はじめに
はじめまして。
パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社（以下パーソルP&T）、システムソリューション（SSOL）事業部所属の出利葉です。
私はモビリティソリューションデザインチームに所属しており、
モビリティ（ここでは移動手段全般）に関するサービスを考えたり、アプリを構築したりしながら、
いわゆる「MaaS」に取り組んでおります。
私は、BIツールを使ったデータの可視化やデータ分析を担当するべく勉強中です。
そのため、出利葉担当の記事では、BIツールを使う際のちょっとしたTipsや、データ分析にまつわる知識を紹介できたらと思っています。
本記事の内容
データ分析ができるエンジニアって、結局肩書は何？と思って調べていくと、どうやら以下のような職種があるようです。
- データエンジニア
- データアナリスト
- データサイエンティスト
どれも名前は聞いたことがあるけど、一体何がどう違うの？と思った方向けに、本記事ではこれら3つの職種の違いについて説明します。
データエンジニア
データ分析を行うためには、まずデータがないと始まりません。
しかし、「ビックデータ」という言葉に代表されるようにデータ分析に利用するデータは大量になることが多く、
それらを適切に扱えるデータ基盤や分析環境を構築するには、専門的な知識が必要になります。
この、「データ分析に必要な環境を用意する」役割が、データエンジニアです。
データ基盤/分析環境の設計・開発・運用を一手に担い、後述するデータサイエンティストやデータアナリストがスムーズに
データ分析業務を行える環境を提供する、縁の下の力持ち的ポジションです。
そのため、データエンジニアになるためには、RDB/NoSQL両方のDBの設計・構築・運用するスキル、
DBを構築するための基盤となるサーバーやネットワーク、クラウドなどインフラを設計・構築・運用するスキル、
Hadoop、Sparkなど大量のデータを扱うための分散処理フレームワークを使いこなすスキルなどが必要になります。
データアナリスト
データエンジニアが構築したデータ基盤に蓄積されたデータを可視化したり、分析したりするのが、データアナリストです。
「どのように見せたいか」に合わせて膨大な量のデータの中から必要なものを見分け、時にはデータを並べ替えたり、
変換したりするため、データを分かりやすく見せるプロフェッショナルといえます。
データを可視化するために利用するBIツールを使いこなすスキルや、データ分析に必要な統計学の知識、
Python、Rなどのプログラミング言語、SQLを用いたデータ操作スキル、必要なデータを抽出したり、見せるのに適切なグラフを選択したりするためのロジカルシンキング力などが必要になります。
データサイエンティスト
データの可視化・分析に加え、分析した結果を課題解決やビジネスにどのように活用するのかを考え、提案するのがデータサイエンティストです。
データアナリストに必要なスキルに加え、顧客の課題を理解し、データ分析の結果から適切な解決策を打ち立てて提案するビジネススキルが必要になります。
業務内容によっては予測的分析をするために機械学習やAIの知識が要求される場合もあります。
とはいえ、データアナリストもコンサルティング業務としてデータ分析結果から課題解決やビジネス活用のための施策検討を
行うこともあるため、両者に明確な職種としての違いはないとされています。
まとめ
データ分析に関わる職種には以下のような特徴があります。
- データエンジニア：データ基盤の設計・構築・運用を行う。
- データアナリスト：データの分析・可視化を行う（課題の解決策やビジネスへの活用方法の検討まで行うこともあり）。
- データサイエンティスト：データ分析の結果から課題の解決策やビジネスへの活用方法を検討する。
参考
データエンジニアとは？仕事内容から年収、必要スキル、資格まで徹底解説
データアナリストの業務内容や必要なスキル、取得すべき資格を解説
初心者でもわかる！データサイエンティストとは −仕事内容、スキル、勉強法、資格まで徹底解説
データサイエンティストとデータアナリスト、データエンジニアの違い
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モビリティソリューションデザインチームのQiitaでは、「MaaS」に取り組む中で現在活用している、
もしくは活用する予定の技術やサービスやとりあえず発信したいことなどなど、幅広く執筆しています。
メンバーごとに違った内容を発信していきますので、お楽しみに！
また、「MaaS」について詳しく知りたい方は、チームメンバーの吉田がnoteにて記事を掲載しておりますので、
ぜひそちらをご覧ください。
「MaaSとは」でたどり着いて欲しい記事 （1/3 前編）
「MaaSとは」でたどり着いて欲しい記事 （2/3 中編）
「MaaSとは」でたどり着いて欲しい記事 （3/3 後編）
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。