現代ビジネスにおけるマーケティングというのは必要不可欠であり、その裏には戦略と様々な要素から成り立つ調査、分析が必要とされます。
具体的な調査・文節において関わるのが「データ分析」です。
近年注目されるデータサイエンティストとDXの関係性について考察してみましょう。
というわけで今回は「データサイエンティストとDXとの関係性」について詳しく説明致します。
データサイエンティストとDXとの関係性①【データサイエティストが関わるビジネス領域の重要性】
「データサイエンティストとDXとの関係性」というテーマで1つ目に取り上げるのは「データサイエティストが関わるビジネス領域の重要性」です。
スマートフォンの普及によって各個人との世界を取り巻く情報というのは密接な繋がりを持つようになりました。
現代人にとっての情報というのは、空気のような存在として自然に存在し、我々にとっては既に必要不可欠なものとなっています。
ビジネスにおいてのマーケティングが必要不可欠となったのは、情報社会という現実が引き起こしたものであり、情報戦略においていかに他社より優位に立つかによって結果は変わってきます。
日常の中で蔓延る様々なデータは企業や団体、組織から生み出され膨大な量のデータ量と、各個人が自由に発せられる様々なデータが日々塵積もりとなっています。
このようなデータはビックデータとして蓄積されていくわけですが、「ビッグデータの活用」がビジネスにおいて、どれだけ重要であるかということが漠然と語られています。
実際に一般消費者である皆さんが、ビッグデータに関するイメージとは、どのようなものなのでしょうか？
ビッグデータを正確に知るためには、広い知見や専門知識というのが必要となります。企業においても日々、蓄積されるデータと向き合うのは、並大抵のことではありません。時間もコストも労力もかかるのが普通です。
実際にデジタルマーケティングにおいてもビッグデータを活用したビジネス転換が必要であると考える企業が増加していますが、データの数が増えれば増えるほど企業にとっての導入の敷居というのは上がっていくものです。
そんなビッグデータをいかに扱うかが企業の将来を担うキーポーイントとなっていることから、データを扱う専門家としてデータサイエンティストの存在が今、注目されています。
しかし実際に企業がデータサイエンティストを採用する場合においても、その存在を求めているものの難易度は高いとされているのです。
なぜなら採用する企業側がどのようにしてビッグデータと向き合えばよいのか、自社におけるビッグデータの有効活用性がよく理解できていないということが多いからです。
だからこそ、データサイエンティストという人材を求めているのですが、採用する側の知識が不足している状態では、適切な人材を判断することも、そもそも難しいというわけです。
さらにデータサイエンティストとなるとプロフェッショナルな専門家ということになりますから、年収自体も高い傾向にあります。
そのような現状がありつつも、データサイエンティストの需要は高まるばかりであり、将来的に企業においての役割も増加してくるはずです。
そして現代ビジネスにおいて各企業から注目されている「DX」との関連性も含めて、データサイエンティストに対しての理解を深めていく必要があるのです。
データサイエンティストとDXとの関係性②【データサイエンティストとは】
「データサイエンティストとDXとの関係性」というテーマで2つ目に取り上げるのは「データサイエンティストとは」です。
では、まずデータサイエンティストとは、そもそも何なのか？についてふれていきましょう。
データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、どのようにしてビジネスに活用するかを検討し導き出す役割です。
現代の情報社会ではインターネットとのコネクションがいとも簡単に形成されており、グローバルな情報との接点が実に身近な存在として成り立つようになりました。
ネットへの接続デバイスとしてあらゆるデジタルツールが存在するようになり、情報そのものが休息に増大している状況となったわけです。
世界中に対して一瞬で発信可能となったデータには、誰もがいつでもどこからでも容易ににアクセスできるようになった環境こそがビックデータを生み出し、ネットワークを複雑化させているのです。
企業にとっては、そんな複雑化したデータを紐解き、いかに自社にとって有効なデータとして扱うためにクレンジングし有益な情報として活用できるかが企業の成長を促す意味でも大きく関わっているのです。
ビッグデータの重要性を既に認識し、未来における事業活動の認識とし、既にならんかの取り組みを行っている企業というのは、将来に向けての事業投資というスタンスもあるのではないでしょうか。
もちろん、ビッグデータというのは活用の仕方で、企業にとっては有益なものとなり得るのですから、いくら手間や時間をかけても有意義な活用がされなければ、無意味なのです。
そんなビッグデータの活用に対し積極的なのは、大手の企業だと認識されがちですが、実は中小企業こそ、ビッグデータの活用には意味があるというわけです。
とは、言うものの実際にビッグデータを目の前にするとその膨大かつ複雑化したデータに対して圧倒されてしまうということもあるのではないでしょうか。
まず、膨大なデータの中から、自社にとって何が必要で何が不要であるかを選別する必要があります。
さらにそれらの選別したデータが自社にとって有益な情報として加工する必要があり、その次にやっと分析が行われるというわけです。
現代ビジネスにおいてマーケティングの重要性が高まる今、ビジネス成長にとっても非常に大きな影響を与えるというわけです。
データサイエンティストとDXとの関係性③【データサイエンティストへの投資】
「データサイエンティストとDXとの関係性」というテーマで3つ目に取り上げるのは「データサイエンティストへの投資」です。
ここまで説明してきたように、多様化する顧客ニーズに対応していくためには、顧客と向き合う必要があるということを認識していただけたのではないでしょうか。
顧客と向き合うには、膨大な顧客データと向き合うことが必要となるのですが、そのためには、ビッグデータを用いたデータ分析を行うわけです。
それに関連し、現代ビジネスにおいては、DXを促進させる動きが高まっています。
ここでもデータサイエンティストが非常に重要な役割を担うというわけです。
DXの推進と共にビッグデータ活用も、その一環として含まれるということになるのです。
日進月歩で進むテクノロジーの進化というのは、実に様々な分野において発展しており、日々の最新の発展状況の中から、いかに自社にとって有効な手段があるのかを見極めていく必要性もあります。
そうした新たなテクノロジーの紹介や推進などを行うのもまたデータサイエンティストの役割と言えるのです。
時代にマッチしたデジタルテクノロジーを活用することにより、他社との差別化をはかり、新たなビジネスモデルを創出することも十分に可能なため、データビジネスが各企業において注目されるというわけです。
しかし現実的には、企業がデータ分析を実際に行う場合には、どこから着手してよいのかは、非常に戸惑うところです。
そのために、それを行うのがデータの専門家であるデータサイエンティストと言えますが、データサイエンティストには、多様な専門的な知識が必要とされることは、おわかりかと思います。
領域としては、ITスキルは、もちろんのこと、ビジネススキル、統計解析スキル、マーケティングスキルなど幅広い分野に関連し、高度な専門知識が必要なのです。
つまりそれだけのスキルを持つデータサイエンティストを企業が採用するのも実際には難しいのです。
しかし、今後はデータサイエンティストの活躍が期待される場がさらに広がりビジネスの全領域に対し必要なボジションとなるのです。
その理由としてビッグデータの活用というのは、ビジネスに変革をもたらすからです。企業にとって変革とは、何か？
つまりそれは、ビジネスの成長を加速させることになるのです。
だからこそ、企業はデータサイエンティストを採用するという投資を行う必要があるのです。