Webアナリストとデータアナリストの違いを徹底解説：役割・スキル・キャリアをわかりやすく比較

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はじめに：Webアナリストとデータアナリストの違いをざっくり把握する

Webアナリストとデータアナリストは、数字を読み解く仕事ですが、現場での役割や使う道具が異なります。企業や組織がデータをどう活用するかという大きな方針の中で、どちらが主役になるかはケースバイケースです。ここでは何を・誰の視点で・どんな成果を出すかという3つの観点から両者の違いを整理します。まずは言葉の定義から始めましょう。Webアナリストは主にウェブサイトの訪問者の行動データを集め、サイト改善のヒントを出す役割です。一方データアナリストは社内外の大量のデータを統合・分析し、意思決定を支える深い洞察を提供します。
つまりWebアナリストはウェブ体験の最適化屋、データアナリストはデータ全体の意思決定支援者というイメージです。

ここで重要な点は、両者が同じデータを使うこともあるが、焦点と深さが違うことです。ウェブに特化した指標と一般的なデータ指標を組み合わせて考えると、仕事の幅がどう変わるかが見えてきます。

なぜこの区別が大切か

この区別があると、採用や教育の際に求められるスキルセットが明確になります。
ウェブ解析はトラフィックの原因分析や行動パターンの追跡が主役ですが、データ全体を扱う人は金融・顧客・運用など多様な分野のデータと結びつけて考えます。
どちらの役割もデータの品質と信頼性を重視しますが、前者は迅速な意思決定・改善サイクルを回すスピード感が大事です。

具体的な業務内容の違いとスキルの差

Webアナリストの具体的な業務には、作業の流れは以下のようになります。まずはツールの設定、GAやサーチコンソールなどを使い、訪問者の行動パターンを把握します。次にカスタマージャーニーを作成し、ページ遷移のボトルネックを特定します。分析の結果をわかりやすく伝えるため、レポートやダッシュボードを作成します。ここで重要なのは、分析の対象をユーザー体験の改善というストーリーに結びつけることです。

データアナリストの業務はもっと幅広く、企業全体のデータ基盤を整備し、複数のデータソースを統合して、意思決定に役立つ指標を設計します。SQLを用いたデータ抽出、データの前処理、モデル作成、データ品質の監視などが日常的な業務になります。プレゼンテーションの能力はもちろん、データの信頼性を確保するための検証作業が重要です。

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ピックアップ解説

koneta：雑談風の小ネタです。Webアナリストとデータアナリストの違いを友達と話したときのイメージをそのまま伝えると、Webアナはウェブの道案内係、訪問者の動きを追ってサイトの迷路を案内する役割、データアナは地図全体を描く設計士のような存在だよと説明します。たとえば同じ数字を見ても、ウェブの数字はその場の反応を反映し、組織全体の数字は長期の成長指標になる。こんなふうに視点を変えるだけで、日常の仕事の取り組み方も変わってくるのが面白い点です。私が新人だったころ、ウェブのデータを追いかけるのが楽しくて、すぐにユーザーの行動の先にある原因を探す癖がつきました。ある日、サイトの離脱率が高いページを見つけ、原因は読み込みの遅さではなく、モバイルでの操作の煩雑さだった。データアナリストの視点に切り替え、バックエンドのデータ連携の改善まで踏み込んだら、離脱は解消され、売上にも良い影響が出ました。こんな体験談も踏まえつつ、違いを深掘りします。

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