データアナリストはデータを収集して調査し、ビジネス上の意思決定に使用できる傾向や情報を収集します。 情報化時代において、企業は、どの顧客をターゲットにするか、どの製品とサービスに焦点を合わせるか、どの広告方法を使用するか、何人の従業員を雇うか、どの市場に参入するか、新しい市場などの決定を行うために、これまで以上にビッグデータに依存しています拡張用。 事実上すべてのビジネスの決定について、データを利用して会社を正しい方向に導くことができます。 データアナリストの役割は、このデータを入手し、会社が意思決定に使用できる結論を引き出すことです。
データアナリストは文字通りあらゆる場所で需要があります。 これは業界固有の役割ではありません。 データの解析の重要性を十分に理解している企業には、熟練したデータアナリストが必要です。 データアナリストは平均以上の給与を要求していますが、それを採用している企業の投資収益率（ROI）はさらに優れています。 データアナリストが発見した傾向と収集された情報により、多くの場合、雇用者は年間数百万ドルになります。
量的に傾向があり、論理駆動型で、コンピューターに精通し、優れたコミュニケーターであり、適度な時間を過ごしながら平均以上の収入を得たい学生や若い専門家は、キャリア分析としてデータ分析を検討する必要があります。 業界アナリストは、2010年代の最もホットなキャリアの選択肢の1つに挙げています。予測では、より多くの企業がビッグデータを活用することの重要性に乗り込むにつれて、データアナリストの需要が急増することを示しています。
調査の実施
おそらく、データアナリストにとって最も重要な職務は、会社の特定のニーズ領域を調査するために、できるだけ多くの関連データを取得することです。 このデータは、国勢調査や政府統計、または第三者が発行する業界レポートを通じて、オンラインで簡単に入手できる場合があります。 ただし、データアナリストが仕事の一部として、調査を実施して自分でデータを作成する必要がある場合もあります。
たとえば、ホームユーザーの高速インターネットを介して特定のチャンネルをストリーミングするケーブルテレビの新しい代替手段をテストするスタートアップ操作を考えてみましょう。 ケーブルに関する一般的な不満は、顧客が何百ものチャンネルを備えたこれらの巨大なパッケージに押し込まれ、ほとんどが決して見ないことです。 これは、7コースの食事に料金を支払い、2コースのみを食べることに相当します。 スタートアップは、人々にアラカルトサービスに切り替えるよう説得することができると確信している。 結局のところ、1つに対する需要は何年も明白です。 ただし、どのチャネルが最も需要が高いか、顧客がチャネルごとに支払う金額、加入者が平均して何チャネルを注文するかなど、多くの情報がありません。
この情報の多くは、あらかじめパッケージ化されたチャートやグラフでは簡単に入手できません。 データアナリストは、見込み客の調査を実施して、必要なデータを調達する必要があります。 このプロセスが完了すると、データを解析して結論を出す次のステップに進むことができます。
データの解析と描画の結論
世界中のすべてのデータは、このデータの微妙さを分析し、収益性の高いビジネス上の意思決定につながる正確な結論を引き出すことができるスタッフがいないと、会社に役に立たない。 これは、データアナリストのもう1つの重要な役割です。 熟練したデータアナリストは、大量のデータを取得して、関連するトレンドを特定できます。
多くの場合、データアナリストは、Microsoft Excel、SharePoint、MySQLなど、このプロセスを支援するコンピューターソフトウェアを使用しています。 データアナリストは、傾向を特定した後、関連データをチャートやグラフに整理して、自分が導き出した結論を裏付けることができます。 繰り返しになりますが、コンピューターはしばしばこのプロセスを支援し、データアナリストが高度なコンピュータースキルを所有することの重要性を強調しています。
プレゼンテーションをする
データアナリストの仕事の技術的な側面は、データを取得し、調査し、傾向を見つけて情報を抽出し、その結果から結論を引き出すことです。 この時点で、最終プロジェクトフェーズが始まります。これらの調査結果と結論を意思決定者に提示します。 ジョブのこのコンポーネントを高いレベルで実行するには、優れたコミュニケーションとプレゼンテーションのスキルが不可欠です。 幹部や意思決定者は数学の天才でもコンピューターの天才でもないことが多いため、高度な技術情報は素人の用語に翻訳する必要があります。
スキル
理想的なデータアナリストは、数学、論理、パターン認識の強力なスキルを備えています。 彼は非常に組織的で、圧倒されることなく大量のデータを引き受けることができます。 コンピューターソフトウェアは分析プロセスの大部分を支援するため、データアナリストはコンピューターの知識が必要です。 彼には、Microsoft ExcelやMySQLなどのプログラムに関する実用的な知識が必要です。
データアナリストには、優れたコミュニケーションとプレゼンテーションのスキルも必要です。 意思決定者は、データアナリストの調査結果を使用して重要な決定を下します。 ただし、これを正確に行うには、調査結果の意味を理解する必要があります。 データアナリストは、意思決定者が理解できる明確な方法でこの情報を伝える責任があります。
ほとんどのデータアナリストは、少なくとも学士号を取得しており、優先大学の専攻は数学、統計、金融、コンピューターサイエンスです。 修士号は、求職者の競争力を高めますが、データアナリストになるために候補者が必要なわけではありません。 このポジションでは、企業は教育資格よりも分野固有の分野で実績のある適性を好みます。
平均給与
データアナリストの年間給与の中央値は、2013年時点で54, 070ドルです。25〜75パーセンタイルを意味する中央値範囲は、約45, 000〜66, 000ドルです。 さまざまな業界のこのようなさまざまな企業がデータアナリストを採用しているという事実は、幅広い給与範囲に貢献しています。 会社の規模、業界、地理的位置、候補者の教育、彼の経験、およびその他の要因を組み合わせて、データアナリストの初年度の給与を決定します。
米国労働統計局（BLS）は、少なくとも2022年まで爆発的な成長を予測する分野である市場調査アナリストの見出しの下で、データアナリストをひとまとめにします。BLSは、 2012年と2022年に終了し、この期間に131, 500個のジョブを追加します。
