データ駆動型経営が不可欠となる現代において、データサイエンティストとデータアナリストの役割は極めて重要視される。両者は共にデータを扱う専門職だが、その目的、用いる技術、そして職務の範囲は明確に区別されるべきである。
データアナリストの主な職責は、組織が保有する過去から現在に至るデータを分析し、ビジネス上の意思決定に資する有用な知見を抽出することにある。SQLをはじめとするデータ抽出言語を用い、データを集計・加工して現状を可視化する。そのため、データハンドリング技術や可視化ツールを扱う能力に加え、ビジネス課題をデータで読み解く文脈理解力が求められる。データに基づく現状の正確な理解と、具体的な改善アクションへの示唆を提供することが、アナリストの目的だ。
対してデータサイエンティストは、統計学や機械学習といった高度な科学的手法を駆使し、未来の事象を予測するモデルを構築することを主な職責とする。その応用範囲は需要予測、異常検知、顧客行動のシミュレーションなど多岐にわたり、未知のパターン発見を通じて新たな事業価値を創出する。Pythonなどのプログラミング言語を用いた高度な分析モデルの実装スキルと、数学・統計学への深い理解が必要とされる。未知の事象を予測し、ビジネスプロセスを最適化することが、サイエンティストの目的である。
データアナリストがもたらす現状の可視化は、データサイエンティストが構築する未来予測モデルの精度を支える重要な基盤となる。この二つの職能の分化は、利用可能なデータ量の爆発的増加と、AI技術の急速な進展という背景から生まれたものだ。まずビジネスの現状を正確に把握するためのデータ分析需要が高まり、次いでその膨大なデータから未来の価値を生むための、より高度なデータサイエンスが不可欠となった。つまり両者の存在は、企業がデータを過去の知見として活用し、ひいては未来の競争力へと転換していくための必然的な機能分化なのである。