データサイエンティストとデータアナリストの違いは？それぞれに必要なスキルと将来性についても解説！

データの利活用をすることによってビジネスの課題を解決し、新たな価値を創出することをミッションとしています。

具体的には、膨大なデータから有益なインサイトを抽出し、これを基に予測モデルを構築したり、ビジネス戦略を策定したりします。
これは、単にデータを分析するだけではなく、ビジネスの全体像を理解し、データがどのように活用できるかを考えることが求められます。

具体的な例として、消費者行動を予測するためのモデルを構築する際には、データを処理するためのノウハウだけではなく、マーケティングの知識も必要とされます。
データサイエンティストは、プログラミングのほかにも、データ分析・機械学習・統計学といった多種多様なスキルを活用することによって、企業の方針策定をサポートします。

遂行する業務内容としては、大きく分けてデータモデリング・機械学習・データ解析の3つが挙げられます。

データモデリングでは、収集されたデータを元にして予測モデルを構築します。
機械学習はそのモデルをさらに高度化し、自動的にデータから学習させる技術です。

そしてデータ解析では、統計的手法を用いてデータの傾向を分析し、事業成長のための有益なインサイトを導き出します。
そのため、この職業に従事する人には、さまざまなツールに関する知識と技術を習得することが求められます。
プログラミング言語としては、PythonやR言語がメインとして使用されます。
また、機械学習のライブラリとしてはTensorFlowやKerasがよく利用され、データの前処理であるデータクレンジングや可視化にはPandasやMatplotlibといったライブラリを用います。

これらのツールを自在に操り、データを価値に変えていくことがデータサイエンティストの真骨頂です。

データアナリストの定義についても考えてみましょう。
データからビジネスに直接的に役立つ情報を抽出し、その情報を基に戦略的な提言を行うことをミッションとしています。

データアナリストの主な役割としては、データを収集・整理・分析した結果をレポートとしてまとめ、企業が直面する課題に対するソリューションを提案することです。

データの整合性を確保し、最終的にビジネスの方向性を示す具体的な指針を提供します。
そのため、データ分析に関わるスキルのほか、特定の業界や部門に特化した知識が求められます。

業務内容としては、データサイエンティストと似ている部分もありますが、データ収集・データクリーニング・報告書作成が主となります。
データ収集では、必要なデータを効果的に収集し、整形する作業が含まれます。
データクリーニングでは、収集したデータからノイズや異常値を取り除き、分析に適した形に整えます。
そして報告書作成では、分析結果を伝わりやすくまとめ、関係者に共有します。

データアナリストが使用するツールと技術は、データサイエンティストとは若干異なります。
たとえば、データベース言語であるSQLを用いてデータベースからデータを抽出するほか、Excelを用いてデータの整理や簡単な分析を行います。
また、データビジュアライゼーションツール（BIツール）としてはTableauやGoogle Data Studioを活用します。
これらのツールを駆使して、企業の意思決定をサポートするためのインサイトを提供します。

この2つの職業の役割や業務内容は一見似通っていますが、これらの職業の相違点は主にその職務範囲・必要なスキルセット・業務の目的と成果物に現れます。

職務範囲

データサイエンティスト：
データを用いて新たなモデルを構築すること、およびデータ分析をすることが求められます。
データアナリスト：
メインとして今あるデータを分析し、その結果を事業に役立てることに集中します。

スキルセット

データサイエンティスト：
機械学習・データモデリング・プログラミングスキルが求められます。
データアナリスト：
統計解析やビジネスインテリジェンスのスキルが重要です。

業務の目的と成果物の違い

データサイエンティスト：
データから新たな知見を発見し、それを元にモデルを構築することです。
これにより、企業は将来の予測や新しいビジネス機会を得ることができます。
データアナリスト：
既存のデータからビジネス上の課題を解決するための具体的なアクションプランを提案することです。

つまり、データサイエンティストは未来志向の分析を行い、データアナリストは現在のビジネス課題に対処することが求められます。

次に、それぞれの職種に必要なスキルと将来性についても見ていきましょう。

必要スキル

データサイエンティスト
プログラミング・機械学習・ビッグデータ処理のスキルが挙げられます。
プログラミングでは、PythonやRといった言語を使いこなすことが求められ、機械学習では、データから学習し、予測モデルを構築する能力が必要です。
さらに、ビッグデータ処理では、HadoopやSparkといった分散処理フレームワークを活用し、大規模なデータセットを効率的に扱う技術が求められます。
データアナリスト
データ解析・ビジネスインテリジェンス・データビジュアライゼーションが含まれます。
データ解析では、統計的手法を用いてデータの傾向を分析し、ビジネスインテリジェンスでは、データを基に戦略的な意思決定を支援する能力が求められます。
また、データビジュアライゼーションでは、データを分かりやすく視覚的に表現し、関係者に伝えるスキルが重要です。

将来性

昨今の各種AIツールの台頭によって、この2つの職業は必要なくなるという見方がされることがあります。
しかし実際の業務では、経営判断や意思決定などの業務はAIはまだ苦手としているため、今後もこの2つの職業は残り続けるでしょう。

また、IPAが公開するDX白書2023によると、DX推進をサポートする人材はまだまだ不足しており、人材の質についても満足していない企業が多いとのことです。

この資料の中で、データサイエンティストは「事業・業務に精通したデータ解析・分析ができる人材」と定義されておりますが、これには、データアナリストも含まれていると捉えることができます。
それ以外にも、2025年の崖という、日本の多くの企業で利用されている基幹システムが肥大化・老朽化・複雑化・ブラックボックス化が進むことによって相対的に現代にアンマッチしたサービスとなり、日本のビジネスでの競争力が低下するという深刻な課題があります。

この課題に際して、IT人材は実に43万人*も不足すると考えられています。
そのため、この課題にアプローチすべく、データサイエンティスト・データアナリストどちらも多くの企業で必要となることでしょう。
そのため、今後ますます需要が高まると予想されます。
特に、AIや機械学習の技術が進化する中で、データサイエンティストが占める社会的意義はますます大きなものとなっていくでしょう。

一方で、データアナリストも引き続き需要が高い職種であり、特にデータドリブンな意思決定が求められるため、企業では欠かせない存在です。

この2つの職業のどちらがエンジニアとして有利なキャリアであるかを考えると、どちらも役割が異なるが事業の発展において重要な意味をなす職業であることに相違はないです。
そのため、有利不利という観点で判断するよりも、自分の適正に応じて職業を選択するとよいでしょう。

*参考：経済産業省 DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～

今回は、データサイエンティストおよびデータアナリストそれぞれの役割や業務内容、それぞれの相違点、将来性について解説しました。

世界のデータ量は日々膨大になっていくなか、そのデータをいかに有効活用できるかがビジネスの明暗を分ける重要なファクターとなっています。
そのため、この2つの職業の需要は今後もますます大きくなっていくことが予想されます。

これらの職業にまつわるスキルを磨きたいのであれば、フリーランスとして働くことをおすすめします。
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