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【意訳+要約】Business Intelligence Data Analyst vs. BI Developer

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。

原文

Business Intelligence Data Analyst vs. BI Developer - DEV Community

意訳+要約

ビジネスインテリジェンスデータアナリストとBI開発者の違い

ビジネスインテリジェンス(BI)は、データの収集、整理、分析、可視化を通じて、企業の意思決定を支援するプロセスです。BIの専門家には、データアナリストとBI開発者の2つの主要な職種があります。

データアナリストは、ビジネスにおけるデータの収集、整理、分析、可視化を担当します。具体的には、以下の業務を行います。

  • データの収集・整理
  • データの分析
  • データの可視化
  • 分析結果の報告

データアナリストは、ビジネスの課題を解決するために、データからインサイトを導き出すことが求められます。そのため、データ分析のスキルとビジネス知識が両方必要です。

BI開発者は、BIシステムの開発・運用を担当します。具体的には、以下の業務を行います。

  • BIシステムの要件定義
  • BIシステムの設計・開発
  • BIシステムのテスト・運用

BI開発者は、プログラミングスキルとデータベースの知識が必須です。また、ビジネスの理解も必要です。

両者の違い

データアナリストとBI開発者の主な違いは、以下のとおりです。

職種 業務内容 求められるスキル
データアナリスト データの収集・整理・分析・可視化 データ分析、ビジネス知識
BI開発者 BIシステムの開発・運用 プログラミング、データベース、ビジネス知識

データアナリストは、ビジネスにおけるデータの活用を推進する役割を担います。一方、BI開発者は、データアナリストが分析したデータに基づいて、BIシステムを開発・運用する役割を担います。

両者の連携

データアナリストとBI開発者は、BIの成功のために密接に連携する必要があります。データアナリストは、BI開発者に分析結果をフィードバックすることで、BIシステムの改善に貢献します。一方、BI開発者は、データアナリストのニーズを理解することで、BIシステムをより使いやすくします。

まとめ

データアナリストとBI開発者は、BIにおいて重要な役割を担う職種です。両者の違いを理解し、連携することで、より効果的なBIを実現することができます。

重要な部分

  • データアナリストは、ビジネスの課題を解決するために、データからインサイトを導き出すことが求められる。
  • BI開発者は、プログラミングスキルとデータベースの知識が必須である。
  • データアナリストとBI開発者は、BIの成功のために密接に連携する必要がある。

Bardさんに聞いてみた

Q:データアナリストが開発者になることの難易度はどれくらいですか?

データアナリストが開発者になることの難易度は、データアナリストのスキルや経験、学習意欲によって異なります。

データアナリストとして、データ分析のスキルやビジネス知識を身につけていれば、開発者になるために必要な基礎はすでに備わっていると言えます。そのため、プログラミングのスキルを身につけることで、比較的短期間で開発者に転身できる可能性があります。

具体的には、以下のスキルを身につける必要があります。

また、データアナリストとしての経験があれば、ビジネスの課題を理解して、それらを解決するために必要なシステムを開発するスキルを身につけることができます。

一方、データアナリストとしてのデータ分析のスキルやビジネス知識が不足している場合は、開発者になるために、それらを身につける必要があります。そのため、より長期間の学習が必要になる可能性があります。

具体的には、以下のスキルを身につける必要があります。

さらに、開発者としてのキャリアパスを志す場合は、以下のようなスキルも身につけることを検討しましょう。

Q:開発者がデータアナリストになることの難易度はどれくらいですか?

開発者がデータアナリストになることの難易度は、開発者のスキルや経験、学習意欲によって異なります。

開発者として、プログラミングのスキルやデータベースの知識を身につけていれば、データアナリストになるために必要な基礎はすでに備わっていると言えます。そのため、データ分析のスキルを身につけることで、比較的短期間でデータアナリストに転身できる可能性があります。

具体的には、以下のスキルを身につける必要があります。

また、開発者としての経験があれば、データの収集・整理・加工などのスキルを身につけることができます。

一方、開発者としてのデータ分析のスキルやビジネス知識が不足している場合は、データアナリストになるために、それらを身につける必要があります。そのため、より長期間の学習が必要になる可能性があります。

具体的には、以下のスキルを身につける必要があります。

さらに、データアナリストとしてのキャリアパスを志す場合は、以下のようなスキルも身につけることを検討しましょう。

  • データ可視化のスキル
  • コミュニケーションスキル

開発者がデータアナリストになるための具体的な方法としては、以下のようなものが挙げられます。

Q:利用するツールの違いについて、表にまとめて教えてください。

職種 利用するツール 主な用途
データアナリスト Excel、Power BI、Tableau、Python、Rなど データの収集・整理・分析・可視化
BI開発者 SQLJavaPythonC++など BIシステムの開発・運用

データアナリストは、データの収集・整理・分析・可視化を担当するため、Excel、Power BI、TableauなどのBIツールや、Python、Rなどのプログラミング言語を利用することが多い。

BI開発者は、BIシステムの開発・運用を担当するため、SQLJavaPythonC++などのプログラミング言語を利用することが多い。

具体的なツールとしては、以下のようなものが挙げられる。

データアナリスト

BI開発者

利用するツールは、業務内容や企業の環境によっても異なるため、一概にどのツールが優れているとは言えません。しかし、データアナリストとBI開発者は、それぞれ異なるスキルや知識を必要とするため、利用するツールも異なると言えるでしょう。

Q:データアナリストが直接DBに触れることは少ないのでしょうか?

データアナリストが直接DBに触れることは、場合によって異なります。

  • データがすでにBIツールやデータ分析ソフトウェアに格納されている場合は、直接DBに触れる必要はありません。
  • データが分散型データベースやNoSQLデータベースなどの特殊なデータベースで管理されている場合は、直接DBに触れる必要があります。
  • データ分析の目的や要件によっては、直接DBに触れることで、より効率的に分析を行うことができる場合があります。

利用ツールにSQLが含まれなかった理由としては、以下のようなものが挙げられます。

  • データアナリストの多くは、BIツールやデータ分析ソフトウェアを利用することが多いため、SQLを習得する必要がない場合がある。
  • SQLは、データベースの操作に特化したプログラミング言語であるため、データ分析の専門知識を身につけることが目的のデータアナリストにとっては、不要なスキルである場合がある。

ただし、データアナリストが直接DBに触れる機会が増える可能性もあります。

  • データ量の増加やデータの複雑化に伴い、BIツールやデータ分析ソフトウェアでは対応できない場合がある。
  • データ分析の目的や要件が複雑化した場合、SQLを駆使することで、より効率的に分析を行うことができる場合がある。

そのため、データアナリストは、SQLの基礎知識を身につけておくことが望ましいと言えるでしょう。

感想+雑記

役割の違いだから、単純比較はできんな。
要約を見ていて、ポケモン対戦の役割論を思い出した。。。

Bardに質問していて感じたのは、隣の芝生は青い現象だなって感じた。
俺は開発者だから、知識として保有してない機械学習とか統計学に興味を示すが、逆に、データアナリストの方は、プログラミングとかSQLのスキルがほしいと感じているのだろうか?

突き詰めていくと、最終的に、フルスタックエンジニアになりそうだな。。。
毛色が違う技術なので、目的意識がはっきりしてないと、学習の時点で挫折しそう。
興味があるだけだと、俺では動機として薄いな。
だいたい途中で諦めてしまうし。。。

必要になる理由がはっきりしたら、データアナリストの方面の勉強しようと思う。

このほかだと、役割的には、何があるんだろう?
デザイナーとかQAとかプロダクトマネジャーとかかな?
開発に近いところの方が興味もつけど、離れると興味は薄くなるんよな。
知らないだけで、実は重要なスキルセットがあるのかも知れない。