業とする仕事としてあげられるのは下記のような職業です。
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- データエンジニア
他にもたくさんありますが、今回は上記3つの職業を詳しく解説していきます。
・データサイエンティスト
データサイエンティストは「企業の課題を分析し、データに基づいて合理的な判断ができるようサポートする職業」と言えます。ビッグデータのかつように着目する企業が増えてから、データサイエンティストも人気の職業となってきました。数学的知識、IT知識、流行に敏感であることを求められるデータサイエンティストは、「どんな課題があって、どんなデータが必要なのか」を把握し、必要なデータを揃え分析します。分析の手法として統計的知識・IT知識が求められたり、分析結果から導き出されるビジネスチャンスを見つけ出す際に流行に掛け合わせたクリエイティブな発想が求められたりします。毎日同じことをやっているように思われがちな職業ですが、仕事内容は多岐にわたり、求められることも多い職業と言えます。
・データアナリスト
データアナリストはデータサイエンティストの似ている職業と言われていますが、大きく違う点を挙げるとしたら「データ処理・分析に特化した仕事」と言えます。データサイエンティストについては企業の課題を解決するためのマーケティング要素も問われますが、データアナリストは処理・分析に特化しているため、処理能力・処理の手法の幅広さを問われます。しかしながら企業により仕事内容は厳密に分けられているわけではないため、データサイエンティストとデータアナリストは似たような職業と言えます。
・データエンジニア
データエンジニアは「現場における課題を考え、適切な課題解決方法を導き出す職業」と言えます。データサイエンティストと似ていますが、データエンジニアはプログラミングに特化している例が多いです。データサイエンス言語の代表例「Python」「R」が用いられる場合が多く、プログラミングを用いてデータサイエンス・機械学習を行い企業課題解決に向けて進めていきます。上記2つの職業より専門性が高く見えますが、データサイエンティストにプログラミング知識を求められる場合もあるため、やはり類似した職業と言えるでしょう。
データ分析をする仕事に求められることとは？
ここまで紹介した職業を見ると、求められるスキルが多いように感じます。それぞれ若干求められるスキルは異なりますが、大きく挙げると下記のようなスキルが必要です。
- 統計的知識
- 数学知識
- マーケティング知識
- プログラミング知識
「データ分析」というと、様々な手法・様々なデータがありますが、ここで紹介している職業が扱うデータのほとんどが「ビッグデータ」になります。テラバイト、ペタバイトを超えるデータを扱う場合は、誰もが触れたことのあるExcelでは抱えきれないデータ量になるため、データを整理するためにプログラミングを用いて自動処理・機械学習を利用したりします。また、データの傾向を分析するために統計学を利用したり、全員に伝えやすくするためにデータ化する際に数学的知識、企業課題を解決に導くために現在の流行を知り、マーケティングを行ったりします。企業が利益を生み出すために不可欠な存在であるデータ分析であるからこそ、求められることは多くなります。また技術の進化も目まぐるしい業界のため、常に勉強し続ける必要があります。好奇心が旺盛、勤勉な方に非常に向いている職業と言えるでしょう。
データ分析職種 比較表
| 職種 | 主な役割 | 必須スキル | プログラミング | 平均年収目安 |
|---|---|---|---|---|
| データサイエンティスト | ビジネス課題の特定・機械学習モデル構築・意思決定支援 | 統計学・機械学習・ビジネス理解 | Python/R（中〜高） | 600〜1,000万円 |
| データアナリスト | データ収集・集計・可視化・KPI分析・レポート作成 | 統計・SQL・BIツール・Excel | SQL/Python（低〜中） | 450〜700万円 |
| データエンジニア | データパイプライン構築・データ基盤整備・ETL処理 | プログラミング・クラウド（AWS/GCP）・DB設計 | Python/Spark（高） | 600〜900万円 |
よくある質問
まとめ
- データ分析の主な職種は「データサイエンティスト（課題解決・モデル構築）」「データアナリスト（データ処理・分析特化）」「データエンジニア（プログラミング・データ基盤構築）」の3つ
- 求められる共通スキルは「統計的知識」「数学知識」「マーケティング知識」「プログラミング知識」の4つ。ビッグデータを扱う現場ではExcelでは対応できないため、プログラミングや機械学習が必須になる
- 3職種は似ているが、データサイエンティストはビジネス課題全般に関わり、データアナリストは分析特化、データエンジニアはプログラミング特化という傾向がある
- AI導入・DX推進・購買データ活用など日常でデータが使われる場面が多くなり、データを扱える人材の需要は急増中
- 技術の進化が著しい業界のため、好奇心旺盛で常に勉強し続けられる人に向いている職業
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