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スマートフォンやPCの普及によって以前より企業や個人が扱うデータの量は非常に大きなものとなりました。
データの保管や分析を行うツールも多く登場したことから、誰でも手軽にデータの活用が可能となる時代となりましたが、そんな中で新たに「データサイエンティスト」という人財が登場するようになったのをご存知でしょうか。
本記事ではデータサイエンティストについて、どんな職業なのか、今後の必要性、データサイエンティストになる方法などを解説しますので参考にしてください。
データサイエンティストってどんな職業？
データサイエンティストとは、ビッグデータを活用して企業の課題解消に効果的な提案を行う職種のことを指します。
ビッグデータから必要な情報を収集して抽出、分析し、企業の抱えている課題改善に有効な施策の立案を行うことが仕事内容となります。
アメリカでは将来性がある職業1位に選ばれるほど注目されている職業がデータサイエンティストなのです。
ビジネスシーンにおけるインターネットの活用が当たり前となった現代では、企業が保有するビッグデータの分析を行いサービスを改善していく必要があることから、データサイエンティストの需要は高まっています。
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Reckonerとは、株式会社スリーシェイクが運営しているETLツールです。 プログラム不要で利用でき、別途基盤を準備する手間もかかりません。 直感的に操作できるユーザーインターフェースで設計されているため、初めてETLツールを利用するという方でも安心して扱うことができます。
直感的な操作でデータ連携ができる
従来であれば、調査から仕様策定、実装、テスト、インフラ構築、デプロイ、運用といった、多くのプログラム工数がかかるデータ連携を、Reckonerは、マウスの直感的操作で実現することができます。
豊富なデータベースやSaaSアプリケーションと接続可能
Reckonerは、広告やSFA･CRMなどのSaaS、データベースストレージ、ファイルなど、あらゆるデータソースとの連携が可能です。 データの読み込みまでは数クリックで完了し、ソース一覧から読み込みたいサービスを選択して、必要な情報を入力するだけとなっています。
リアルデータでの変換･結合
通常のデータ解析では、データ確認に多くのステップが必要となることがありました。 Reckonerであれば、画面上でリアルデータによって結果のプレビューを表示することができ、いつでも結果を確かめながら操作することが可能となります。
将来なくなる？データサイエンティストの必要性
データサイエンティストは将来なくなるのではないか、という声もありますが結論から言えばデータサイエンティストがなくなることはないでしょう。むしろその逆で、データサイエンティストの需要は高まっていくと考えられています。
データサイエンティストの不要論が登場した大きな要因としてはAIの登場があります。
人工知能であるAIが、高い計算処理能力で人間を超える能力を発揮していることから、データ分析の分野においてもAIが代替していくこととなるという予想がされました。
しかし、分析したデータをどのように活用していくか、どんなことに価値を見出すかは結局人と人が話し合って決めることとなります。
AIをパートナーとして捉え、計算領域をAIに任せてデータサイエンティストがデータ改善の提案を行うことが望まれるため、需要は減ることなく、むしろ今後のIT社会において必要な人財であると言えるでしょう。
実際に2012年以降はデータサイエンス学部を設立する大学が日本国内においても登場しており、データサイエンスの分野で活躍する人財が今後も増えていくことが予想されます。
データサイエンティストの仕事内容
課題の抽出
データを分析する前に、クライアント企業がどんな課題を抱えているのか、課題の洗い出しをすることからデータサイエンティストの仕事は始まります。
課題を明確にした上でどんなデータが必要なのかを検討してデータの収集や分析へと移行します。
データの収集、分析
データサイエンティストのメインとなる仕事内容がデータの収集と分析です。
すでにクライアント側でデータを所持している場合はHiveやSQLなどでクエリを書くだけで簡単にデータ取得というケースもあります。
一からデータ収集を行う場合には、どんな方法でデータを取得して格納するのかといった設計部分までもを行うこととなります。
データのクレンジングや加工
データにはノイズが多いため、本来必要のないデータまでを取得してしまうことが珍しくありません。
そのため、必要のないデータを削除したり、空欄を埋めるなどの下処理、つまりデータのクレンジングを行います。これを行うことでAIによる精度が向上するため決して疎かにすることはできません。
分析内容との照合
収集したデータの中からクライアントの課題改善につながる情報を見つけだす作業となります。
この作業では報告書作成にも関連してくるため、クライアントの課題改善と関連付けができるだけの知識やスキルが求められます。
レポートの作成と共有
データを収集、分析、照合した結果、それがどうビジネスに活かせるのかを検討してレポート化します。
単純に分析の結果をまとめるのではく、データ分析からどうやって課題を解決するのか、その方向性も一緒に提案できるスキルが求められます。
課題の解決
データサイエンティストの仕事のゴールです。
データを分析した結果から、クライアント企業が抱えている課題の解決方法を提案します。
データアナリストは集計や分析までを請け負うことが多いですが、データサイエンティストでは課題の解消までをゴールとして仕事を行います。
データサイエンティストになるには
データサイエンティストになるにはどんなスキルや資格が必要なのでしょうか。
主に求められるスキルとしては以下の通りです。
ビッグデータについての知識
データサイエンティストになりたい場合、ビッグデータに関する知識は欠かせないでしょう。
ただデータの分析を行えばいいというわけではなく、どんな場所からどのようなデータを取得して分析するかまでをしっかりと考えられる人財であることが求められます。
分析·統計の知識とスキル
クライアントのデータを多角的に分析するための知識やスキルも必要です。
情報処理や統計学に関する専門的な知識を身につけ、統計分析の内容をビジネスに取り入れる応用的なスキルがデータサイエンティストには求められます。
コンサルティングスキル
集計したデータを分析して、その結果をうまくクライアントへ説明するためのコンサルティングスキルも必要となります。
単純に分析結果を伝えるのではなく、業界全体の傾向などを含めて説明できるようなスキルがあれば、よりクライアントがな納得しやすい提案ができるでしょう。
ビジネススキル
データサイエンティストには一般の社会人以上のビジネススキル、知識が求められます。
論理的思考を身につけ、クライアントに対する課題定義ができるようにビジネス戦略などにも注目する必要があるのです。
マネジメントスキル
データサイエンティストはデータ構築を行う技術者、クライアント企業など多くの人と関わる職種です。
そのためプロジェクト全体をマネジメントするスキルも求められることとなります。
ITに関するスキル
データ分析の結果をクライアントが抱える課題解消に役立てるためには、ビッグデータを収集しているWebサイトに関する知識やセキュリティ情報に関するIT分野の知識も求められます。
また、プログラミングやデータ加工、環境構築に関するスキルも必要となるでしょう。
コミュニケーションスキル
データ分析の結果をクライアントへ提案するには、普段からクライアントの話を聞く力、そして話す力、すなわちコミュニケーション能力が必要となります。
クライアントに対して的確に伝える力は必ず求められることになりますので、コミュニケーションスキルは欠かせないものとなるでしょう。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストの平均年収はおよそ500万円〜700万円となっています。
もちろん企業によって年収は前後することがあり、経験やスキルによっては1,000万円以上というケースもあります。
日本の平均年収はおよそ400万円程度と言われていることから、これと比較してもデータサイエンティストの年収は高いと言えるでしょう。さらに企業に属さないでフリーランスで活躍する場合も、能力によっては平均年収以上に稼げる場合があります。
データサイエンティストは今後も活躍が期待される職業
データサイエンティストについて、基本的な意味やその将来性、仕事内容やデータサイエンティストになる方法などを紹介しました。
今後も多くの企業でビッグデータの活用が進んでいくことから、データサイエンティストが活躍する場面はより増えていくことでしょう。
本記事を参考にして、ぜひ自社のデータ活用を見直してみてください。
