データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？職種や業務内容について解説

データ分析に特化した専門職として、データサイエンティストやデータアナリストなどの職種があります。これら2つの職種は業務内容が似通っており、混同してしまう方も多いでしょう。

本記事では、データサイエンティストとデータアナリストの職種や業務内容の違いについて解説します。

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、データ分析を行なう専門的な職種です。データアナリストなど、データを扱う他の職種と混同されやすいですが、各省庁の資料ではおもにデータサイエンティストという用語を用いています。

なお、データサイエンティストについては、こちらの記事でも詳しく紹介していますので、合わせてご覧ください。
データサイエンティストとは？スキルや需要、将来性について徹底解説！

データサイエンティストはデータ分析のスペシャリスト

データサイエンティストは、データの収集から分析、データをもとにしたビジネス改善への提言など、幅広い領域での専門知識と技術を要するデータのスペシャリストです。複雑なデータから、意味のある洞察を引き出すスキルが必要とされます。

一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストをデータサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3つのスキルセットを兼ね備えた人材として定義しています。

つまりデータサイエンティストは、収集したデータの分析結果からビジネスの課題に直結する情報を見つけ出し、解決策を提供するプロフェッショナルといえるでしょう。従来は統計学を駆使した分析手法が一般的でしたが、現在は大規模データを扱い、機械学習や深層学習などの先端技術を駆使することも多くなりました。このような技術を活用してデータを扱う専門家を、データサイエンティストと呼ぶ場合もあります。

なお、データサイエンティストに求められるスキルについては、こちらの記事も合わせてご確認ください。
データサイエンティストに必要なスキルとは？3つのスキルセットについて解説

データサイエンティストは各省庁の資料に登場する用語でもある

データサイエンティストという名称は一般的に広く用いられており、多くの公的資料やガイドラインでも使用されています。

例えば、経済産業省と情報処理推進機構（IPA）はDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する人材育成のために「デジタルスキル標準」という指針として取りまとめています。この指針では、データの収集・分析の仕組みの設計から実装、そして運用までを担当する人材として、データサイエンティストの役割を定めています。

参考：「デジタルスキル標準」をとりまとめました！ （METI/経済産業省）

また、総務省が公開している情報通信白書や、厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「jobtag」においても、データサイエンティストという名称が登場します。このことは、データ分析という専門分野の重要性と、データサイエンティストの需要の高まりを示しているといえるでしょう。データがビジネスや社会の発展にとって重要な要素となっている現代において、データサイエンティストはますますその価値を高めていくと考えられます。

データアナリストとは

データアナリストという職種もまた、データ分析をおもな業務としますが、データサイエンティストとは微妙に違いがあります。ただし明確な定義はなく、企業や人によって認識が異なるため注意してください。

データアナリストはデータの分析や可視化を専門とする職種

データアナリストは、企業のビジネス戦略や意思決定をサポートするために、膨大なデータのなかから有意義な情報を抽出し、分析、解釈する専門職です。おもに統計的手法を用いてデータを分析し、その結果をもとにビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供します。データアナリストとして活躍するには、ビジネスの観点からデータを解釈し、分析結果を実際の業務に活用できるスキルが必要です。

データアナリストの職務範囲は、データの収集や処理、分析、分析結果の可視化、そして分析結果をステークホルダーに伝えることまで多岐にわたります。なお、機械学習や深層学習を用いたより高度な分析を行なう職種は、データサイエンティストやAIエンジニアと呼んで区別している場合もあります。

データサイエンティストと混同されやすい

データサイエンティスト同様に、データアナリストもデータ分析を通じてビジネスの課題解決に貢献する職種です。しかし、データアナリストの業務範囲の認識は企業によって異なることから、データサイエンティストと混同されることもあります。特に、人材募集の記載や採用面接の際には注意してください。企業が具体的に何を期待しているのか、求められるスキルセットについて事前に認識をすり合わせておくことが重要です。

なお、経済産業省とIPAが定めるデジタルスキル標準、総務省の情報通信白書、厚生労働省のjobtagのいずれにも、データアナリストという言葉は明記されていません。データ分析に関する専門職を指す用語として、データサイエンティストという呼び方が一般的になっているといえるでしょう。

しかし、各企業ではビジネスの性質や目標に応じて、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門職を配置しているのが現状です。いずれも企業が保有するデータ資産をビジネス成長に結びつける重要な役割を果たします。

データサイエンティストとデータアナリストの業務内容の違い

データサイエンティストとデータアナリストの業務内容の違いを解説します。それぞれの職種について一般論を説明しますが、企業によって業務範囲が異なる場合もある点に留意してください。

データサイエンティストの業務

データサイエンティストは、大量のデータから情報を抽出し、機械学習モデルを活用しながら企業の課題解決に取り組みます。データアナリストと比べて、より複雑なデータ分析や機械学習モデルの開発などに携わることが多いでしょう。しかし、データの収集と整理、データクレンジングなどの前処理作業や、分析結果をもとにしたアウトプットの提出も欠かせない業務です。

統計的な分析だけでなく、機械学習や深層学習の手法、さらにはデータ分析のアルゴリズムの開発も含むため、幅広い技術を習得しなければなりません。業務においては、設計した機械学習や深層学習のモデルを用いて大量のデータからパターンを見つけ、ビジネスの課題に対する解決策や洞察を導き出します。

近年では、ビジネスにおいてビッグデータを扱う機会が増えたために、統計的手法を用いた分析だけでは厳しくなり、機械学習が用いられるようになりました。そのため、機械学習や深層学習などのAI技術を活用するスキルがより一層求められる傾向にあります。

データアナリストの業務

データアナリストは、おもに統計学的な手法を用いて、データから有益な情報を導き出します。そして、データから抽出した情報をもとに具体的な提案を行ない、ビジネスの意思決定に貢献します。分析結果を上司や顧客と共有するために、表やグラフでわかりやすく可視化し、データの分析結果に関するレポートを作成することも業務の一部です。

また、データ分析を通じて企業の経営課題を発見し、施策を提案するようなコンサルティングに近い業務も担当することもあるでしょう。ビジネスの意思決定にかかわり、戦略的なアドバイスを提供するためには、データ分析技術に加えて経営やマーケティングの知識があると役立ちます。

データサイエンティストとデータアナリスト以外のデータ分析関係の職種

データ分析に関連する職種はほかにもあり、それぞれが独自の名称で呼ばれています。これらの職種は、データ利用に関する特定の業務領域に特化したエンジニアを指します。

データエンジニア

データ分析を適切に行なうためには、データの収集、整理、そして活用に適した環境の構築や運用が欠かせません。このような役割を担うのがデータエンジニアと呼ばれる職種です。システムエンジニアやインフラエンジニアという職種も、このデータエンジニアと近い存在といえます。データエンジニアの業務は、大量のデータから欠損データを補完したり、表記の揺れを修正したりといった作業も含みます。

近年、IoTの普及によりデータ量が急増し、ネットワークが求められる通信容量も大きく増加しています。さらに、以前はオンプレミス環境の構築が主流でしたが、近年はクラウドサービスの活用が進んでいます。時代の変化とともにIT環境も変化しており、それに合わせたスキルを身に付けなければなりません。

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データエンジニア研修プログラムをご紹介

AIエンジニア

AIエンジニアとは、機械学習、深層学習、強化学習など、AI（人工知能）に関連するさまざまな技術に精通し、これらの技術を活用したプロジェクトに取り組むエンジニアのことです。

DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展にともない、近年AIを活用したサービスが増えています。具体的には、自然言語処理を用いたAIチャットボット、画像・映像処理による顔認証システム、自動車の自動運転などがあり、さまざまな業界で活用されるようになりました。

AIエンジニアのおもな業務は、ビジネス上の課題に対してデータをもとにAIモデルの設計、評価、そしてサービスへの実装などです。AI技術は急速に発展しており、その結果、AIに関連する論文の発表件数も増加しています。AIエンジニアにとっては日々発展し続ける最新の技術をキャッチアップし、自身のスキルと知識を常に更新していくことも重要な役割です。

なお、AIエンジニアについては、こちらの記事も合わせてご確認ください。
AIエンジニアとは？仕事内容、必要なスキルや資格について解説

BIエンジニア

BIエンジニアは、収集したビッグデータを分析し、その結果を視覚的に表現することで、ビジネスの意思決定をサポートするためのBI（Business Intelligence）ツールやBIシステムを設計・開発するエンジニアです。

BIエンジニアのメインの業務内容は、BIツールのGUI開発やシステムの実装です。誰にでもわかりやすい設計にすることで、ビジネスツールとしての利便性を高めることが求められます。また、DWH（Data Ware House）と呼ばれる分析に特化したデータベースの構築や、DWHを書き出すプロセスであるETLの開発、分析データの作成なども重要な業務です。

なお、DWHについては、こちらの記事も合わせてご確認ください。
DWH（データウェアハウス）とは？DBやBIとの違いから基本を理解しよう

データサイエンティストとデータアナリストの違いは業務範囲

データサイエンティストとデータアナリストは、業務内容が似ているため混同されやすいものの、近年はデータサイエンティストという名称が一般的となっています。データサイエンティストはデータ分析業務全般に携わる職種ですが、特にAI技術を活用してデータ分析を行なうエンジニアを指す場合もあります。一方、データアナリストは統計分析を用いてデータの意味を見出し、ビジネスへの提言を行なう職種です。

ほかにも、データエンジニアやAIエンジニア、BIエンジニアなど、データ分析に関連する職種は多く存在します。企業によっては業務内容の定義が異なることもあるため、就職や転職の際は、それぞれの職種の業務範囲を確認しておきましょう。