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データサイエンティストの役割

データ分析のスペシャリストとして注目を集めるデータサイエンティスト。その役割は、データの価値を最大限に引き出し、企業の意思決定をサポートすることです。

統計やデータ分析に関する高度な知識はもちろん、プログラミングなどテクニカルスキルも求められます。

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■データサイエンティストとは 

クラウド環境の充実やネットサービスの進化に伴い、国や企業によって膨大な量のデータが収集、蓄積されるようになりました。このビッグデータを扱い、様々な意思決定をサポートするのがデータサイエンティストと呼ばれる職種です。

データサイエンティストが誕生した背景には、ビッグデータをビジネス・インサイトに繋げようとする企業側の動きがありました。

データサイエンティストは、統計やデータ分析のキャリアを経ていることがほとんどです。ビッグデータへの注目と処理テクノロジーの進歩によって、よりポジティブなデータの活用が求められる中、データの事後処理のみに集中していた統計担当者も、よりクリエイティブにデータを扱える人材へと成長する必要性が出てきたのです。

データによって新たな価値を創造するデータサイエンス分野の発展を受けて、データサイエンティストを育成するためのカリキュラムを設ける大学も増えてきています。また、データサイエンティストのキャリア形成支援などを目的とした団体も設立され、ビッグデータ関連市場の発展を支えています。
 

■データサイエンティストの役割

ビッグデータの利用価値が増大するにつれ、データサイエンティストの役割も大きくなっています。パワフルな分析ツールや高度な統計モデリング手法を扱えることも大切ですが、そこから更に経営に関わる課題や新しい視点を発見し、具体的に事業利益に貢献できる人材こそ、優れたデータサイエンティストと言えるのです。

ここでは、データサイエンティストに求められる役割を仕事内容と併せて見ていきます。
 

・データ分析環境の構築

データサイエンティストの仕事としては、まず、データ分析環境の構築や運用が挙げられます。分析の対象となるデータを収集するためには、システムのログやAPIから得たデータを収集するバッチの構築、運用が必要です。この際、収集したデータは、利用しやすいフォーマットに変換、統一します。

さらに、取得したデータを蓄積するため、HadoopやMySQLなどDB環境の構築も行います。DB毎の特徴を理解した上で、セキュリティ要件やスケーラビリティも考える必要があります。

また、収集、蓄積されたデータを取り出すためには、BIツールやデータ操作環境の構築も不可欠です。分析スピードが事業に大きく影響する業界もあるため、データ操作環境の構築では負荷対策も講じることになります。

データ分析だけに着目されることが多いデータサイエンティストですが、データの収集、蓄積、抽出が円滑に進むよう環境の構築、運用においても重要な役割を担います。
 

・データの分析とレポーティング

データサイエンティストが行う分析とは、データからビジネス上の課題や発想を発見することです。具体的には、仮説検証型、知識発見型など、とるべきアプローチを選んで進めることになります。

また、レポーティングと呼ばれるKPIの視覚化も重要な役割です。一般的には、BIツールのダッシュボードが成果物となりますが、万が一、KPIに抜けがあれば、誤った分析結果が意思決定に影響を与える可能性があるため、KPIの設計には細心の注意が求められます。
 

・ビッグデータの活用と事業利益への貢献

データサイエンティストの最も重要な役割は、データを活用して事業利益へ貢献することです。データに隠れているパターンを発見し、最終利益に繋がる傾向を特定できるかは、データサイエンティストの手腕にかかっていると言えるでしょう。

顧客行動を詳しく追跡したり、トレンドに関する知見を手に入れるためには、効率的かつ有効なアプローチを持続する必要があります。また、範囲を拡大させつつ、分析精度を高める技術も今後更に求められるでしょう。データサイエンティストにとって、ビッグデータの可能性を探り続けることは継続的な役割と言えます。
 

■データサイエンティストに求められるスキル 

各方面から注目を集めるデータサイエンティストですが、新しい職種ということもあり、明確なスキル要件は今後固められていくでしょう。企業側が求める役割と、人材のスキルセットにミスマッチが生じるケースも多々あり、データサイエンティストの普及啓蒙活動を行う団体では、データサイエンティストのスキル要件を明確にするため、スキルチェックリストを作成しています。

ここでは、データサイエンティストに求められるスキルとして、「データサイエンススキル」「テクニカルスキル」「ビジネススキル」の3つを解説していきます。
 

・データサイエンススキル

データサイエンススキルとして挙げられるのが、統計数理の知識です。分散や正規分布などに関する基礎的な理解が必要となります。また、データ分析手法や分析ツールに関する知識も必須です。データの加工及び可視化についても高いレベルが要求されます。
 

・テクニカルスキル

BIツールへのデータ挿入、データ整形処理などを行うため、基礎的なプログラミングスキルも必要です。また、SDKやAPIについての理解、SQLの構文理解と実行スキルなどがあると、分析プロジェクトに貢献できるでしょう。
 

・ビジネススキル

ビジネスの目的を見極めるセンスもデータサイエンティストの要件として挙げることができるでしょう。また、同時進行で多数の業務を担当することが多いため、タスク管理や進捗管理もこなす必要があります。課題解決力、コラボレーションスキルといった社会人としての資質も不可欠です。
 

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