データサイエンティストに求められていること

それでは、このようなビッグデータを扱うデータサイエンティストはどのような業務を行っているのでしょうか。

データサイエンティストは、PythonなどのAI・機械学習プログラミングに適した言語でデータマイニングを行うためのプログラムを開発し、実際にデータマイニングを行います。

データマイニングとは、統計学やパターン認識などのデータ解析手法を用いて、大量のデータから法則性や関連性といった意味のある情報を抽出する技術です。

また、AIによる機械学習やディープラーニングの活用方法を考案したり、データマイニングの結果を他部門で活用するための解析方法を提案したりすることもデータサイエンティストの役目です。

さらに、他部門のニーズを汲み取るためのコミュニケーションを取り持つ役割や、データ解析の方法や解析結果を経営部門が活用するためのサポートも行います。

データサイエンティストが求められている場

それでは、データサイエンティストを必要としている現場はどこでしょうか。

それは、システム内外に問わずビッグデータを保有・管理していながらも、それが経営課題の解決や経営戦略の立案に活用できていない企業です。

そのような企業はさまざまな業界に存在していますが、分かりやすいのはBtoC企業であると言えます。BtoB企業でも、消費者の動向を把握する必要がある広告関係やマーケティング関係が含まれます。

このような現場では、一般消費者の行動を、年齢別、性別、地域別、職業別、学歴別などあらゆる属性で分析することで、マーケティングデータとして分析することができます。

この分析結果を基に、製品やサービスの開発を行ったり、キャンペーンを行ったり、あるいはさまざまな告知方法を検討することができます。

データサイエンティストにはどのようなスキルが必要か

このように活躍の場が多いデータサイエンティストになるためには、幅広い知識とスキルが必要とされますが、ここでは主なスキルについて取り上げてみます。

●IT言語スキル

データサイエンティストはビッグデータを扱いますので、高いITスキルが求められます。
たとえばビッグデータの高速処理を行うためのApache Hadoopやデータベースの操作を行うための各種SQL言語、AI・機械学習に適したプログラミング言語のPythonやR、Juliaなどの知識が求められます。

●数学・統計解析スキル

プログラミングの知識を持っていても、データを分析するためには数学や統計学の知識が必要になります。

●ビジネススキル

データサイエンティストにはビジネスの課題を解決したり、経営戦略上のサポートを行うことが期待されるため、ビジネス全般や、所属する企業のビジネスモデルに対する知識と理解が必要になります。また、マーケットに対する知識も求められます。業務知識がなければデータもただの数字にすぎません。

●コミュニケーションスキル

データサイエンティストには、データ分析の必要性や分析結果を他の部門や経営陣が理解できるように、技術的な側面以外にも噛みくだいて説明したり、データに意味を持たせてプレゼンテーションする能力が求められます。また、現場の課題を汲み取る理解力も必要です。
そのため、他部門や経営陣との意思疎通を図るコミュニケーションスキルも求められます。

●直感・閃き、倫理的判断

データサイエンティストはIT技術を駆使してビッグデータを解析しますが、ビジネスの課題を解決したり事業戦略をサポートしたりするためには、まずデータにどのようにアプローチすれば良いのか、あるいはどのような仮説を立てるべきか、といった直感や閃きを必要とする、更には倫理的に善悪を判断するような、人間ならではの能力も必要とされます。
ここに、後述するAIとの共存の可能性があります。

データサイエンティストのスキルからプログラミングが消える？