現在注目されている「データサイエンティスト」という職業。
【前編】に引き続き今回も、更にデータサイエンティストの重要性、そしてデータサイエンティストとしての必要なスキルについて詳しく説明していきます。
データサイエンティスの企業内での役割と仕事
情報社会の現代社会において、マーケティングを重要視する企業においてのデータサイエンティストの必要性は高まるばかりです。
データサイエンティストは専門性の高い職業です。現在のニーズに対して不足している状態というのが現実で、企業においてデータサイエンティストのみが部署を作り仕事をするという形は、ほとんどないのが現状です。
データサイエンティストの企業内での仕事は、各事業ごとに配属しその事業内で仕事をすることが多いようです。企業内には様々なセクションが存在しますが、それぞれのセクションにおいては専門的なデータがそれぞれ集まるからです。
そしてそれぞれの事業部内においてビッグデータの精査、解析を行い、データ分析を行います。
そこから導きだした分析結果を元に業務改善や課題の解決策などを検討します。
つまり、その現場で発生した生データを元に即、その現場に反映させるという役割がデータサイエンティストが企業内で求められている役割です。
企業内においてのデータサイエンティストのポジションは専門家としての意見を求められたり、データ分析の結果から提案などを行うことも仕事の一つということで、企業内の各セクションにおいてはデータに対しての相談役としての重要な役割となっています。
その為、企業においてのデータサイエンティストは非常に頼りになる存在となっています。
専門家でありプロフェッショナルとしての役割を担うデータサイエンティストには様々な知識やスキルが必要とされます。データ分析を行うには、数学、統計、IT、マーケティングなど実に様々な範囲の知識を必要とします。
データの解析、分析能力はもちろんのこと、データ分析の計画の立案、結果の報告や説明なども仕事の範囲として、コミュニケーションやプレゼンテーションを能力なども求められています。
データサイエンティストに必要なスキルとは
実際にデータサイエンティストとしての仕事をする為には、具体的にどのようなスキルが必要となるのでしょうか。
企業内で仕事をする場合、明確な定義はありませんが、次のようなスキルが一般的に必要とされています。
【ITスキル】
データ分析を行う為に、最も必要なのが「ITスキル」です。データサイエンティストにとって基本的なITスキルは必須となります。
現代のビジネスにおいて、どんな分野や職業においても普通にパソコンが使える程度の基本的なITスキルは当たり前とされますが、データサイエントティストの場合は一般レベルよりも更に必要となります。
統計調査を行うためにプログラム言語などの知識も必要となります。最近、データ解析に多様されている言語といえば、RubyやPythonなどが主流となっています。
更にデータを蓄積するデータベースの知識ももちろん必要です。データソース言語のSQLなども必須の知識となります。
【統計学】
データ解析を行う上での基本的知識として統計学の知識も必須です。データサイエンティストは膨大なビックデータをと取り扱うのが仕事なので、クリティカルなデータ活用には必須の知識と言えます。
【機械学習】
膨大なデータとなると、人間の力だけでは時間を要し非効率となってしまいます。その為に使えるものは使いましょう。データ分析をサポートする効果的な手段として機械学習(マシーンラーニング)がありますが、それらを使い効率的にデータ分析をできるような知識も必要です。
その為にはアルゴリズムなどの知識も必要とれます。
【データサイエンス的思考】
データサイエンティストとして必要なのは様々な要素と広い範囲の知識が必要となりますが、最も重要な要素が「データサイエンス的思考」です。
データサイエンス的思考は、問題解決の為の思考回路となりますが、専門的な分野の学習の他に、常日頃から頭の中で意識は考え、データサイエンス的思考を訓練し脳内に形成していく必要があります。
SEやプログラマーなどの技術者が論理的思考回路が必要とされていることと同じです。
これは単に数学や計算機科学など学術的知識だけではなく、問題解決能力などに常日頃から向き合う姿勢と思考回路が必要とされるのです。
【データマンジング】
データマンジング＝data mungingも必要なスキルです。
データマンジングは受領データを、活用する為のデータフォーマットの変換のことを言います。
【データビジュアライゼーション】
データビジュアライゼーションとは、分析したデータを視覚的に見せる為の手段・方法です。データを可視化することは、解析結果を分析する上で非常に重要なことです。
経営判断や意思決定をわかりやすく明確にする為の適切なデータ加工技術も必要とされます。
【ソフトウェア設計】
企業によっては、データ分析とソフトウェアの設計までを任される場合もあります。