データアナリストとは、収集したデータを分析しビジネスの問題を抽出して解決策を提案する仕事のことです。
例えばビッグデータの分析結果からお客様の購買の傾向を明らかにして売り上げ拡大のための施策を提案することなどをおこないます。

データの収集から解決策の提案までの大まかな流れは次のようなものです。

①　問題の把握：おおまかなビジネス上の問題を把握します。
②　データ収集領域の特定：問題の解決にあたって分析が必要な対象領域を決めます。
③　データ収集方法と分析方法の特定：対象領域についてどのようにデータを収集し分析するかを決めます。
　　その際、どの統計モデルを当てはめるか、また機械学習などのAIを用いるかなどを決めます。
④　収集したデータの分析：収集したデータから対象（例えばお客様の購買の傾向）の特徴を掴みます。
⑤　解決策の提案：対象の特徴をもとに、解決策を提案します。

よくデータアナリストとデータサイエンティストの違いが話題になりますが、データアナリストは主に①、②、④、⑤を担い、データサイエンティストは、③を担うと考えてよいでしょう。
ただし、データサイエンティストも①や②を把握していないとデータの収集や分析方法を決めることはできませんから、両者で実施する作業は重なります。
実際には主にビジネスの知見を発揮するのがデータアナリスト、ITや統計学の知見を発揮するのがデータサイエンティストと言えるかも知れません。
ただし、両者の間に厳密な線引きはない、というのが実態でしょう。

企業では日々、様々なデータが生成され、そのデータ量は年々増え続けます。
この膨大なデータをただ業務運営だけに利用するのではなく、高度な分析をし経営戦略に役立てたり、新たなビジネス創出に役立てたいというニーズも当然あります。
しかしながら、いざデータ分析を進めようとしても、肝心の対象データがどこにあるのかわからなかったり、連携する様々なシステム内に散在し集約が必要だったりして、正確に対象を捉えることすら難しい場合があります。
このような時、事前の状況把握や準備に時間や手間がかかりすぎ、肝心のデータ分析に至る前に挫折をしてしまうケースも多々あります。

NTTデータ バリュー・エンジニアでは、データアナリストが本来の解析業務を行う前の、「データ整備」を行います。
現状データの状態を紐解き構造化し、分析可能な状態にまで引き上げます。
これらの作業は、大変地道な作業の繰り返しとなり、膨大な時間と労力を費やす上に、データの個性を読み解く力、データの取扱いについてのノウハウなくしては、有用なデータを作り上げることはできません。

データマネジメントの専門会社であるNTTデータ バリュー・エンジニアには、マスターデータ、トランザクションデータを問わず、様々なデータを取り扱う技術と実績があります。
長年の経験から確立された手順・ノウハウに基づき設計・運用を行うため、抑えるべきポイントを踏まえた精度の高いデータを、比較的スピーディに提供することができます。
さらにお客様固有の特徴的なデータにも柔軟な対応が可能です。

 

詳細は以下をご覧ください。

 

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