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データサイエンティストは科学とビジネスの融合による相乗効果を生み出す

ビッグデータの活用が企業の業績向上に重要との認識が広がるなか、ビッグデータ活用で中心的な役割を担う、データサイエンティストの存在が注目されています。データサイエンティストは、科学(統計学や数学)とビジネスを融合させることで、データからビジネスに活用できる知見を探りあてます。データサイエンティストにはデータ分析だけにとどまらず、分析結果の解釈、考察およびそれらにもとづいたビッグデータ活用の提案を行う場合もあります。そのため、データサイエンティストには、科学的なスキルだけでなくビジネスのスキルも必要です。ビッグデータ技術の進歩と活用が進むにつれて、データサイエンティストの役割はますます重要になるでしょう。データサイエンティストの重要性や仕事内容について解説します。

データサイエンティストとは

近年、企業が保有するビッグデータの活用が進んでいます。ビッグデータとは、ビジネス活動において得られた大量のデータのことを指します。ビジネスの現場で実際にデータを活用する前の段階において、中心的な役割を担うのがデータサイエンティストです。

データサイエンティストは、英語ではData Scientistと表記されます。Data = データ、Scientist = 科学者、直訳するとデータ科学者です。データサイエンティストは、データを統計学や数学にもとづいた科学分析手法を用いて分析し、ビジネスに活用するための考察を提供します。科学知識だけでなくビジネスの知見も持ち、科学とビジネスの相乗効果を生み出します。


データサイエンティストとITエンジニアの相違点

データサイエンティストとITエンジニアは混同されがちです。たしかに両者は同じようなスキル(プログラミング言語など)を使用しますが、異なる役職です。ITエンジニアは、ビッグデータ分析に用いるプラットフォームの整備や構築、運用、あるいはソフトウェア製品やシステムを開発します。一方で、データサイエンティストの職務は、データ分析基盤やプログラミング言語を駆使してデータを分析し、ビジネスに活用できる知見を探りあてることです。ときには、データ分析手法を駆使したコンサルティング業務を手がけることもあります。つまり、ITエンジニアの役割はデータ基盤の構築・管理であるのに対して、データサイエンティストの役割はデータ分析・活用です。


ビッグデータ活用におけるデータサイエンティストの重要性

データサイエンティストの需要が高まっている背景には、AI(人工知能)のようなデータ分析技術の向上にともなう、ビッグデータ活用への認識の広がりがあります。ビジネスにおいてビッグデータを分析して得られた知見を利用すれば、個々の顧客のニーズに合わせた効果的なマーケティング(パーソナライズドマーケティング)ができます。また、マーケットにおける需要予測、在庫の最適化、社内での不要あるいは重複した作業の特定と削減も可能です。こうしたデータ分析を通じて、結果的に企業業績の向上が期待できるのです。

ビッグデータ活用におけるデータ分析において、データサイエンティストは重要な役割を担います。データサイエンティストの重要性や役割について見ていきましょう。


データに隠れている意味を読み取ってビジネスでのデータ活用へとつなげる

ビッグデータを持っているだけでは、ビジネスに活用することはできません。ビッグデータをビジネスで実際に活用する段階に進めるためには、ビジネス課題の特定あるいは明確化、データの分析や解釈、考察およびそれらにもとづくビッグデータ活用の提案が必要です。データサイエンティストは、この一連のプロセスを行います。データ分析や解釈をAIに行わせることもできますが、分析結果の解釈は必ずしも正しいとは限りません。そこでデータサイエンティストが、AIが適切な分析や解釈を実施したのかを確認する必要があるのです。


ビッグデータ分析技術の最新動向を確認

企業の競争力を向上させるビッグデータ活用は、企業の経営戦略において重要なキーワードのひとつです。同時に、ビッグデータを分析するための統計学的解析技術も重要であり、この技術は日々発展しています。つまり、現在よく使われている統計学的解析技術は、数年後には時代遅れとなる可能性があるのです。

そこで、最新の統計学的解析技術の知見を得る手段として、データサイエンティストは学会や研究会へ参加することで最新のビッグデータの統計学的解析情報を得ることが可能です。データサイエンティストは、その最新の技術を必要に応じて自社内のビッグデータの解析に適用します。


データサイエンティストの業務内容

データサイエンティストの具体的な業務内容について解説します。以下の一つひとつが重要かつ論理的な工程であるため、ある工程で間違いを発見したらその前の工程に戻って修正を行います。

  1. ビジネスにおける課題の発見と解決策の提案 データサイエンティストは、ビッグデータを取り扱う前にビジネス上の課題を発見し、明確化します。多数の課題が得られた場合は優先順位付けを行い、課題解決のための仮説立案や達成目標の設定も行います。

  2. 必要なデータの収集 ビッグデータは、アメリカの調査会社ガートナーによると、「データ量(Volume)」「発生頻度(Velocity)」「多様性(Variety)」を備えた大量のデータ群と定義されます。ただし、やみくもに大量のデータを集めただけでは、ビッグデータから十分な分析結果を得ることは困難です。データサイエンティストは、特定した課題の解決につながる可能性が高いデータをビッグデータから収集し、必要に応じてデータ形式の変換やデータの統合を行います。

  3. データ分析と分析結果の解釈・考察 データサイエンティストはプログラミングや統計学的解析のスキルを駆使して、収集・整理されたデータの分析をします。さまざまな視点から分析結果を解釈あるいは考察し、結果的には課題を解決できるような方向へと導いていきます。途中で、別の手法でデータ分析を行ったほうがよい、あるいはデータが不足していると気づいた場合、必要に応じてデータの追加やデータ分析のやり直しを行います。

  4. 分析結果の報告とビジネス提案 データ分析結果や知見をまとめたレポートを作成し、経営幹部や事業部門へ報告します。レポートは通常、統計グラフや図形で可視化し、データ分析に詳しくない社員にもわかりやすくします。また、データ分析結果にもとづき、課題解決に向けてプロジェクトチームが取るべきアクションを提案します。

まとめ:データサイエンティストは、科学とビジネスの両面を持ち合わせた高度人材

データサイエンティストは、ビッグデータをビジネス知見に変える中心的な役割を担います。データサイエンティストの業務は、最新の統計学的解析技術を利用したデータ分析だけではありません。分析結果の的確な解釈・考察や課題解決のための提案まで行う場合もあります。データサイエンティストは、科学とビジネスの両面を持ち合わせた高度人材で、企業業績を向上させるためにビッグデータ活用の重要性が今後ますます高まってくることを考えれば、データサイエンティストの需要は今後も増えていくでしょう。


一方で、データサイエンティスト不足が問題になっています。データサイエンティストを確保できない場合、企業はどうしたらよいのでしょうか?そこで最近注目されているのが、シチズン・データサイエンティストです。ビジネスの現場で業務について深い知識を持っている皆さんがデータ活用できるようにする取り組みです。このアプローチの場合、鍵となるのが、いかにデータ分析の専門職でないビジネス側の皆さんがデータを分析できるか、いわゆるアナリティクスの民主化が実現できるかということです。様々なツールの登場でこの分野の取り組みも大きく進んでいくでしょう。

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