データ分析のタスクとツールを確認する
データ アナリストは、データの分析情報を検出して提示します。 企業では、アナリストは、データ エンジニアによって準備および保存されたデータを処理します。 データ チームが一緒に作業すると、大量のデータからの分析情報を把握し、ビジネスにおいてデータに基づいた意思決定を定期的に行うことができます。
データ アナリストのロールは広範に及ぶ場合があります。 アナリストは、ドメインの専門知識を持ってビジネスに参加し、意思決定者向けに、実用的なレポートを迅速に作成することに集中できます。 この個人は、Power BI データ アナリストと呼ばれる場合があります。
あるいは、アナリストは IT 部門に所属し、スケーラブルで再利用可能な資産の作成に重点を置いて、より複雑なデータ モデリングを担当する場合があります。 この個人は、エンタープライズ データ アナリストと呼ばれる場合があります。 エンタープライズ データ アナリストは、Power BI データ アナリストに技術的なサポートを提供できます。
注意
組織の規模と構成によっては、データ アナリストのロールが異なる場合があります。 分析プラットフォームのデータ視覚化、データ モデリング、開発、管理、ガバナンスには、個別の役割が存在する場合があります。 別の組織では、1 人の担当者がすべてのアナリストの責任を管理している場合があります。
データ アナリストのタスク
データ アナリストは、分析情報を生成するためにデータを収集して変換します。 アナリストは、データの調査と分析に加えて、意思決定を可能にする方法で利害関係者にデータを提示できる必要があります。
分析プロセス全体のアナリスト タスクには、次のものが含まれます。
- 分析用のデータを収集してクリーニングする
- レポート ツールでデータを取り込み、変換、モデル化する
- データ製品、ダッシュボード、レポートを生成する
- 関連する利害関係者と調査結果について連絡を取る
- 分析ソリューションの使用状況を監視する
- フィードバックと追加要件を収集して組み込む
注意
分析プロセスの詳細については、「データ分析の概念を理解する」を参照してください。
データ アナリストのツール
アナリストがデータのクリーンアップと分析に使用できるツールは数百あります。 ここでは、エンタープライズ分析ソリューションで使用される Microsoft ツールに焦点を当てます。
データ アナリストは多くの場合、Microsoft Excel、Power BI、Azure Synapse Analytics のようなツールを使用して分析ソリューションを構築します。 Excel は 1 回限りの分析に使用できますが、エンタープライズ分析ソリューションに関しては、アナリストはほとんどの場合、Azure SQL データベースや Azure Synapse Analytics などのソースからデータをクエリしています。
Power BI データ アナリストとエンタープライズ アナリストは、似たようなツールを使用し、似たようなスキル セットを持っている可能性がありますが、大きな違いが 1 つあります。 エンタープライズ データ アナリストは大規模なデータを処理し、より大きなデータを処理できるツールを使用する可能性が高くなります。
たとえば、今日の企業が組織全体でペタバイト単位のデータを持っているのは珍しいことではありません。 このような膨大な量のデータから分析情報を分析および抽出するために、数日までとは言わないまでも、数時間かかることがありました。 Azure Synapse Analytics などのツールを使用することで、この処理時間を数分にまで短縮できます。 大量のデータは、エンタープライズ データ アナリストによって処理される可能性があります。
分析ツールの技術的な知識に加えて、アナリストがリレーショナル データベース、基本的な統計、およびデータの視覚化に関する基本的な知識を持っていることが重要です。
Note
基礎知識の詳細については、「コア データの概念について調べる」を参照してください。
優れたアナリストを生み出す最終的なスキルセットは、次のような意思決定を可能にするソフト スキルです。
- 通信
- プロセス管理
- 問題の解決
- コラボレーションとチーム ワーク
- 創造性
データ アナリストが成功するには、問題を解決し、実用的な分析情報を提供するために、技術的スキルとソフト スキルを組み合わせる必要があります。