データアナリストとデータサイエンティストの違いって何？仕事内容を整理してみた

データアナリストは、既にあるデータを分析して現状を正しく把握し、意思決定を支援することが主な目的。 データサイエンティストは、それに加えて予測モデルの構築やAI・機械学習の活用など、これまでにない仕組みを作ることまでを担う。

仕事内容にもその違いが表れている。データアナリストは主に既にあるデータをどう読み解くかに力を使い、売上や利用データを集計・可視化して、「なぜこうなっているか」「次に何をすべきか」を関係者へ伝えるのが役割の中心。 データサイエンティストは、既存データの分析にとどまらず、予測モデルやアルゴリズムを新しく組み立てるところまで踏み込む。需要予測、異常検知、レコメンデーションのように、モデルを実際のサービスへ組み込んで動かす仕事も含まれる。

スキル面でも傾向が分かれる。データアナリストは、SQLでのデータ抽出、Excelやスプレッドシート、BIツールでの可視化、基本的な統計の知識が中心になる。 データサイエンティストは、それに加えてPythonやRなどのプログラミング言語、機械学習のアルゴリズム、モデルの評価・改善手法まで扱うことが多い。求められる範囲が広がる分、統計・プログラミング・業務知識をバランスよく持つ必要がある。

企業規模や業種によっては、データエンジニア(データ基盤の構築・整備を担う職種)も含めて役割が明確に分かれていないことが多い。特に中小規模の組織では、1人が複数の役割を兼ねるケースも珍しくない。肩書きだけで判断せず、実際にどんな業務を求められているかを確認することが大事。