現代は情報爆発時代と呼ばれており、企業ではビッグデータの戦略的活用が重要な経営課題となっています。そこで事業活動を通じて蓄積された情報を事業領域に活用するため欠かせないのがデータサイエンティストの存在です。
本記事では、データサイエンティストの業務内容や、現代の企業経営に求められる理由などについて解説します。
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、情報工学や統計学などを用いてデータを分析し、ビジネス上の課題解決や経営判断に必要な知見を引き出す職業です。事業活動を通じて収集・蓄積された膨大なデータ群を活用し、論理的な経営判断や合理的な意思決定を支援することが主な役割です。データサイエンティストが登場した背景には、近年増加の一途を辿っているビッグデータの存在があります。
現代は情報通信技術が驚異的な速度で進歩・発展しており、それに伴って企業が取り扱うデータの総量は指数関数的に増大し続けています。このような時代のなかで市場における競争優位性を確立するためには、収集・蓄積されたビッグデータを戦略的に活用する経営体制を構築しなくてはなりません。従来はデータの収集や統計、分析といった各種業務は分担されているのが一般的でしたが、膨大なデータ群の戦略的活用が求められるようになり、それらの役割が統合されてデータサイエンティストという職種が誕生しました。
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役割はデータの分析だけではありません。求められる主な業務領域として、以下の4つが挙げられます。
- 課題を読み取る
- データを収集し分析する
- レポートを作成する
- 課題解決のためのアドバイスをする
課題を読み取る
組織のデータベースに蓄積された膨大なデータ群をマネジメントの領域に活用するためには、自社が抱えている経営課題を明確化しなくてはなりません。データ分析は基本的にデータの「収集」と「蓄積」に始まり、その後に「抽出」→「加工」→「可視化」→「分析」というプロセスを辿ります。そして、この一連の流れを効率化するために欠かせないのが「データの取捨選択」です。自社の経営課題を客観的な視点から評価・分析し、その課題を解決するために必要なデータを選定することで、データ分析における一連のプロセスを効率化できます。
データを収集し分析する
データ分析の収集・蓄積・抽出・加工・可視化・分析という各工程を通じて、事業領域に必要な知見を引き出すのがデータサイエンティストの役割です。データ分析の具体的なプロセスとしては、まずERPやデータレイクなどに収集・蓄積されたデータを、ETLツールを用いて抽出・加工し、BIツールや機械学習で可視化・分析するというのが基本となります。その間には設計フローや分析概念図の作成、ノイズの検出や外れ値を除去する前処理なども必要であり、データサイエンティストは基本的にその全工程に関与する重要な職種です。
レポートを作成する
データサイエンティストの主要な業務のひとつが、可視化・分析したデータのレポーティングです。データは分析するだけでは意味を成さず、そこから得た知見をマネジメントやマーケティングなどの領域に活用してこそ真価を発揮します。分析結果をグラフやフローチャートなどに落とし込むだけではなく、データ分析に基づいて経営戦略の方向性を定めるマネジメント能力や、経営課題の解決策を示す提案力なども求められます。
課題解決のためのアドバイスをする
データサイエンティストの役割は、データ分析を通じて経営判断や意思決定を支援することであり、それこそがデータ分析のみを業務領域とするデータアナリストとの決定的な違いです。データアナリストはデータの集計や現状分析などが主要業務であり、基本的に経営課題の解決や事業戦略の提案といった領域までは求められません。一方、データサイエンティストは情報工学や統計学を用いて導き出された分析結果を活用し、課題解決や戦略の立案・策定へ結びつける高度な能力が求められます。
データサイエンティストに求められるスキル
組織のデータベースに蓄積された情報を事業領域に活用するためには、データ分析に関するスキルのみでは十分とはいえません。論理的な経営判断や合理的な意思決定を支援するためには「ITに関する3つの知識」と「統計学に関する3つの知識」、そして「結果を発信するためのビジネススキル」が求められます。
ITに関する3つの知識
データサイエンティストはIT分野に関する幅広い知識が求められます。なかでも重要なのが「ビッグデータ処理の知識」「プログラミングスキル」「データベースの知識」の3つです。ビッグデータ分析には機械学習や深層学習といったAI技術の活用が不可欠であり、統計学や機械学習で用いられるプログラム言語のPythonの習得は必須といっても過言ではありません。また、データ分析ではデータベースに格納されている情報を抽出する必要があるため、PHPやSQLなどに関する高度な知見も求められます。
統計学に関する3つの知識
データ分析を実行する上で必須のスキルといえるのが統計学です。統計学は特定のデータ群や集団現象を数量的に観察し、応用数学の手法を用いて数値上の傾向や規則性を導出する学問です。したがって、確率論や微分積分などの「数学に関する知識」と、クロス集計やクラスター分析といった「データ分析手法に関する知識」が求められます。また、ビッグデータ分析基盤を構築するためには優れたデジタルソリューションの活用が不可欠であるため、「統計解析ソフトウェアに関する知識」も必要です。
結果を発信するためのビジネススキル
データサイエンティストは分析結果を課題解決に結びつけるロジカルシンキングとともに、マネジメントやマーケティングへの深い理解が求められます。データ分析を事業領域に活かすためには市場や需要の動向を掴み、見込み客の購買意欲を醸成する仕組みを構築しなくてはなりません。そのためにはデータ分析に関する知識だけではなく、販売戦略やプロモーション展開などに関する高度なビジネススキルが必要です。また、経営層を支援する意思決定力や提案力、あるいはクライアントに必要な情報を的確に伝えるプレゼン力なども求められます。
企業にデータサイエンティストが必要な理由
現代は情報通信技術の発展に伴って企業が取り扱うデータの総量が増大し続けており、ビッグデータの戦略的な活用が重要な経営課題となっています。また、テクノロジーの進歩と市場の成熟化が相まって、近年では製品やサービスが飽和状態にあり、競合他社との差別化が困難となりつつあります。このような時代のなかで消費者インサイトや顧客の潜在ニーズを発掘するためには、データ分析から高度な知見を引き出す人材が不可欠です。しかし、高度なスキルが求められる職種のため市場では人材が不足しており、いかにしてデータ分析に精通する人材を確保するかが課題となります。
まとめ
データサイエンティストは、データ分析から引き出した知見を経営戦略へ昇華するプロフェッショナルです。データを起点とするロジカルな経営体制を構築するために欠かせません。
製造業でもデータ活用は進んでおり、AIを活用してDXを推進する事例も増えています。製造業のDXについてまとめた資料もありますので、ご興味がある方はぜひご覧ください。
