データサイエンティスト必須のスキルとは データ分析講座(その119)

更新日

投稿日

データ分析

◆ データサイエンティストとゆかいな仲間たち

 ビジネスの世界でデータサイエンスを実現するには、当然ながらデータサイエンティストは必須です。しかしデータサイエンティストだけで実現するのは無理のようです。ものすごいデータサイエンティストがいるのならば、もしかしたら可能かもしれませんが、多くの場合不可能です。よく見掛ける上手くいかないパターンは以下の通りになります。

  • 社外からデータサイエンティストだけを集める
  • 社内でデータサイエンティストだけを教育するプログラムを作る
  • データサイエンティストだけの組織を作る

 最悪なケースは、周辺に仲間も理解者もいない独りぼっち状態のデータサイエンティストです。では「データサイエンティストが複数いればいいのか」となりがちですがそうではありません。組織内で孤立しているのであれば、複数人が「ぼっち状態」になっているだけで、状況は同じです。今回は「データサイエンティストとゆかいな仲間たち」というお話しをします。

1、データサイエンスとデータサイエンティスト

 ビジネスの世界では「データとドメインを結びつける」のがデータサイエンスになります。ドメインとは、データ分析・活用する現場のことです。現場とは、経営の現場かもしれませんし、営業や生産の現場かもしれません。消費者視点では、お店やECサイトなどの買い物も購買行動の現場になります。そして、このデータとドメインを結びつける人財がデータサイエンティストになります。

2、さらにどのような人財が必要なのでしょうか

 データサイエンティストの必須スキルといわれいるのは「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス力」の3つのスキルセットです。すべてプロ級に備えている人は、ほぼ皆無でしょう。多くの場合は、データサイエンスのスキルが尖っていて、残りはそこそこのレベルといった感じかと思います。そのため、高度なデータエンジニアリングのスキルを備えたデータエンジニアが必要なのです。ではデータエンジニア以外では、どのような人財が必要なのでしょうか。

 3つのスキルセットの内「データサイエンス」がデータサイエンティスト、「データエンジニアリング」はデータエンジニアとなると残りの「ビジネス力」の部分でプロ級の人財が必要になります。データサイエンスで成果を出したいのでしたら、プロ級のドメイン知識を持った人が必要になります。

3、ドメインをつなぐビジネスパーソン

 幸いなことに多くの場合、プロ級のドメイン知識を持った人は社内にいます。しかしその人達が全員、データサイエンスを分かっていたり理解を示すわけではありません。そのため、データサイエンティストとプロ級のドメイン知識を持った人との間をつなぐビジネスパーソンが必要になります。どうすればビジネスパーソンを育成することができるのでしょうか。それはそのドメインに属していた人が、データサイエンスの知識などを身に付けるのが、手っ取り早いでしょう。人によってはデータサイエンスの知識などを身に付けるだけでなく、データサイエンティストそのものになることもあります。

4、社内政治力を持つビジネスパーソン

 これで人財は十分かといえば、まだ不十分です。「ビジネス力」の部分で...

データ分析

◆ データサイエンティストとゆかいな仲間たち

 ビジネスの世界でデータサイエンスを実現するには、当然ながらデータサイエンティストは必須です。しかしデータサイエンティストだけで実現するのは無理のようです。ものすごいデータサイエンティストがいるのならば、もしかしたら可能かもしれませんが、多くの場合不可能です。よく見掛ける上手くいかないパターンは以下の通りになります。

  • 社外からデータサイエンティストだけを集める
  • 社内でデータサイエンティストだけを教育するプログラムを作る
  • データサイエンティストだけの組織を作る

 最悪なケースは、周辺に仲間も理解者もいない独りぼっち状態のデータサイエンティストです。では「データサイエンティストが複数いればいいのか」となりがちですがそうではありません。組織内で孤立しているのであれば、複数人が「ぼっち状態」になっているだけで、状況は同じです。今回は「データサイエンティストとゆかいな仲間たち」というお話しをします。

1、データサイエンスとデータサイエンティスト

 ビジネスの世界では「データとドメインを結びつける」のがデータサイエンスになります。ドメインとは、データ分析・活用する現場のことです。現場とは、経営の現場かもしれませんし、営業や生産の現場かもしれません。消費者視点では、お店やECサイトなどの買い物も購買行動の現場になります。そして、このデータとドメインを結びつける人財がデータサイエンティストになります。

2、さらにどのような人財が必要なのでしょうか

 データサイエンティストの必須スキルといわれいるのは「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス力」の3つのスキルセットです。すべてプロ級に備えている人は、ほぼ皆無でしょう。多くの場合は、データサイエンスのスキルが尖っていて、残りはそこそこのレベルといった感じかと思います。そのため、高度なデータエンジニアリングのスキルを備えたデータエンジニアが必要なのです。ではデータエンジニア以外では、どのような人財が必要なのでしょうか。

 3つのスキルセットの内「データサイエンス」がデータサイエンティスト、「データエンジニアリング」はデータエンジニアとなると残りの「ビジネス力」の部分でプロ級の人財が必要になります。データサイエンスで成果を出したいのでしたら、プロ級のドメイン知識を持った人が必要になります。

3、ドメインをつなぐビジネスパーソン

 幸いなことに多くの場合、プロ級のドメイン知識を持った人は社内にいます。しかしその人達が全員、データサイエンスを分かっていたり理解を示すわけではありません。そのため、データサイエンティストとプロ級のドメイン知識を持った人との間をつなぐビジネスパーソンが必要になります。どうすればビジネスパーソンを育成することができるのでしょうか。それはそのドメインに属していた人が、データサイエンスの知識などを身に付けるのが、手っ取り早いでしょう。人によってはデータサイエンスの知識などを身に付けるだけでなく、データサイエンティストそのものになることもあります。

4、社内政治力を持つビジネスパーソン

 これで人財は十分かといえば、まだ不十分です。「ビジネス力」の部分で、もう一つ不足しているものがあります。それは社内政治力です。

 この力は日本の大企業ほど必要かもしれません。経営陣などのトップマネジメント層や周囲の部署の管理職へ働き掛けることの得意なビジネスパーソンが必要になります。「アホらしい」と感じる人もいるかもしれませんが、この「アホらしい」ことを疎かにしたがために、データサイエンスが上手く進まないことが多々あります。

5、社内IT専門家を仲介するビジネスパーソン

 データサイエンスを実現する時、既存のITシステムやクラウド上で、構築した数理モデルなどを実装することがあります。そのため情報システム部などの社内IT専門家も必要になります。データサイエンティストが、情報システム部など出身者ではない場合は、その間をつなぐビジネスパーソンが必要になります。

   続きを読むには・・・


この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)


「情報マネジメント一般」の他のキーワード解説記事

もっと見る
孫氏の教え(各個撃破せよ!) データ分析講座(その201)

  「あなたはデータを活用し、利益を生み出しつづけていますか?」 はたしてどうかなと思われた方は、財務諸表を見るといいでしょう。財務諸表と...

  「あなたはデータを活用し、利益を生み出しつづけていますか?」 はたしてどうかなと思われた方は、財務諸表を見るといいでしょう。財務諸表と...


 データ分析結果にリアリティを データ分析講座(その80)

◆ 人の顔の見えない分析にリアリティは望めない  データ分析結果が活用されないのは、何がいけないのでしょうか。分析のレベルが低いのでしょうか。データ...

◆ 人の顔の見えない分析にリアリティは望めない  データ分析結果が活用されないのは、何がいけないのでしょうか。分析のレベルが低いのでしょうか。データ...


新製品の需要予測とは:データ分析講座(その325)需要をどう予測するのか

  企業は、消費者に新しい価値を提案することで、市場シェアを拡大し、全体的な売上と利益の成長を享受したいと考えています。そのために、既存製...

  企業は、消費者に新しい価値を提案することで、市場シェアを拡大し、全体的な売上と利益の成長を享受したいと考えています。そのために、既存製...


「情報マネジメント一般」の活用事例

もっと見る
P値で行う統計リテラシー判定

 「ピーチ」って聞いたら何を連想しますか、統計を学んでいる人に取っては「 P値 」が思い浮かぶはずです。統計学の素養がある程度備わっているか一言で知ろうと...

 「ピーチ」って聞いたら何を連想しますか、統計を学んでいる人に取っては「 P値 」が思い浮かぶはずです。統計学の素養がある程度備わっているか一言で知ろうと...


守秘義務は情報社会の命綱

  1. 顧客データの管理  O社は、技術志向のエンジニアリング会社です。 扱う製品の設計図には、さまざまな情報が含まれています。クライアントから...

  1. 顧客データの管理  O社は、技術志向のエンジニアリング会社です。 扱う製品の設計図には、さまざまな情報が含まれています。クライアントから...


人的資源マネジメント:製品開発の滞留を引き起こすファイルとは(その2)

 今回は、PDM/PLMに代表される製品開発業務のIT化をどのように考え、進めるのがよいのかについて解説します。    前回まで続けていたテ...

 今回は、PDM/PLMに代表される製品開発業務のIT化をどのように考え、進めるのがよいのかについて解説します。    前回まで続けていたテ...