時代によって変わる職業のニーズ。無くなる職業もあれば、新たにはじまる職業もあります。
そんな中、現在注目されているのが「データサイエンティスト」。今回は、このデータサイエンティストについて触れてみましょう。
データサイエンティストってどんな職業？
インターネット環境の整備、スマートフォンなどのデバイス機器の発展、センサーや通信機器技術が発達など様々なサービスが普及している現代社会。
現代人の生活を支える為には、なくてはならいないものばかりとなりました。テクノロジーの進化と共に増幅したのが多種多様なデータです。
ビッグデータと呼ばれる多量なデータが日々蓄積されていきます。
ビッグデータは様々な分野に活用でき、企業においても営業戦略や経営判断をする上での重要な要素となります。
しかし、ビッグデータの有効性は活用してこそ意味があります。その為には、どのように利用すれば、最も効果的に使うことができるか理解している必要があります。
そんな現代において注目されているのが「データサイエンティスト」です。
ビッグデータの活用、IOT機器の変化、様々な分野のオートメーション化、AI(人工知能)の普及など数多くの技術革新により、今後働き方にも影響を与えると予測されています。
このように人手に頼らずとも機械に仕事を任せるような時代となれば、将来的に消えてしまう職業もあるでしょう。
そんな時代の転換期において、データサイエンティストという職業は、益々需要が増え注目される職業となるのではないでしょうか。
はたして、この「データサイエンティスト」という職業は、いったいどのような仕事を行うのでしょうか？
「データサイエンティスト」という単語を聞いただけでも、抽象的で、イメージできない方もいらっしゃるのではないでしょうか？
「データサイエンティスト」そのものについては、実は明確な定義というものはありません。
簡単に言うならば、「データ分析のスペシャリスト」となります。
世の中にあふれる無数の数のビッグデータを分析し、企業などの経営資源として活用する職業なのです。
経営における資源として、これまでは「ヒト」「モノ」「カネ」が重要であると認識されていましたが、近年には、それに加えて「情報」が追加要素として重要視されるようになりました。
情報過多の時代において、他者よりも早く正確な情報を入手し、分析し、判断することがビジネスの勝敗を分けるというわけです。
スピーディーに変化する世の中の中で、未来を予測し判断することが、確実に成功するプロセスと多くの企業が意識しているからです。
データサイエンティストの仕事内容
時代の変化とニーズ。マーケティングや経営判断におけるデータ活用の必要性は、企業においては既に認識されている時代となっています。
そのような状況からデータサイエンティストのニーズは自然と高まることも理解できます。
ビッグデータがはびこる現代社会ですが、そもそもそれらのデータは、どこから発生するのでしょうか？
データの出処は、実に様々なところからとなります。法人、団体、個人に関わらずあらゆるところからデータは発生します。
そして、企業においては、現場からデータが発生します。例えば工場であり、営業窓口であれば顧客との商談中にもデータは発生します。
日常の業務から発生するデータを生データと言いますが、これらのデータを何もせずに放置しておくだけでは、全く意味がありません。
データベースへの登録を行い、ただ蓄積するだけでは、本当のデータ活用はできていないのです。
多くの生データの集合体を分析することによってビジネスにおける貴重な判断材料となるわけです。
そしてそれらの集合体としての集約データの意味さえわからず、何をしているのか？何をしたいのか？何の為に行うのか？理解できなければ、これまた意味はありません。
企業内には貴重なデータが多数存在しているにも関わらず、経営資源として活用できないのでは、宝の持ち腐れとなってしまいます。
実際に現在、企業内において発生した生データを活用できていない企業が多いのです。
このような企業のデータを経営に役立てるのが、データサイエンティストの仕事となります。
日々企業から発生する顧客データや営業データは、最初はそれぞれがバラバラな状態で全く整理されていないのです。
データ分析するには、まずそれらを整理し仕訳けするグルーピングの作業が必要とされます。
しかし、データの仕訳は、これだけテクノロジーが発達した現代においても全てを機械に委ねることはできません。
データの仕訳やジャッジは最終的には人間が行わなければないのです。
データ仕訳には、人間の考え方、発想、感情、評価などが必要になるからです。
データサイエンスというと、いかにも近未来的で機械的なイメージもありますが、実は人間が行う作業なのです。
データサイエンティストの現状
データサイエンティストの仕事は、何人ものデータサイエンティストが一堂に集まり仕事を行うわけではなく企業においての各セクションに配置されビッグデータの解析を行うことが、ほとんどです。
データサイエンティストの需要に対し、全てを賄えていないのが現状ということもありますが、それだけデサイエンティストにはスキルや知識が必要なのだということなのです。