データ分析で必要なスキルとは？社内で育成する際の流れについても解説

データ分析とは、収集したデータを整理・加工したうえで分析を行うことです。分析結果から会社の課題やそれまで把握できていなかった事象を明らかにできます。また、数値に基づいた客観的な判断ができるようになるでしょう。この記事ではデータ分析の概要や求められるスキル、データ分析に取り組むデータサイエンティストの概要について解説し、データサイエンティストを育成する流れも取り上げます。

データ分析とは

データ分析とは、収集したデータを整理・加工し、分析を行うことです。データ分析によって、数値に基づいた判断を下せるほか、これまで把握していなかった課題に気づきやすくなります。たとえば、飲食店の来店客数を分析し、来客の少ない日を明らかにして仕入れを抑え、コストを削減するといったイメージです。この例は非常に簡単なものですが、分析をおこない、現状を把握できればビジネスに活用できます。近年では、さまざまなデータを収集できるようになったこともあり、データ分析の重要性はさらに高まっているといえるでしょう。

データ分析をおこなうために必要な技術的なスキル

データ分析をおこなうにあたっては、さまざまなスキルが必要となります。ここでは、技術的なスキルに焦点を当て、どういったものが求められるのか解説します。

プログラミングのスキル

データ分析をおこなうにあたっては、プログラミングのスキルが求められます。データの処理を行う際に、プログラミングスキルを使用するケースがあるためです。

多くのデータがあっても、分析できる形になっていなければ意味がありません。情報の下処理やデータベースの構築、ラベリングのルール決めなどを行い、分析可能な形にする必要があります。

それと同時に、データを集約し可視化する際に使用するソフトウェアであるBIツールを使用する際にもプログラミングのスキルが求められます。データ分析においては主に「R言語」や「Python」の使用が多くなっています。

バックエンドの知識

バックエンドとは、ユーザーの目に見えない部分を指します。たとえば、サーバーの処理やデータベースシステムなどが挙げられます。データ分析をおこなうにあたっては、バックエンドにおける各種処理や仕組みを理解しておく必要があるほか、ネットワーク環境の設定などに関する知識も求められるでしょう。バックエンドの知識があれば、ITインフラからどのような情報を取得できるのかといった点に対する理解も深まるため、データ分析がよりやりやすくなります。

データ分析手法に関する知識

データ分析と一言でいっても、その手法はさまざまであるため、どのような手法があり、それぞれの手法でなにがわかるのかを理解しておくことが大切です。たとえば、ロジスティック回帰分析では事象が発生する確率を予測でき、クラスター分析では似た者同士をグループに分類できます。このように分析手法によって明らかにできる内容は異なるため、自分たちがなにを知りたいのか踏まえたうえで、適切な分析手法を選ぶ必要があります。

分析ツールの使用経験と知識

データ分析にあたっては、分析ツールを使用するケースが一般的なため、ツールの使用経験や知識も求められる要素です。エクセルのような多くの企業で導入されているツールを使うこともできますが、R言語を使った分析ツールやSPSSなどを使うケースもあり、ツールの概要や使い方の理解が求められるでしょう。また、分析の目的や規模によって適切なツールが異なるため、ツール選びから行う場合、自社の要件を明確にしたうえで、要件を満たしているものを選ぶ必要があります。

データ分析をおこなうために必要な思考的なスキル

データ分析をおこなう場合、技術的なスキルだけでなく、思考的なスキルも求められます。ここでは具体的にどのようなスキルが必要なのか解説します。

論理的思考力

課題を明確にし、どういったデータが必要なのか、そのためにどういった分析をする必要があるのかを検討するにあたっては、ものごとの背景を読み解く論理的思考力が欠かせません。データ分析はあくまでも目的を達成するための手段の1つです。分析をおこなう背景や目的を正しく把握できていないと、分析して満足してしまい、分析結果をうまく活用できないかもしれません。このような事態を回避するためにも、課題を解決するためになにを知りたいのか、そのためにはどのようなデータが必要で、どういった分析手法を選択するのか、という点を整理し、論理的に考える能力が求められます。

データを活用するスキル

前述の通り、データ分析はあくまでも手段の1つであり、それ自体が目的ではありません。つまり、分析の結果をうまく活用するスキルが必要となります。収集したデータ、分析結果から何がわかるのか、何に活用できるのかを考えなければなりません。特に近年では、AIやモバイル端末の普及によりデータの量が膨大なものとなっているため、データをどのように活用できるのか、理解しておくことが大切です。

コミュニケーション能力

データ分析の結果を踏まえ、課題を解決するための対策を提案するケースもあるため、コミュニケーション能力も欠かせないスキルとなります。特に分析結果を分析に詳しくない人にもわかりやすく理解してもらうためには、どういった表現をするべきなのかを考える必要があるでしょう。

データ分析をおこなう職種「データサイエンティスト」とは

社内で「データサイエンティスト」を育成するステップ

データサイエンティストを社内で育成したいと考えている企業の担当者は多いのではないでしょうか。ここでは社内で育成する際の具体的なステップを紹介します。

人材の定義を明確にする

まずは、データサイエンティストにどのようなスキルを求めるのか、人材の定義を明確にする必要があります。先ほども説明しているように、企業によってデータサイエンティストが取り組む仕事内容は異なるため、具体的な職務やそれに付随するスキルなどを明確にし、共有することが大切です。

教育方法の検討

データサイエンティストとして求める人材の定義が明確になったら、どのようにして教育するのか方法を検討してください。昨今では、さまざまな方法によって社員教育に取り組めます。講師を招いて社内研修を行うほか、外部のスクールに通うこともできるでしょう。また、eラーニングを活用して、社員の空き時間に学習を進める方法もあります。

教育方法の実行

教育方法が決まったら、それを実行します。ここで注意しなければならないのが、実行して終わりではないという点です。取り組んでいる最中や終了後にヒアリングを行い、改善する箇所がないか振り返りが求められます。社内で育成したデータサイエンティストがどのように活躍しているのかチェックすることも大切でしょう。

「データサイエンティスト」育成におすすめの研修3選

ここではデータサイエンティストを育成する際に活用できる研修を紹介します。社内で育成を担当できる人材がいない、といった場合はぜひ活用してみてください。

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは、未経験でも3ヶ月でAIを使いこなせる人材育成を行う、Pythonに特化したプログラミングスクールです。データ分析というと理系のイメージがあるかもしれませんが、Aidemy Premiumでは、文系出身者でもデータサイエンティストとして活躍するための基礎を学べます。データ分析を行うカリキュラムも用意されており、オンラインで学習を進められる点が特徴です。また自分で実際にデータ分析に取り組む機会もあるため、学習と実践を繰り返しながら成長できます。厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付制度が利用できるため、受講料の一部が還ってくる点も嬉しいポイントです。

参考：AIが未経験からでも学べる Python専門プログラミングスクールAidemy Premium

DMM WEBCAMP

DMM WEBCAMPは、DMM.comグループの株式会社インフラトップが運営しているITスクールです。データサイエンティストを目指す人に向けては、基礎から技術や知識を学べるコースが用意されています。データサイエンティストとして欠かせない、統計知識やPythonの使い方を学べます。週に2回マンツーマンでのメンタリングを行なっているため、学習方法の確認や自身の改善点の確認、モチベーションの維持・向上などもできます。

参考：DMM WEBCAMP｜未経験者向けNo.1プログラミングスクール

datamix

datamixは、株式会社データミックスが提供するスクールです。初学者から専門家育成までレベルや目的に応じた幅広い講座があります。データサイエンティストを育成する講座も用意されており、仕事をするうえでの基礎知識やスキルを1から学べます。datamixはビジネスパーソンを対象としているため、いかにビジネスに関連づけられるかを重視している点が特徴です。そのため、ただプログラミングの技術を学ぶのではなく、具体的なビジネスケースを想定しながら学習に取り組みます。課題でコードを書く機会もあるため、学びと実践をバランスよく行えるでしょう。

参考：datamix

まとめ

今回は、データ分析の概要や求められるスキル、データサイエンティストの役割などについて解説しました。データ分析によって、企業の課題や把握できていなかった事象などが明らかになります。また、分析結果から数値に基づいた判断を下せるようになります。データ分析を行うにあたっては、技術的スキルはもちろん、思考的なスキルも求められます。データ分析に取り組むデータサイエンティストの社内育成が難しい場合、外部のサービスの活用も検討してみてください。

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