データサイエンティストとデータアナリスト｜概要、それぞれの違いについて解説！

データ分析に関する専門職にデータアナリストとデータサイエンティストがあります。どちらも同じものだと理解している人がいますが、厳密には専門とする領域の違う働き方です。ただ、イメージが先行して、これらの違いについては、深く理解されていません。今回はデータアナリストとデータサイエンティストそれぞれの概要や違いについて解説していきます。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データの解析やモデリング、機械学習のアルゴリズムを活用して、ビジネスにおける問題を解決する役割です。統計学やプログラミングなどのスキルを活用して、大量のデータからビジネスに重要な部分を抽出します。PythonやRなどのプログラミング言語を活用し、データを処理したり、数学的な手法でモデルを構築したりすると理解すればよいでしょう。

また、データサイエンティストは深層学習や自然言語処理などのスキルも活用して、データから新たな価値を創造することも担当します。近年はビジネスの現場でデータドリブンな判断が求められているため、これを支える役割がデータサイエンティストなのです。

データアナリストとは

データアナリストは、データの収集や整理、分析を担当するエンジニアです。既に存在するデータを活用して、ビジネスに必要な情報を整理するなどします。例えばSQLを活用してデータを収集し、意思決定に必要な資料を作成するのです。

また、近年はデータの可視化ツールを利用する役割をデータアナリストと呼ぶことがあります。例えば、TableauやPower BIなどのツールを利用してデータを分析する役割を担う人です。以前はエンジニアという側面が強くありましたが、現在はツールさえ活用できれば、データアナリストとして活躍できる場合があります。

どちらの場合でも、レポートなどを作成して経営陣に連携し、アクションプランを提案しなければなりません。基本的には、定型的な分析作業を担当しますが、ビジネス環境を理解するなど、分析の意義を把握しておくことが求められます。

データサイエンティストやデータアナリストと間違えられやすいポジション

データサイエンティストとデータアナリストは、どちらも類似したポジションだと考えられます。また、これらのポジション以外にも類似のポジションが存在するため、それらとの違いについても簡単に理解しておきましょう。

データエンジニア

データサイエンティストやデータアナリストと特に間違えられやすいのは、データエンジニアです。データエンジニアは、主にデータ分析を実施するための基盤を構築します。データサイエンティストやデータアナリストが活躍するための環境作りを担うと理解すればよいでしょう。

例えば、データを分析するためのツールを導入したり、データを収集するためのデータベースを設計したりします。データ分析の対象となるデータは、各システムに点在していることが大半です。それらを連携する仕組みがなければ、データサイエンティストもデータアナリストも活躍できないため、下準備をサポートします。

なお、データエンジニアと独立したポジションとなることもあれば、データベースエンジニアやネットワークエンジニアなどが支援することもあります。活躍する環境によって、ポジション名は変化するかもしれません。

データアーキテクト

データアーキテクトも、データサイエンティストやデータアナリストと同様に、データ分析を中心に扱うポジションです。ただ、データアーキテクトは実施にデータ分析を担当するのではなく、データ分析に向けた全体設計を担います。

例えば、経営層がビジネスで求めている知見があるならば、それを踏まえて必要となるデータを検討します。また、データをどのソースから連携するのかを判断するのもデータアーキテクトの役割です。必要に応じて、データの提供を関係者に依頼するなどの作業も担当します。

ただ、データ分析の環境によっては、人数が限られていてデータアーキテクトを配置できないことがあります。この場合は、データサイエンティストがデータアーキテクトの役割も兼任しなければなりません。

BIエンジニア

BIエンジニアは、BIツールと呼ばれるデータ分析やデータ可視化に利用するツールの作業を担当します。BIツールは導入するだけで利用できるわけではなく、事前の設計やデータ連携の設定が必要です。これら一連の作業を担うポジションといえます。

データ分析に利用するため、BIツールの設計にあたってはデータサイエンティストのようなスキルが必要です。ただ、データサイエンティストとは異なり、BIエンジニアはBIツールに関わる部分だけを担当します。データサイエンティストのように、学術的な理論を活用してモデルを作成することはありません。データサイエンティストの一部分だけを担当するのです。

アクチュアリー

アクチュアリーは「保険数理士」とも呼ばれるポジションで、主に保険や企業年金に関するデータ分析や各種提案を担当します。近年は企業の資産管理などを担当することも増えていますが、どちらにしろ金融に関わる業務のみです。仕事内容としてはデータアナリストに近いものですが、保険や年金など金融関連の業務のみ担当することが特徴だと理解しましょう。

なお、アクチュアリーとして活躍するためには、公益社団法人日本アクチュアリー会が運営する資格を取得しなければなりません。そのため、資格なしに金融関連の分析を担当するだけならば、データアナリストに該当します。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストとデータアナリストにはいくつもの違いがあります。今回は5つの観点をピックアップして解説します。

役割や目的

データサイエンティストは複雑なビジネスモデルの解決を担当します。今までは直感的に問題を解決していましたが、データを活用して統計学や機械学習による解決を目指すのです。近年は大量のデータが蓄積されるようになっているため、それを用いて問題の解決を担当します。

それに対してデータアナリストは、データの収集や整理と分析が中心です。データそのものを大きく変えることは少なく、事前に定められた分析手法を活用して、アウトプットを作成する役割です。例えば定期的に業績レポートを作成して、経営陣に現状を報告するなどの役割を負います。

スキルセット

データサイエンティストは、既存のデータから新たな価値を生み出さなければなりません。この作業には、プログラミングが必須であり、PythonやRなどの言語を活用できるスキルが求められます。また、プログラミング言語を利用して、機械学習やデータモデリングを実施するため、これらについてのスキルも習得しなければなりません。また、分析対象に対するビジネススキルなども求められます。

それに対して、データアナリストは統計学の基本的な知識やデータを可視化するためのスキルが必要です。例えば、推測統計について学んだり、TableauやPowerBIなど、ビジネスで利用される機会の多いツールの使い方を抑えておかなければなりません。また、ビジネスに沿ったデータを提供することが役割であるため、ビジネスでどのようなアウトプットが求められているかを判断するスキルも重要です。

年収や案件単価

データサイエンティストとデータアナリストは、求められる役割とスキルが異なり、年収や案件単価にも違いがあります。案件の規模などにも左右される部分ではありますが、一般的にデータサイエンティストのほうが年収や案件単価が高い傾向です。

ただ、いくつかの資料を参考にしてみると、データサイエンティストの平均年収は740万円程度、データアナリストの平均年収は720万円程度です。そのため、両者に大きな違いが存在するわけではありません。若干の違いがあると理解しておいて良いでしょう。

また、データサイエンス関連のポジションではありませんが、システムエンジニア全体の平均年収は520万円程度です。これと比較すると、データサイエンスは需要が高まっていて、年収も高額になっている状況だと考えられます。

データサイエンティストとデータアナリストの協力

解説したとおり、データサイエンティストとデータアナリストは、それぞれ別のポジションです。同じくデータを扱う役割には違いありませんが、求められる内容には違いがあります。独立したポジションであると理解してもらえたでしょう。

ただ、完全に独立したポジションというわけではなく、お互いに協力する場面がいくつもあります。それらについても理解を深めておきましょう。

ビジネス的なアクションの創出

データサイエンティストは様々な手法を駆使して、既存のデータから新しい知見を発見します。ただ、データから新しい知見を発見できるものの、それがビジネスに役立つかどうか、直接的に判断する役割ではありません。そこで分析結果をデータアナリストに共有することで、ビジネスに役立てられるかどうかの判断が可能になります。

例えば、データアナリストに分析結果を共有することで、既存のビジネスに役立つ知見であるかどうか判断できます。データサイエンティストはビジネス的な知見を持っていないことが多いため、その部分をデータアナリストがサポートするのです。もし、最適な知見であると判断できたならば、具体的なアクションを関係者へ展開することへも繋げられます。

問題の深堀り

ビジネスの要望に沿ってデータアナリストがデータを処理していると、何かしらの課題を発見することがあります。ただ、データアナリストはデータ分析やデータの可視化を中心としたポジションであるため、難易度の高い問題の深堀りはできません。

そこで、問題をデータサイエンティストに連携して、さまざまな理論や観点から深堀りしてもらうことが考えられます。高度な分析によって問題の原因が明確になれば、それを解決するための対策を練るなどの対応が可能となるのです。

データドリブン経営の実現

近年は、データドリブン経営が非常に重要視されています。これは、ビジネスの意思決定をデータに基づいて実施するというものです。今までは、データではなく経営者の直感や経験に依存するということが多くありましたが、現在は望ましくないとされています。

ただ、データドリブン経営を実現するためには、社内にデータを取り扱える人材を確保しなければなりません。このときに、データサイエンティストとデータアナリストがどちらも必要になるのです。それぞれ、担当する業務に違いがあるため、両者が協力しなければ、データドリブン経営の体制が整いません。

データサイエンティストとデータアナリストはどちらが優位か

これからデータサイエンス関連のポジションを目指す人は、データサイエンティストとデータアナリストのどちらが良いか悩むでしょう。これについては、業務内容を踏まえて、自分が興味を持てるほうを選択することが重要です。

解説したとおり、データサイエンティストとデータアナリストはどちらもデータ分析などを担当するポジションです。細かな部分に違いはあるものの、大きな違いがいくつも存在するわけではありません。また、お互いに協力してプロジェクトを推進することもあります。どちらのポジションでも、自分なりに活躍できるはずです。

まとめ

データサイエンティストとデータアナリストの概要や違いについて解説しました。どちらもデータ分析などを担当するポジションではありますが、細かな部分に違いがあります。担当する業務にも違いがあるため、その点は正しく理解するようにしてください。

ただ、完全に乖離したポジションということではなく、お互いに協力してプロジェクトを推進することもあります。役割分担があるからこそ、お互いに協力しなければ進められない部分もあるのです。