就活の悩みや不安を相談できる就職エージェントneo

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データアナリストの志望動機の書き方と例文~選考通過ESを公開~

データアナリストは、膨大なビッグデータを解析・統計するのが専門の仕事です。分析することがメインの業務なので、人によっては退屈に感じることもあるかもしれません。

しかし、データ分析によって企業の抱える問題点や課題点が可視化されるため、経営の立て直しにも大きく貢献できます。

企業の中枢に関われる仕事なので、大きなやりがいを感じられるでしょう。

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目次

データアナリストの3つのトレンド

データアナリストのトレンドは、大きく分けて3つあります。以下で、データアナリストのトレンドについて詳しく紹介します。

ビッグデータ時代の到来でデータアナリストの需要が高まる

時代の変化に伴い、ビッグデータは企業の資産となり、マーケティングを行ううえでも必要不可欠です。

しかし、膨大なデータがあっても、それらを収集して管理し、活用しなければ意味を成しません。

このような時代にデータ分析のプロフェッショナルであるデータアナリストの存在は貴重であり、今後も需要が拡大することが予想されます。

データアナリストの人材不足

加速するIT化により、IoTやAIを導入する企業は今後さらに増加する見込みです。企業にとってデータ分析は、もはや必要不可欠な業務です。

その一方で、データ分析に必要な統計学やクロス集計分析などの専門的なスキルをもつ人材が追いついていない現状があります。

データアナリストに必要な資質とスキルを持ち合わせた人材は貴重であり、今後さらに需要が高まるでしょう。

就職先の多様化

データアナリストの就職先は、コンサル会社だけにとどまりません。

膨大なデータを抱える大手の通信会社や金融機関、監査法人、さらに大学や民間の研究機関でも、経営戦略や研究開発、政策立案のためのデータ分析が必須であり、データアナリストが大きく活躍できる場所です。

どこで働くかによって業務内容は異なるので、自分の適性に合った就職先を見極めて選ぶことが大切です。

データアナリストであると便利な資格

データアナリストになるために、資格が絶対に必要なわけではありません。

しかし次に紹介する資格をもっていることで、データアナリストに必要な専門的な知識がある、という証明になります。

採用時に有利になり業務を進めるうえでの強みにもなるので、ぜひ参考にしてみてください。

統計検定(日本統計学会公式認定)

データアナリストに必要な統計学の知識があることが証明できるため、採用時に有利になります。

とくにエンジニア型データアナリストを志望する方は、統計学の専門知識が必須なので、統計検定2級以上の資格があると強みになります。

オラクルマスター(日本オラクル社認定)

オラクルマスターを取得することで、「Oracle Database」の操作に必要なSQL文に関する知識と技術力があることを証明でき、データアナリストとしての活躍の幅も広がります。

OSS-DB技術者認定資格(LPI-Japan認定)

オープンソースのデータベースに関する知識と技術力があることを証明できます。採用時に有利になり、データアナリストの実務に役立ちます。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの業務を、すぐにイメージできない方も多いかもしれません。

データアナリストには、データ解析をしながら具体的な解決策を提案する「コンサル型」と、顧客の行動パターンを分析し商品やサービスの開発に必要なデータを提供する「エンジニア型」があります。

以下で、データアナリストの基本的な仕事内容について詳しく紹介するので、チェックしてみてください。

データの整理

膨大なデータを集計し整理することは、データアナリストの仕事の基本です。

いかにデータを取捨選択できるかどうかも、業務の進行スピードや結果を左右します。

データの分析

データを分析しながら、問題点や改善点を探り出す作業です。

ここがデータアナリストの仕事の肝となる部分といえるでしょう。データから浮かび上がる課題を読み取る洞察力が求められます。

エンジニア型データアナリストの場合、データ分析の際にアナリティクス業務やコードを書くなどの高度なITスキルを用いた作業をおこないます。

そのうえで、サービスや品質のクオリティを底上げすることに注力します。

レポートの作成

コンサル型データアナリストは、データから読み取った改善点を基にして、クライアントの目的達成のための戦略をレポートにまとめます。

ロジカルにわかりやすくまとめる力と、的確に伝える力が求められます。

プレゼンテーション

レポートを基に、対策案&仮説をクライアントにわかりやすく提案します。プレゼンテーション能力の高さがものをいう場面です。

就活で何をしたら良いかわからない、または効率的に就活を進めたいという方はぜひ就職エージェントneoを利用してください。

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データアナリストの志望動機の書き方とポイント

志望動機を書く際に、とくに意識したいのがデータアナリストを志望する具体的な理由です。

さらに、なぜその企業を選んだのかを明確に書き、ロジカルな文章でアピールしましょう。

なぜその職種か

データアナリストに興味を持ったきっかけや志望した理由を、具体的に書きましょう。

データアナリストとしてどのように活躍していきたいか、入社後の目標も書くと、より熱意が伝わります。

データアナリストは分析能力と情報を咀嚼する能力を求められるため、論理的で無駄のない文章を心がけるようにしましょう。

データアナリストでアピールすべき強み

データアナリストは膨大なデータを扱う仕事です。情報処理スピードの早さや理解力の高さが求められます。

常に経済や世界の動向にアンテナを張り、経営者目線で物事を考えられることは、大きな強みになります。

現状に満足せず勉強し続けられる人や、データから問題点や改善点を見い出す洞察力がある人は、データアナリストに適しています。

なぜその企業か

志望する企業の専門分野や特色を分析したうえで、自分が何を提供できるのかを具体的に書きましょう。

例えば、Webメディアを運営する企業を志望するなら、より高度な統計解析のスキルが求められます。

その企業で活かせる自分の優位性が何なのか客観的に分析して、志望動機に記述しましょう。

実際に志望動機を書く際には、以下のフレームワークに沿って書いてみてください。

■志望動機の構成例
(1)志望動機をひと言で
(2)具体的に言うと
(3)理由(過去の経験と業界・その会社の関連性)
(4)入社後にどうなりたいか

志望動機の書き方、考え方を詳しく知りたい方は下記をご覧ください。

関連記事:
・志望動機の書き方~選考通過率をUPさせる方法~
・志望動機の正しい考え方やコツ~「志望動機がない…」と悩んでいる人必見~

データアナリストの志望動機のNG例

次に紹介するのは、データアナリストの志望動機のNG例文です。どの部分がNGなのか、その理由も細かく解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

志望動機のNG例
私が御社を志望するのは、プログラミングが得意だからです。数学や統計学、R言語、SQLについての知識には自信があります。

分析の作業を苦に感じることもありません。私がもしデータアナリストを仕事にできたら、自分の力を発揮できると思います。

→なぜその企業を志望したのかが書かれておらず、データアナリストを志す理由も「自分が得意なことだから」という安易な理由にとどまっています。

また、入社後のビジョンが漠然としており、どこか頼りない印象を与えます。

志望する企業やお客様に何を提供できるのか、またデータアナリストとしてどのように活躍したいかを具体的に書くといいでしょう。

データアナリストの志望動機の例文

実際に選考を通過したESの志望動機の例文を紹介します。どの点が優れているのかも解説しているので、チェックしておきましょう。

志望動機の良い例
貴社では電力という生活に欠かせないシステムをITで支えており、人の役に立つものづくりをされています。

私は、貴社の「生活をITで支えている」点に共感し、自分もお客様の生活を支える仕事がしたいと思いました。また、貴社はインフラ業のユーザ系SIerの中でもデータアナリストの職種があり、研究で行ったデータ分析の技術を活かしたいと考えたため、志望しました。

もしデータアナリストとして働く事ができたら、大規模で高品質なシステムの開発に携わることから自らの技術を上げ、成長できると考えています。

→志望する企業のメリットを理解しており、データアナリストになりたい理由もしっかりと書かれています。

企業理念に共感している点を示すことで、自分がなぜこの企業を志望したのかを伝えられています。

入社したら自分がどんな価値を提供できるのか明記しているので、働く姿をイメージしやすく、印象の良い志望動機になっています。

レベルの高い例文集を見たい方は下記記事をご覧ください。

関連記事:志望動機のおすすめ例文10選!

まとめ

データアナリストはデータを分析すればいいだけの仕事ではなく、分析したデータを経営にどう活用できるかが重要です。

データアナリストは経営の中枢に関わる仕事なので、経営者的思考力や時代を読む力、プレゼンテーション能力を鍛えておく必要があります。

志望動機を作成する際には、志望する企業の企業研究も入念におこないましょう。

志望動機の基礎から応用まで網羅的にノウハウを知りたい方は下記をご覧ください。

関連記事:志望動機の書き方・例文

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