「データアナリスト」と「データサイエンティスト」の違いを分かりやすく説明していきます。
「データアナリスト」とは?
「データアナリスト」とは何らかのデータを集めてそれを分析しクライアントの抱える問題の手助けをする職業です。
分析するデータは年齢性別を始めとした顧客の属性や各商品の売上に時間帯ごとの客入りなど依頼によって異なります。
悩みを抱えるクライアントから依頼を受けて依頼内容と関連しそうなデータを収集し、それを分析してクライアントのビジネスに役立つ情報へと変化させるのが「データアナリスト」の仕事です。
「データアナリスト」がどのようにクライアントを手助けするかにも二種類あり、分析したデータをもとに提案を行うコンサルタントタイプの「データアナリスト」もいれば、分析結果をもとにサービスの品質を向上させるためのシステム改善や新システムの構築を行うエンジニアタイプの「データアナリスト」もいます。
「データサイエンティスト」とは?
「データサイエンティスト」とはビッグデータの収集と分析およびそれに関係する様々な物事を総合的に手掛ける職業です。
クライアントの依頼に従ってデータを収集分析しますが、「データサイエンティスト」はその分析するためにデータを収集するシステムを用意する所から始めることもありますし、そもそも何が問題なのか解らないクライアントに問題点を指摘することも仕事に含まれます。
そうして分析したデータから経営や現場を改善させるアドバイスを行ったり、そのためのシステム的な状況を整えるのも「データサイエンティスト」の仕事です。
そのため分析やそれをもとにしたコンサルかエンジニアリングができればいいというものではなく、分析もコンサルもエンジニアリングも全てできることが求められます。
「データアナリスト」と「データサイエンティスト」の仕事の違い
「データアナリスト」はクライアントの抱える問題に関するデータを収集して分析し、その分析結果をもとにコンサルティングかエンジニアリングを行う仕事です。
それに対して「データサイエンティスト」はクライアントが抱える問題は何なのかを割り出す所から仕事が始まり、データの収集分析を行い、コンサルティングもエンジニアリングも行う総合的な職業です。
「データアナリスト」はコンサルティングかエンジニアリングどちらかができれば良いですが、「データサイエンティスト」はどちらも求められます。
まとめ
「データアナリスト」の仕事をより初期段階から総合的に手掛けるのが「データサイエンティスト」の仕事と言えます。
とは言え「データアナリスト」が対応できる仕事の幅を広げようと努力すればするほど「データサイエンティスト」に近付いていくので、両者の明確な区別は難しいでしょう。
