データアナリストはやめとけ？現在の需要からわかる将来性

AI技術の進歩やデジタルデータの急増にともない、ビッグデータ活用の重要性が高まっています。そして、データサイエンティストといったデータを扱う人材の需要は増し、ほかの職種に比べ高い報酬を提示する企業も増えました。

このような状況のなか、データ分析のエキスパートである「データアナリスト」に関心を持つ人は多いですよね。国内におけるIT人材不足が深刻化する昨今、データアナリストのようなIT人材はますます需要が高まっています。

ただ、なかには「データアナリストを目指すのはやめとけ」といった声もあります。こうした声を耳にしたために、データアナリストを目指すべきか悩んでいる人も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、データアナリストが「やめとけ」といわれる理由を、口コミも交えて紹介します。現在の需要や将来性・適性などの観点から、データアナリストを目指すべきなのかも解説するので、ぜひ参考にしてください。

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データアナリストがやめとけといわれる5つの理由

なぜ、データアナリストに関するネガティブな噂があるのか、詳しく見てみましょう。データアナリストが「やめとけ」といわれる理由は、主に5つ挙げられます。

それぞれについて、データアナリストの特徴や口コミも交えて順番に解説します。

責任やプレッシャーを感じやすい

データアナリストは、責任やプレッシャーを感じやすい仕事といえます。企業の経営判断を左右するデータを正確に扱わなければならず、「ミスが許されない」という心理になりやすいためです。

顧客企業はデータアナリストの分析結果を、経営上の重要な判断材料とします。つまり、データアナリストの仕事が、顧客企業の業績に影響することもあるのです。そのため、責任やプレッシャーを感じる人は少なくありません。

次のように、「プレッシャーがきつい」「精神的なタフさも求められる」といった口コミも見受けられました。

細かい作業が多い

データアナリストの仕事内容は、データの収集や可視化、分析、レポート作成といったデスクワークが中心です。そのため、パソコンを用いた細かい作業が多くなりやすく、ストレスや疲労につながる場合もあります。

そのうえ、データエンジニアは多くの数字が並ぶ大量のデータと日常的に向き合わなければなりません。数字やデータが得意でない人だと、日々の作業が苦行に感じられることもあるでしょう。

次のように、現役データアナリストでも自身の仕事を「地味な仕事」と評する口コミが見受けられました。

請け負う仕事次第で激務になる

データアナリストの業務担当範囲や、扱うデータの規模・種類などは、請け負う仕事によって変わってきます。請け負う仕事次第では激務になり、体力的・精神的な負担が大きくなるケースも少なくありません。

たとえば扱うデータの構造が複雑だったり、データ形式がばらばらだったりする場合、収集や分析には多くの時間を要するでしょう。顧客企業のスケジュールがタイトな場合、短期間で集中的に仕事をしなければならないことも。

こうしたケースでは残業や休日出勤が増えることになり、「つらい」「きつい」と感じる人もいるでしょう。次のように、「膨大な作業が隠れている」と実感する現役データアナリストの口コミも見受けられました。

日々の知識・スキル更新が不可欠

データアナリストには多くの専門的な知識・スキルが求められます。求められる知識やスキルは、時代とともに移り変わっていくものです。そのため、日々の学習により継続的にアップデートしていかなければなりません。

たとえば、データを扱うためにプログラミング言語やBIツール（データ活用の支援ツール）の知識やスキルが必要です。これらは、現在のトレンド技術が数年後に廃れていることもあり、1つ習得すれば安泰とはいえません。

継続的な学習のために費やす時間やコストを、負担に感じる人は少なくないでしょう。

AIに仕事が奪われる不安がある

「AI時代」とも称される昨今、データアナリストに限らず「AI（人工知能）に仕事が奪われるのでは」と不安を抱える人は多くいます。AIが広告のモデルを務めるなど、AIが人間の仕事をカバーするケースが増えてきました。

特に、データアナリストが専門とするデータ分析はAIも得意とする作業です。そのため、「仕事がAIに代替される」という不安は、ほかの職種と比べると大きくなりやすいでしょう。

次のように、「AIがデータアナリストの仕事を侵食するのでは」と不安を抱える口コミも見受けられました。

データアナリストの実態

データアナリストに対する「やめとけ」という声は、あくまで個人の意見です。では、データアナリストの実態はどうなのでしょうか。ここでは下記5つの観点から、データアナリストの実態を紹介します。

平均年収は696万円

求人検索エンジン「求人ボックス」によると、データアナリストの平均年収は約696万円です。ITエンジニア全体の平均年収が480万円である（求人ボックス参照）点を踏まえれば、かなり高水準といえます。

また、厚生労働省「毎月勤労統計調査 令和5年5月分」によると、日本の正社員全体における平均年収は12ヶ月換算で約442万円。つまり、データアナリストの平均年収は日本全体で見てもかなり高水準といえます。

データアナリストには難しさもありますが、高収入を狙える魅力的な仕事です。

仕事には専門的かつ高度なスキルが求められる

データアナリストの平均年収が高いのは、専門的かつ高度なスキルが求められるためです。データアナリストの仕事内容にもよりますが、具体的には次のような知識やスキルが求められます。

いずれも一朝一夕で習得できるものではありません。IT系のスキルからビジネス寄りのスキルまで、幅広い知識やスキルが必要です。つまり、データアナリストとして仕事をこなすためのハードルはかなり高いといえます。

また、大量のデータを正確に扱うことが求められるため、細かい作業が多くなりやすいのは否めません。プレッシャーも大きくなりやすいでしょう。データアナリストを目指すなら、確かなスキルを身につけることが大切です。

仕事への達成感は大きなやりがい

データアナリストは前述のとおり、請け負う仕事次第で激務になるケースがあります。しかしその分、仕事への達成感は得られやすく、大きなやりがいとなるでしょう。

データアナリストの仕事では、仮説・検証のサイクルが日常的に行われるのが特徴です。つまり、経営課題の解決策につながる仮説を立てて、それが正しいのかをデータ収集・分析によって検証していきます。

大量のデータを扱うのは骨が折れる作業ですが、仮説が立証されたときには大きな達成感や喜びが得られるのが魅力です。次のように、「データアナリストは仮説検証のサイクルが楽しい」といった口コミも見受けられました。

今後も高い将来性が期待できる

データアナリストは、今後も高い将来性が期待できる仕事です。ビッグデータ活用の重要性が高まっている一方、データを扱える人材は不足しています。これからもデータアナリストは、業種を問わず必要とされるでしょう。

前述のとおり、AIに仕事が奪われる不安を抱える人も少なくありません。しかし、次の理由からデータアナリストの仕事が完全に代替されることは考えにくいと言えます。

データアナリストは顧客のニーズをくみ取り、適切なサポートを行うことが求められます。こうした対人的な能力はAIにはないため、データアナリストの存在が欠かせません。

また、AIでデータ分析を行うためには、AI技術を使いこなすための専門知識・スキルが必要です。結局のところ、データ活用に適したデータアナリストがいないと、データ分析の精度・効率は上がらないでしょう。

むしろデータアナリストにとってAIは、仕事のパフォーマンス向上につながる有用なツールとなります。AIを恐れるよりも、AIの活用スキルを身につけることで、データアナリストとしての価値を高められます。

ただし次の口コミにもあるように、簡単なデータ分析であればAIでも可能になりつつあるのは事実です。そのため、ただデータ分析をするだけではなく、付加価値のあるデータアナリストを目指しましょう。

転職後のキャリアアップも可能

データアナリストに転職した後は、他職種へのキャリアアップも可能です。たとえば、次のようなIT職種へのキャリアアップが考えられます。もちろん、データアナリストを突き詰めていくのも有力な選択肢です。

職種	主な仕事内容
データサイエンティスト	データ活用を軸に、企業の経営課題を解決に導く
ITコンサルタント	IT戦略を立案し、企業の経営課題を解決に導く

これらは、データアナリストの経験を通して培ったコンサルティング能力を活かせるIT職種です。こうしたIT職種にキャリアアップして、より収入アップを目指すのも良いでしょう。

なお、データサイエンティストはデータアナリストの上位職とされることもある仕事ですが、詳しくは後述します。データアナリストのようにデータ分析を仕事にするIT職種を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

データ分析を仕事にする職業一覧！各職種の平均年収や将来性も紹介

更新日：2024年4月29日

データアナリストは目指すべきなのか

将来性の高いデータアナリストは、有力なキャリアの選択肢の1つです。ただし、データアナリストを目指すべきかどうかは個人のニーズや適性にもよります。次のように考えている場合は、データアナリストを目指すのがおすすめです。

データアナリストには、顧客とコミュニケーションを取り、課題解決に導くコンサルティング能力が求められます。そのため、コンサルティング系の仕事がしたい場合、データアナリストはおすすめです。

また、データアナリストにはプログラミングスキルも必要ですが、プログラミング以外の作業も少なくありません。そのため、プログラミングに強いこだわりがある場合は「プログラマー」などのほうが合っているでしょう。

データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストを目指したいと考える人は多いですよね。ただし、データアナリストが誰にとっても最適なキャリア選択とは限りません。データアナリストに向いている人の特徴3つを知っておきましょう。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学が好きな人は、データアナリストに向いています。数学や統計学はデータ分析に欠かせない概念であり、データアナリストにも深い理解が求められるためです。

数学や統計学が好きな人のほうが、積極的な学習を通して早くスキルを向上させられるでしょう。また、日々の仕事でも数学や統計学の考え方を用いて効率的なデータ分析が可能です。

細かい作業が好きな人

細かい作業が好きな人は、データアナリストに向いています。多くのデータを正確に扱うことが求められるデータアナリストは、日常的に細かい作業を行わなければならないためです。

細かい作業が苦手な人だと、日々の仕事を苦行に感じてしまうでしょう。細かい作業が好きな人のほうが、データアナリストの仕事を長く続けられる可能性は高いといえます。

直面した問題に怯まず向き合える人

直面した問題に怯まず向き合える人は、データアナリストに向いています。データアナリストは、さまざまな顧客の経営課題と向き合い、解決に導くことが求められるためです。

また、高度なスキルが要求される仕事のなかで、自分自身が業務上の問題に直面することもあります。直面した問題に怯まず向き合える人のほうが問題を早期解決でき、成果を高められる可能性は高いといえます。

なお、データアナリストに向いている人の特徴を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

データアナリストにまつわるFAQ

最後に、データアナリストによくある質問へまとめて回答します。

データサイエンティストとは何が違うの？

データサイエンティストはデータアナリストと似ており、混同されることが少なくありません。データサイエンティストは、データから価値ある答えを見つけ出し、顧客の経営課題を解決に導くIT職種です。

データ分析やコンサルティングといった仕事を行う点は、データアナリストと同様です。ただし、データアナリストとデータサイエンティストでは、データ分析の手段・方向性に違いがあります。

データサイエンティストは、データ分析の手段としてAIモデルの構築を行うケースが多いです。このとき、AIにデータから学習させる「機械学習」の知識や、専門的なプログラミングスキルが必要となります。

一方でデータアナリストは、データ分析の手段として前述したBIツールを用いるケースも少なくありません。そのため、データサイエンティストのほうがプログラミングを行う機会は多いでしょう。

また、データアナリストのほうがデータ分析により特化しているのも違いです。次の口コミにあるように、顧客とのコミュニケーションはデータサイエンティストのほうが多い傾向があります。

データアナリストとデータサイエンティストの違いについて詳しくは、次の記事を参考にしてください。

データアナリストとデータサイエンティストの違い！8つの観点から解説

更新日：2024年4月29日

未経験からでもデータアナリストになれるの？

未経験からでもデータアナリストになることは可能です。昨今では、データアナリストに関して学べる良質な教材が多く存在し、未経験でも必要な知識やスキルを身につけられる時代となっています。

基本的に、IT業界は実力が重視される傾向があります。未経験だとしても、確かなスキルや実力を企業にアピールできれば、内定を勝ち取れる可能性はあるでしょう。

ただし当然ながら、経験や実績を持つ人と比べると求職活動で不利になることは避けられません。未経験からデータアナリストを目指すなら、確実なスキル習得だけでなく、キャリア面の万全な対策も不可欠です。

なお、未経験からデータアナリストを目指す人は、次の記事を参考にしてください。

挫折なくデータアナリストを目指すなら

ここまで記事を読み、自力でデータアナリストを目指そうとしている人のなかには、

と不安な人もいますよね。

いざ独学でデータアナリストを目指し始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

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といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境で学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもデータアナリストへの就職・転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

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※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータアナリストへの就業が実現できますよ。

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まとめ

今回は、「データアナリストはやめとけ」という噂の真相を明かすために、次の5点についてお伝えしました。

データアナリストには難しさやつらさもゼロではないため、「やめとけ」という意見も一定の理解はできます。しかし、データアナリストは平均年収・将来性の高い仕事であり、これから目指すことも有力な選択肢です。

ただし、データアナリストには多くの知識やスキルが求められるため、未経験から目指すのは簡単ではありません。独学で失敗しないか不安な人は、キャリアサポートを受けられるプログラミングスクールの利用も検討しましょう。