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データアナリスト・ビジネスアナリトの仕事とタスク

東一成(Azuma,Kazunari)

データ分析を行う上で、色々な役割がありますが、一番有名なのは「データサイエンティスト」でしょう。しかしながら業務や責任範囲、ニーズが複雑化すると、データアナリストとビジネスアナリストという役割も重要になります。この違いを明確に理解することで、業務の非効率を改善し、組織の目標達成に貢献しましょう。この記事では、それぞれの役割と業務内容を解説し、データドリブンな意思決定を支援するためのポイントをHEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。


データアナリストとビジネスアナリストの役割を理解する

現代のビジネスにおいて、データドリブンな意思決定は成功の鍵となっています。しかし、データアナリストとビジネスアナリストの役割が曖昧になることで、業務が非効率になることも少なくありません。この二つの役割の違いを明確にし、業務の効率化を図るためのポイントを解説します。

データアナリストの役割とは

データアナリストは、技術的なスキルを駆使してデータを分析し、組織の意思決定をサポートする役割を担っています。以下がデータアナリストの主な業務内容です。

○データアナリストの主な業務内容

  • データの収集・解析: SQL、Python、Rなどの技術を活用してデータを集め、深い洞察を提供します。

  • ビジネス上の意思決定支援: 数値や統計に基づき、データドリブンな意思決定を促進します。

  • 分析結果の可視化: TableauやPower BIを使ってデータを可視化し、ステークホルダーに提供します。

データアナリストは、「データサイエンティスト」に近い役割を持ち、深い分析力と技術力が求められます。ただ「サイエンティスト（科学者）」というように、「データ」にフォーカスし、与えられたデータから最も精度が高いモデルを作るということにフォーカスをするわけではなく、より意思決定や実行面に関わる役割と考えても良いでしょう。

ビジネスアナリストの役割とは

ビジネスアナリストは、ビジネスプロセスの理解と改善提案に焦点を当て、組織の成長をサポートします。ビジネスアナリストの主な業務は以下です。

○ビジネスアナリストの主な業務内容

  • ビジネスプロセスの分析・改善提案: 戦略的思考を活かして、ビジネス課題を特定し、データを活用した改善策を提案します。

  • 効率化と成長戦略の策定: 組織の目標達成に向けて、プロセスの最適化や新しい戦略の提案を行います。

  • 業務専門知識の活用: 業務や業種に関する深い知識を持ち、データを用いた提案を行います。

ビジネスアナリストは、現場に近い立場から迅速に意思決定を行い、組織全体の効率化に寄与します。「これを解けば収益・コストが改善します」という、ビジネスグロースのターゲットを見つけ、そこを「経験」「センス」ではなく更にデータで確認することが重要です。

データサイエンティストのように深い分析を担当する人や、データアナリストのように機械学習ツールでモデルを開発するようなチームに依頼を投げる人と考えても良いでしょう。

データアナリストとビジネスアナリストの違いを明確に

データアナリストとビジネスアナリストは、異なるスキルセットと役割を持ちながらも、組織の成功に欠かせない存在です。両者の役割を理解し、明確に区別することで、業務の効率を向上させ、データドリブンな意思決定を支援することが可能になります。

○データアナリスト vs ビジネスアナリスト

  • データアナリスト: データの収集と解析、予測モデルの構築、データの可視化。

  • ビジネスアナリスト: ビジネスプロセスの分析と改善提案、戦略策定、業務の効率化。

一般的なビジネスの大半はこのようなデータアナリストとビジネスアナリストによってどんどんモデルや分析が展開されていきます。可能であれば全ての意思決定をこのようなデータに基づいて行われるべきでしょう。基本的分析は多くの従業員が自律して行うべきです。

ただ不正検知、最適化問題、需要予測、レコメンドアルゴリズム、プライベートLLM開発などについて、一般的なツールで対応できなかったり、一般的なビジネス人材では専門知識が不足する場合があります。
その場合は高度な専門知識を持つデータサイエンティストがPythonやディープラーニングを活用してより特化したモデルや企業全体の競争力の源泉となるようなアルゴリズム・モデリングを行うということになります。

データドリブンな組織を目指して

デジタルトランスフォーメーション（DX）が進む中で、データアナリストとビジネスアナリストの役割を明確に定義し、適切に配置することが重要です。キャリアや専門性、指示の仕方も変わります。

データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、データアナリスト、インフォメーションアナリストは「呼び名が違うだけでしょ」というレベルのものではありません。オーバーに言うと「バスケも、サッカーも、バレーボールも、ハンドボールも同じ球技だからスキルは一緒でしょ」というぐらいの認識齟齬になります。

企業の管理層（特に現場とは直接話さないが重要な意思決定をする層）は「なんかデータ分析が得意な人」でひとまとめにしてはいけません。人材のスキル・キャリア・得意分野、そしてモチベーションが何かを理解をすることが重要です。

この辺りを理解して役割をしっかり定義し、組織全体がデータに基づいた意思決定を行い、効率的かつ効果的に目標を達成することができるでしょう。

結論

データアナリストとビジネスアナリストの違いを理解することで、組織の効率と成果を最大化することができます。両者の役割を正しく認識し、効果的に活用することで、データドリブンな組織作りに寄与することが可能です。

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