データ分析スキルとは？職場で発揮するメリットやデータ分析スキルを高める方法を解説

01データ分析スキルとは

ビジネスパーソンに求められるデータ分析スキルとは、情報やデータから価値ある洞察を引き出し、意思決定や戦略策定に役立てる能力を指します。具体的には、ビジネスにおける課題を発見し、解決するために、データを収集することから始まります。データ収集後は、適切なツールや手法を用いてデータを分析し、洞察を導き出すことが重要です。 総務省の「令和３年版情報通信白書」によると、現代のビジネス環境ではデータ分析のニーズが高まっており、データから洞察を得る能力はますます重要とされています。ビジネスパーソンは、データ分析スキルを磨くことで個人のスキルアップのみならず、データ活用が重要視される現代では企業の成長や競争優位性を高めることにも関わってくるでしょう。

参考：令和３年版情報通信白書｜総務省

データ活用との違いとは

データ分析とは、情報やデータから価値ある洞察を引き出し、意思決定や戦略策定に役立てる能力を指します。一方、データ活用については、データ分析によって得られた洞察を、実際の業務や戦略に反映させることが含まれているという違いがあります。例えば、得られたデータをもとに商品の改善やターゲットの選定を行ったり、マーケティング戦略の改善を行うことができるでしょう。データ分析はデータ活用の前段階であり、データ活用に繋がる一連のプロセスの中の一つと考えることができます。

02データ分析に必要なスキルとは

データ分析に必要な主なスキルは以下の3つです。

分析結果を正しく解釈するための論理的思考力

データ分析において重要なスキルの1つは、論理的思考力です。あらゆるデータの中から有用な情報を見つけ出し、それを正確に解釈するためには、論理的なアプローチが求められます。膨大なデータの中からパターンや相関関係を正確に認識することができなければ、誤った結論を導く可能性があります。

統計学やプログラミングスキルなどの専門知識

データ分析においては、統計学やプログラミングの知識が必要不可欠です。統計学を理解することでデータから有益な情報を引き出し、信頼性のある結論を導くことができます。また、プログラミングスキルを持つことで、データの前処理や分析をより効率的に行うことが可能です。これにより、より多くのデータを短時間で処理することができ、時間とコストを節約することができるでしょう。 一般的にはPythonやRなどがよく使われており、これらのプログラミング言語の知識を持つことは、データ分析の分野での競争力を高めることにつながります。さらに、データ分析にはビジネスや経済学、社会科学などの知識も必要です。これらの知識を持つことで、データからより深い洞察を得ることができます。

わかりやすく伝えるためのコミュニケーション力

データ分析の結果を他のチームメンバーや専門知識のない関係者にわかりやすく伝えることは、ビジネスにおいて重要なスキルです。なぜなら、優れた分析結果であっても、適切に伝えられなければ、その意味が十分に理解されず、意思決定に反映されないからです。 そのため、データ分析によって得られた洞察を、効果的に共有するためには、コミュニケーション能力が必要となります。また、組織全体で意思決定に活用するためには、共有されたデータを誰でも理解できる形で提示することが求められます。このために、視覚的な表現方法やデータの背景にある意義を説明する文章など、適切なコミュニケーション手段を選択することが重要となるでしょう。

03データ分析を専門とする「データサイエンティスト」とは

次に、データ分析の専門家である「データサイエンティスト」の役割や仕事内容について説明します。

例えば、データ収集では、データが必要な場合にそれを収集し、データの品質を確認することが具体的な仕事として挙げられるでしょう。 前処理では、データの欠損値を処理し、外れ値や異常値を除外します。モデル構築では、機械学習や深層学習などの技術を使用して、予測モデルや最適化モデルを構築する工程です。分析では、データの傾向やパターンを特定し、洞察を得る目的があります。次に可視化では、データをグラフやチャートなどの形式で表現し、得られた結果をよりわかりやすく、的確に伝えるために行います。そして、結果の解釈では、得られた結果をビジネス上の課題に適用する方法を見つける工程です。 データサイエンティストはこのようないくつかのステップを通じて、ビジネス上の課題や問題に対して適切なデータ活用ができるように、幅広いタスクが求められます。

04社員のデータ分析スキルを高める方法

社員のデータ分析スキルを向上させる方法として、以下の4つが挙げられます。

会社全体でDX化を促進する

データ分析スキルを向上させるためには、組織全体でデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めることが重要です。DXを進めることで、企業内でのデータの共有や分析が促進され、より良い意思決定が可能となります。さらに、非技術職のメンバーや管理職もデータ活用の機会を増やし、データを活用する文化を醸成することが求められます。 このようなデータに基づく意思決定文化が浸透することで、会社全体の業績向上につながることが期待できるでしょう。トップダウンのサポートを得ながら、データ活用が日常的な習慣となるよう、組織全体で努力していきましょう。

データ分析・活用に関する研修を実施する

社内でのデータ分析スキル向上を促進するために、従業員向けの研修プログラムを充実させることが重要です。研修プログラムは、基本的な統計学やプログラミング、データ可視化に限らず、より高度なデータ分析技術についても学ぶことができるようにカリキュラムを拡充することが考えられます。 また、研修プログラムのほかにも、社内でのデータ分析の実践的な取り組みを促進するための取り組みも必要です。例えば、社員が自身の業務においてデータ分析を行うためのツールやデータアクセスの提供、データ分析を行うためのプロジェクトチームの組成などが挙げられます。こうした取り組みによって、従業員はより実践的なスキルを身に付けることができ、企業全体としてデータ分析による意思決定の質の向上が期待できるでしょう。

データ分析・活用人材を採用する

データを収集し、それを分析することによって、企業内でのデータの分析能力を向上させることができます。このような分析スキルに秀でた人材を採用することで、ビジネス戦略の策定や競合他社との差別化など、データを活用した多くの可能性を開拓することができます。さらに、このような人材を育成することで、長期的なデータ戦略を構築し、企業の成長を促進することが期待できるでしょう。

キャリア開発や自己啓発（SD）の支援を行う

積極的に学習を希望している社員たちには、多くの機会を提供することで、自己啓発を促進し、組織全体の競争力を高めることができます。このような機会として、具体的には、専門家を招いた講義や勉強会、資格取得支援、eラーニングなどが考えられるでしょう。企業が積極的に学習に取り組む社員たちをサポートすることで、組織全体のスキル向上につながります。

05データ分析スキルが身につく資格

データ分析スキルを証明するための資格も存在します。以下の資格を取得することで、自身のスキルをアピールすることができます。

06データ分析スキル育成の企業事例

大林組は、建設業特有の人材不足や属人化、長時間労働といった課題を解消するため、全従業員を対象としたデジタル人材育成の研修やeLearning、資格取得促進などの施策を実施しています。さらに、受講履歴のデータを活用して全従業員の受講を促進し、PDCAサイクルを回す取り組みを継続的に行っています。 これにより、全従業員を対象としたデジタル人材育成において先進的な企業の1つとなっています。研修内容には、データ分析の手順やExcel、Power BIを使ったデータの活用方法が含まれています。

参考：株式会社大林組から学ぶ全従業員のデータ活用スキル育成｜ディジタルグロースアカデミア

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07まとめ

データ分析スキルは、現代のビジネス環境において重要な競争力を持つ要素です。膨大なデータから価値ある情報を抽出し、ビジネス上の意思決定や戦略策定に活かす能力は、組織の成長と成功に欠かせないものと言えるでしょう。 データ分析スキルを高めるためには、論理的思考力や統計学、プログラミングスキルといった専門知識、そしてコミュニケーション能力の向上が不可欠です。組織全体での取り組みや研修プログラムを通じて、従業員のスキル向上を支援し、データを活用する文化を育てることが重要です。