データサイエンティストとは？社内における育成方法を紹介

01データサイエンティストとは

データサイエンティストは、会社の経営や事業における様々な意識決定する場面において、データに基づき合理的な判断をくだせるように、意思決定者をサポートする人を指します。 データサイエンティストは合理的な判断を求められるため、数学やITトレンドスポッターなどの知識が必要とされます。また、集めたビッグデータを正確に分析して、正しい決定を行うことも求められてます。 企業は多くの情報を駆使して購買意欲やトレンドの傾向を重視しています。そのため、データサイエンティストのサポートの需要は増えており、今の時代とても重宝されています。

データサイエンティストが企業で求められる背景

データサイエンティストが企業で求められるのは、ビッグデータを活用したマーケティングを重視しているためです。今の時代は取引や開発計画、経営など全てデータを活用して行うため、情報を正しく分析して価値を生み出せる人は重宝されます。 アメリカの企業では、データサイエンティストは職業として一般的になっているため、企業における人材の必要性がみてとれるでしょう。現在の日本ではデータサイエンティストの需要は高くないものの、データ戦略は重要であるため、今後は需要が増していくと考えられます。

02データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストは、ビジネス上の課題を抽出し、解決に向けてビッグデータの収集・加工・分析を行う仕事です。また、分析結果をもとに、課題解決や状況改善のための施策・立案を行う役割を担っています。ここからは、データサイエンティストの具体的な仕事内容について説明します。

社内の問題提起と解決策の立案

データサイエンティストは問題提起と解決策の立案を行います。データ分析する前にビジネスの課題を見つけ、解決したいポイントを押さえておかなくては、正しい分析ができません。 データサイエンティストは、ターゲットの課題の洗い出し、目標達成のための課題の明確化、課題解決の優先順位の決定など、あらゆる分野の計画を立てます。全ての計画を立て、全体像を把握してから作業を開始します。

データ収集と分析

計画した課題や優先順位を元にして、データ収集を行います。分析の元になるデータは業務システムなどから収集して、必要であれば扱いやすいように変換と統一をします。 さらに詳しい情報や必要な情報を得る必要があれば、データ提供する業務部門とコミュニケーションをとり、必要なデータを送信してもらう場合もあります。データを収集できた後、組み合わせて解析し有意義なデータ項目を特定します。そして、データ分析のソフトウェアを用いて、ビジネス上の課題解決のためにデータを分析していきます。

仮説検証

分析結果をもとに、最初に立てた仮説を検証します。ビジネス課題の原因をデータ分析結果から見つけ出し、それを解消する施策につなげます。 課題解決に至らない場合は、問題のある部分が新たに見つかり、さらに問題に対処するための情報を集めて分析を行います。仮説検証が立証されるまで、データ収集と分析を繰り返してビジネスの問題解決に努めます。

問題解決への提言

データ分析をして課題の解決に結び付けられた後、問題解決がどのように行えるのかポイントを押さえます。購買頻度など分析対象となるデータ項目のポイントを押さえることで、経営陣は問題と解決策を論理的に理解できます。 そのため、データサイエンティストは企業の戦略や外部環境などのデータ分析の結果を、分かりやすく理解してもらうために、必要な情報を整理することも大事です。しっかり情報をまとめることで、提言への説得力を高めることが可能です。

03データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストは、データ分析を行うための高度なスキルが求められます。ただし、求められるスキルや知識は応用分野ごとに異なります。ここからは、データサイエンティストに共通して必要となるスキルと知識、そしてデータサイエンティストに求められる資質について解説します。

データ分析環境の構築スキル

データサイエンティストは分析環境の構築するスキルが必要です。データ分析が主な作業であるため、収集や分析だけでなく、構築の手順や構築に必要な知識が不可欠です。 データ分析環境の構築に必要なスキルは、プログラミングやデータベース、BIツールなどです。プログラミングやデータベースの知識やスキルは、習得に時間がかかります。さらに、データベースやBIツールを応用する場合、経験や実績も必要になってくるため、企業の要求に応えられるレベルになるには時間がかかると考えられます。

データの分析スキル

データサイエンティストはデータ分析のスキルも求められます。データ分析をしっかり行わなければ、課題解決やビジネスの成果に結びつけることができないため、重要なポイントといえます。 データ分析の際には、統計学的な知識や仮説検証型、知識発見型のアプローチをするためのスキルや知識が必要です。データ分析を素早く行い正確に行うためには、データ分析の方法やノウハウを理解して引き出しを多く持っておく必要があります。 さらに、データ分析で得られた結果を、KPIなどの数値を用いて可視化し、経営陣に分かりやすく説明するレポーティング能力も求められます。

分析結果をビジネスに応用できるスキル

データサイエンティストは、分析結果をどのように用いるのか、事業に活用する目線を持ち、提案できるスキルも持ち合わせていければいけません。社内データから課題の発見、提案はもちろんこと、市場トレンドや外部データから適切な仮説を設定し、短期的ではなく、中長期の意思決定に関わるデータ分析、それを用いた提案のスキルが求められます。

プレゼンテーション・コミュニケーションスキル

データサイエンティストは、データの収集や分析だけを淡々と行っていれば良いと思われがちですが、決してそうではありません。自身が集めたデータをビジネスに役立ててもらうためには、営業担当者や企画担当者に適切な説明ができるプレゼンテーションスキルが求められます。また、日々担当者が欲している情報を的確に把握するためには、ある程度のコミュニケーションスキルも必要です。デジタルに詳しくない従業員にも理解してもらえるよう、わかりやすい説明もときには求められます。

04データサイエンティストの課題とは

データサイエンティストは多くのメリットがありますが、同時に課題もあります。企業は課題を踏まえたうえで、データサイエンティストを活用しなければ、期待した成果を得られません。ここからは、データサイエンティストがかかえる課題について解説します。

人材の獲得競争が激化している

高度なスキルを求められるデータサイエンティストは、企業にとって需要があるものの、IT業界の中でも特に人材不足のため、採用したくても簡単にできない状況です。そのため、他の企業からヘッドハンティングしたり、企業ごと買収したりなど、企業同士の獲得競争が激しくなっています。

将来的にAIにとって代わられる可能性がある

データサイエンティストが行っている仕事は、将来的にAIに取って代わられる可能性があります。AIは日々進歩し、性能が向上していて、データサイエンティストが行う未来予測や指摘などのデータ分析を、将来BIツールのみで全て行える可能性が十分あります。 そのため、データサイエンティストを採用しても一時しのぎではないかとに思われますが、AIのロボットが常に正しく分析できるとは限りません。AIが進歩しても、引き続き人間による判断力が必要になる場合もあることから、企業側はAIよりもデータサイエンティストの採用を求める可能性があります。

データサイエンティストの人材育成に時間がかかる

データサイエンティストは人材育成に時間を要します。人材が少ないため、自社で育成する必要がありますが、データサイエンティストのスキルや知識を指導できる指導員も多くはありません。 データサイエンティスト自体が日本であまり普及していないのが現状であり、専門として学習できる仕組みも進んでいないため、育成自体が困難な状態です。そのため、データサイエンティストの育成を行う場合、レベルに達している人材を探し、学習の構築を企業側が考案する必要があるため、時間がかかると考えられます。

05データサイエンティストの育成方法

データサイエンティストを育成する方法は、社員にデータ分析やプログラミングなどを独学で勉強してもらう方法やスクールに通って知識とスキルを磨く方法があります。ただし、これらの方法はお金も時間もかかるため、本格的に育成する倍、企業で育成の環境を整える必要があります。 社内で研修を実施したり、講師を呼ぶための補助金を出したりして、企業自体が真剣に育成に取り組む姿勢が重要です。外部講師を招いて、専門的なスキルや知識を指導してもらうのもひとつの手段といえます。

06まとめ

データサイエンティストは、データ分析をして企業の課題解決やビジネスの促進をサポートしてくれます。データサイエンティストがいることで、企業の業績向上が期待できるため、採用や育成を真剣に考える必要があります。ぜひ、データサイエンティストを活用してビジネスの優位性を高めるようにしてください。