未経験からデータ分析はできるの?必要な知識・経験をわかりやすく解説

未経験からデータ分析はできるの?必要な知識・経験をわかりやすく解説

データ分析をする人材は社内で育成できるのか

未経験からデータ分析をすることはできるものか

社内でデータ分析人材を育てるにしても何のスキルが必要なのか

 

事業の目的のためにデータ分析をして課題、対応策をみいだそうとしても、データ分析ができる人材がいないと難しいものです。データ分析をいざしようとした時、外部に委託すべきか、経験者を雇うべきか、それともデータ分析未経験の社員を育成すべきか悩むこともあるのではないでしょうか。本記事では企業ご担当者様がデータ分析を事業に活かすために必要な知識・経験をまとめております。それでは解説していきます。

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未経験からデータ分析はできるのか?

未経験からデータ分析をすることはできるのでしょうか。データ分析を行う人は、データアナリストと呼ばれます。データアナリストは専門性が高いため、未経験の人材を育成してデータ分析にあたらせることができるのか、不安に思う方もいるかもしれません。ここでは、未経験からデータ分析を行うことについて、解説していきます。

 

未経験からの人材育成

ここでは未経験からの人材育成について解説していきます。データ分析をする人を一般的にデータアナリストと呼びますが、未経験からデータアナリストの人材育成をすることも可能です。未経験の場合は、データアナリストに必要な統計学の知識や、データベースを扱うためのITスキルを身につけてもらうことが必要です。また、データアナリストに似ている職種でデータサイエンティストがあります。両者ともにビッグデータを分析する点では同じです。データアナリストの仕事は、データ分析で得られた結果をどのように活かすかによってコンサル型とエンジニア型の2種類に分かれます。

コンサル型の場合、データ分析とコンサルティングに関わることが基本です。課題解決のための方法を考え実行後の検証も行います。一方でエンジニア型はデータ分析に関わりつつ、課題解決のためのシステム開発をしていくことになるためプログラミングスキルが必要になります。データサイエンティストとはコンサル型・エンジニア型の仕事すべてができる上位職です。このことは、データサイエンティスト協会の定款2条にもまとめられております。

関連記事:定款|一般社団法人データサイエンティスト協会

 

分析ツールの活用

ここでは分析ツールの活用について解説していきます。データ分析が未経験の場合はデータアナリストの仕事をいきなりすることはできません。しかし、分析ツールであるBIツールを導入することによって、専門スキルを持った人でなくとも必要なデータを分析し、情報を活用することが可能になります。BIツールのメリットは、膨大な情報の分析をリアルタイムかつ短時間で行えることにあります。レポートも短時間で作成可能ですのでデータ分析未経験の方が多い企業様でもBIツールの導入によってデータ分析が可能です。

 

未経験から育成するデータ分析人材に求められる6つのスキル

ここでは未経験からデータ分析人材を育成する際に求められる下記6つのスキルを解説していきます。

 

  • プログラミングスキル
  • コミュニケーション能力
  • 統計学の知識
  • データ分析を行うスキル
  • データベースを扱うスキル
  • 論理的思考力

 

それでは1つずつ解説していきます。

 

プログラミングスキル

必要なスキルの1つ目はプログラミングスキルです。データ分析やシステム開発・システム運用などには、ある一定のプログラミングスキルが必要です。統計解析、機械学習で使われる言語としてはPythonやRが代表的な言語になります。プログラマーのように使用できる必要はありませんが、エンジニア型としてデータアナリストの仕事をする場合もありますので、身につけておく必要があります。

 

コミュニケーション能力

必要なスキルの2つ目はコミュニケーション能力です。データアナリストはデータ分析を行うだけではなく、分析して判明した課題、改善点をわかりやすく伝える必要があります。専門的な分野であるからこそ、わかりやすくクライアントに伝えることで信頼関係を構築することができます。

 

統計学の知識

必要なスキルの3つ目は統計学の知識です。データ分析において統計学の知識を用いて、仮説の立証のためのデータを抽出し、抽出したデータを分析をする必要があります。また、統計学を学ぶためにはある一定の数学の知識も必要です。微分積分や行列・確率などの高校レベルの数学の知識は持ち合わせておくべきでしょう。

 

データ分析を行うスキル

必要なスキルの4つ目はデータ分析を行うスキルです。データアナリストの主な業務はデータ分析である以上、RやPythonを活用したデータ分析ができるようになっておくことが必要です。また統計学を応用したデータ分析も時には必要になってきます。ビッグデータの分析も企業の中で求められますので、データ分析を行うのに必要なスキルは適宜学習して身につけていくようにしましょう。

 

データベースを扱うスキル

必要なスキルの5つ目はデータベースを扱うスキルです。データ分析を行う際に、データベースと呼ばれる情報の集合体をSQL言語を使って適切に操作をしていく必要があります。またデータ分析をする際に、データを別のコンピューターに複製し、リアルタイムに更新ができる「レプリケーション」の知識も必要になる場合もあります。

 

論理的思考力

必要なスキルの6つ目は論理的思考力です。データ分析を行う目的を定めたら、その目的を達成するための課題と改善策をデータ分析をしながら特定していきます。そのため、物事を論理的に考える論理的思考力(ロジカルシンキング)が必要になってきます。論理的思考力は3C分析、MECE(ミーシー)、SWOT分析など様々なフレームワークがありますので、事象に応じてフレームワークを使って考える習慣をつけておくのもよいでしょう。

 

未経験でも活用できるデータ分析ツールの特徴

ここでは未経験でも活用できるデータ分析ツールであるBIツールの特徴を解説していきます。

 

  • 操作性とサポート体制が万全であること
  • データ分析の目的を果たす機能があること
  • 他システムとの連携ができること

 

それでは1つずつ解説していきます。

 

操作性とサポート体制が万全であること

1つ目の特徴は、操作性とサポート体制が万全であることです。利用者のリテラシーを踏まえた分析レベル、操作性の設計がなされていることで未経験でも活用できるようになります。ユーザーの使用率を高めて組織的に活用することを考えている場合は、各担当者が使いこなせていることが条件になります。また、既存環境の最適化をしてくれたり、利用者向けの研修などのサポート体制が十分であるBIツールがよいでしょう。

 

データ分析の目的を果たす機能があること

2つ目の特徴は、データ分析の目的を果たす機能があることです。レポーティングに強い、OLAP分析が優れているといった各社の特徴があってもスペックに差があるものです。また、各BIツールにはデータの集約・分析・可視化の他にも様々な機能がついているので、目的にあった機能があるBIツールを選ぶとよいでしょう。

 

他システムとの連携ができること

3つ目の特徴は、他システムとの連携ができることです。自社で利用しているシステムと連携することで自動でデータを収集してくれたりします。もし連携できない場合は、データを手動でアップロードしなければならないなど使い勝手の悪いものになってしまうため、注意が必要です。

 

まとめ

ここまで未経験からデータ分析人材を育てるために必要なスキルや未経験でも使用しやすい分析ツールであるBIツールの特徴について解説してきました。データ分析を行うには、一定の専門スキルは必要にはなってきますし、BIツールを使用する場合であっても統計学の知識があったことに越したことはありません。ただ、BIツールを使うことで未経験でもデータ分析ができるようになるものもあります。使用目的を明確にしたうえで、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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