データアナリストの年収相場｜データサイエンティストとの違いと評価される4つの力

事業のデータを分析して、売上の伸びや利用者の動きを読み解くデータアナリストの求人が増えています。エンジニアからデータアナリストへの転身を考える人や、データアナリストとして年収を伸ばしたい人にとって、気になるのは年収がどう決まるかです。結論から言うと、データアナリストの年収は、集計や資料づくりの作業にとどまるか、分析の結果から事業の判断を動かすところまで担えるかで分かれます。同じデータアナリストという名前でも、担う範囲によって評価が大きく違います。

この記事は、データアナリストとして働いている人や、エンジニアからデータアナリストへ移ることを考えている人向けに、データサイエンティストやデータエンジニアとの役割の違い、評価される4つの力、企業タイプによる差、エンジニアから移るときの見方、求人で確かめる項目を整理します。データの職種の比較はデータサイエンティストとデータエンジニアの年収比較で、データの基盤を担う職種はデータエンジニアの年収でも扱っています。

結論：分析の結果で判断を動かせるかで決まる

データアナリストの評価は、分析の作業そのものより、分析の結果が事業の判断をどれだけ動かしたかで決まります。

理由は、会社がデータアナリストに求めているのが、データをもとに、より良い事業の判断を下すことだからです。どれだけ正確に集計しても、結果が判断に使われなければ、事業への効果は生まれません。分析の問いを正しく立て、結果を分かりやすく伝え、判断を動かせる人ほど、事業にとっての価値が大きくなります。

具体例として、2人のデータアナリストを比べます。1人は、毎週決められた集計を行い、決まった形式の資料にまとめる人です。もう1人は、売上が伸び悩んでいる理由を自分で問いとして立て、データから原因を探り、事業の責任者に対策の選択肢を示して、施策の変更につなげる人です。会社が高く評価するのは後者です。

注意点として、決められた集計の仕事も、事業を支える大切な仕事です。そこから、自分で問いを立てる仕事へと役割を広げていけるかが、評価を伸ばす分かれ目になります。

データの職種の役割の違い

データアナリストは、データサイエンティスト、データエンジニアと並んで、データの職種の一つです。役割の違いを知っておくと、求人を読みやすくなります。

この表の読み方として大切なのは、データアナリストの評価の軸が、事業の理解と伝える力に寄っていることです。データサイエンティストは高度な手法を、データエンジニアはデータの基盤を作る技術を評価の中心にしますが、データアナリストは、データと事業の間をつなぐ力が評価の中心になります。

具体的には、データアナリストが分析に使うデータは、データエンジニアが整えた基盤から取り出すことが多く、より高度な予測が必要な場合はデータサイエンティストと協力します。

注意点として、会社によっては、一人が複数の職種の役割を担うこともあります。求人の仕事の内容を具体的に確認してください。

評価される4つの力

データアナリストとして評価を伸ばすには、次の4つの力が求められます。

1つ目は、問いを立てる力です。事業の課題を理解し、何を分析すれば判断に役立つかを決める力は、分析の価値を左右する出発点です。問いがずれていると、どれだけ正確に分析しても、判断に役立ちません。

2つ目は、データを扱う力です。データベースからSQLでデータを取り出し、必要に応じてPythonなどで集計や可視化を行う力は、分析の土台になります。データの欠けや偏りに気づき、正しく扱える力も含まれます。

3つ目は、結果を解釈する力です。分析の結果が何を意味し、何を意味しないのかを正しく判断する力です。見かけの関係を原因と取り違えたり、偶然の変動を傾向と見誤ったりしないことが大切です。

4つ目は、伝えて判断を動かす力です。分析の結果を、事業の責任者が理解し、判断に使える形で伝える力です。結論を先に示し、根拠と不確かさを添えて伝えられる人は、事業の判断の場で頼られます。

注意点として、この4つの力は、どれか一つだけでは評価が伸びにくくなります。データを扱う力が高くても、問いと伝え方が弱いと、事業への効果が生まれにくくなります。

年収の水準を統計とモデルで見る

データアナリストの年収を、職種として切り出した公的な統計は限られています。そのため、ITエンジニア全体の水準と、企業タイプによる差から考えます。

民間の転職サービスの集計では、ITエンジニア（技術系IT/通信）の平均年収は 469万円 でした。データアナリストも、この全体の水準を基準に、担う範囲と事業への影響の大きさで上下します。

診断モデルの推定では、実務3〜5年、東京、スキル中位の条件で、企業タイプだけを変えると次のようになります。

この表の読み方として、データを使って事業を動かす文化が根づいた大きな会社や、データの活用が事業の中心にある会社では、上場・大手やメガベンチャー・外資の行に近い傾向があると考えられます。表はモデルによる推定で、データアナリストの年収や個別の会社の提示額を示すものではありません。

注意点として、平均年収やモデルのレンジは、データアナリストだけの年収を示すものではありません。目安として使ってください。

データの活用の文化が年収を左右する

データアナリストの年収と働きやすさは、会社にデータを使って判断する文化があるかで大きく変わります。

理由は、データの活用の文化がある会社では、分析の結果が判断に使われやすく、データアナリストの仕事の価値が事業の成果として見えやすいからです。文化がない会社では、分析の結果が判断に使われず、資料づくりの仕事にとどまりやすくなります。

具体例として、施策を変えるたびにデータで効果を確かめる文化がある会社では、データアナリストが施策の設計の段階から関わり、事業の判断の中心に立てます。一方、データを見ずに判断することが多い会社では、データアナリストの仕事が、判断の後づけの資料づくりになってしまうことがあります。

注意点として、データの活用の文化がない会社で、文化を作るところから担う仕事もあります。この場合は、成果が出るまでに時間がかかる一方、文化を作った経験そのものが評価されることもあります。

エンジニアからデータアナリストへ移るとき

エンジニアからデータアナリストへ移る場合は、データを扱う力を強みにしながら、事業の理解と伝える力を伸ばすことが大切です。

理由は、エンジニアが、SQLやデータベース、プログラミングに強いことが多く、データを扱う力では最初から強みを持っているからです。一方で、データアナリストの評価の中心になる、問いを立てる力や伝える力は、エンジニアの仕事では積みにくいことがあります。

具体例として、Webサービスのバックエンドを担ってきたエンジニアは、サービスのデータの構造をよく知っているため、データアナリストとして利用者の動きを分析するときに、データの意味を正しく理解できます。この強みを活かしながら、事業の責任者と話し、分析の問いを立てる経験を積むと、評価が伸びていきます。

注意点として、移った直後は、事業の理解や伝える力の経験の少なさから、年収が伸びにくいこともあります。職種を変える転職の考え方は40代以降で職種を変える転職でも扱っています。

データアナリストからのキャリアの広げ方

データアナリストの経験は、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、事業の企画など、いくつかの方向にキャリアを広げる土台になります。

理由は、事業のデータを理解し、分析の結果で判断を動かした経験が、データの職種でも、事業の職種でも活かせるからです。

具体的には、データサイエンティストを目指す場合は、統計や機械学習の手法を学びます。プロダクトマネージャーを目指す場合は、データをもとにプロダクトの方向を決める経験を積みます。事業の企画を目指す場合は、事業の数字の全体像を理解し、計画を作る経験を積みます。プロダクトマネージャーの年収はプロダクトマネージャーとエンジニアの年収比較で扱っています。

注意点として、どの方向に進むかによって、追加で身につける力が違います。早めに方向を考えておくと、日々の仕事の中で必要な経験を意識して積めます。

求人で確かめる5つの項目

データアナリストの求人を比べるときは、次の5つを確認します。

1. 仕事が、決められた集計と資料づくりか、問いの設定から判断への示唆までか
2. 分析の結果を伝える相手が、事業の責任者や経営か
3. 会社にデータを使って判断する文化があるか
4. 分析に使うデータの基盤が整っているか
5. 評価の基準に、事業の成果への貢献が含まれるか

この5つを確認すると、そのデータアナリストの仕事でどんな経験が積め、年収がどう伸びていくかが見えてきます。特に1と3は、評価の伸び方を大きく左右するため、最初に確認してください。

注意点として、データの基盤が整っていない会社では、分析の前に、データを集めて整える作業に多くの時間を取られることがあります。面接で、分析に使える環境を具体的に聞いてください。

よくある誤解

「データアナリストは集計の仕事だから年収が低い」という見方は、担う範囲によっては当てはまりません。分析の結果で判断を動かせる人は、事業に近い役割として高く評価されます。

「プログラミングが得意ならデータアナリストとして評価される」という理解も一面的です。データを扱う力は土台ですが、問いを立てる力と伝える力が評価を分けます。

「データアナリストはデータサイエンティストの下の役割」という見方も正確ではありません。役割の軸が違い、事業との距離の近さが強みになります。

まとめ

• データアナリストの年収は、分析の結果で事業の判断を動かせるかで分かれる
• データアナリストは、データと事業の間をつなぐ力が評価の中心になる
• 問いを立てる、データを扱う、結果を解釈する、伝えて判断を動かす4つの力が求められる
• データの活用の文化がある会社では、仕事の価値が成果として見えやすい
• 仕事の範囲、伝える相手、文化、データの基盤、評価の基準の5つを確認する