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2019-02-07

データサイエンティストとは | スキルセット・仕事内容・将来性を徹底解説

データを分類・整理しビジネスに活用するデータサイエンティストが現在大きな注目を集めています。「ビッグデータ」という言葉にも象徴されているように、データの持つ意味が非常に重要になってきているからです。データサイエンティストのスキル、仕事内容、将来性などについて徹底的に解説します。※初回公開日:2017/09/25
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データサイエンティストとは

一般社団法人データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストとは「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」と定義されています。

つまり、膨大なデータを整理したり分析したりすることで、ビジネスへ活用し、価値を生み出す人材を指すといえます。ITスキルはもちろん、ビジネスにも精通している必要があり、幅広い知識が求められます。

データサイエンティストはインターネットが普及した現代において、非常に重要な役割を担います。これは企業が顧客の登録情報などを大量に保有しており、ビジネスに活用するニーズが高まっているからです。

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の主な仕事内容は「データ収集と分析」「ビジネス課題の解決」「レポート作成」「IT・業務部門との連携」などです。

データサイエンティストという言葉から「単純にデータ分析するだけ」と考える方も多いですが、実際の業務は非常に多岐に渡ります。以下ではその仕事内容を詳しく解説します。

データ収集・分析

データサイエンティストと聞いて一番想起しやすいのがこの業務ではないでしょうか。データを収集して、分析しやすいように編集したり、実際に分析を行ったりし、何かしらの成果(結論)を出します。ここでは分析だけでなく、前段階の「どのようなデータを集めれば良いか」という収集も非常に重要です。

データの構造化・管理

収集・分析したデータを整理し、他者が見てもわかりやすいように管理するのもデータサイエンティストの仕事です。こうすることで自分以外の方もデータにアクセスし、新たな知見を得られる機会を設けられるのです。

レポート作成

データを分析して、結果得られた知見を報告するレポート作成も業務の1つです。データ分析の結果は戦略立案に直結するため、内容はマネジメント層向けのレポートになることが多いです。こうしたレポート作成能力もデータサイエンティストに必要な能力です。

IT部門・業務部門との連携

データを収集したり、分析する過程でIT部門との連携は不可欠です。データを蓄積したり、分析したりするために必要なマシンやアプリケーションはIT部門が用意します。データサイエンティストはそこで必要なスペックを満たしているかどうかのやり取りが必要です。またデータを提供する業務部門とも、欲しいデータのリクエストを出すなど、コミュニケーションが必要となります。

課題解決

データ分析を行い、得られた結果からビジネスの課題解決に役立ちそうな情報や法則を見出すこともあります。

そもそもデータを分析する目的は課題解決にあり、分析結果をもとに解決に向けたビジネス戦略の立案などを行います。

データサイエンティストに必要なスキルセット

データサイエンティストは「エンジニアよりも統計学に優れ、統計家よりもエンジニアリングに優れた人種」とも定義されており、多岐に渡る知識を横断的に備えることでデータという観点からビジネスに価値を生み出さなければなりません。

そのため必要なスキルセットは多いですが、すべてを極める必要はないとも言われています。以下では一般社団法人データサイエンティスト協会の公表する必要なスキルセットを詳細に解説します。

ビジネス力

「課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し、解決する力」と定義されています。つまり、一般にマネージャークラスや企画部署などが備えるべき力を一定以上持っている必要があるということです。

データサイエンス力

これは「情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力」のことです。つまり一般にデータサイエンティストと言われて想像するようなスキルセットと考えてもらえば大丈夫です。データの視覚化や機械学習、統計学などの知識がこれにあたります。

データエンジニアリング力

「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力」を指します。視覚化されたデータを実際に活用できる形にする工程に求められる力ともいえます。こうした実装・運用のためにはRやPython、分散処理を行うためのHadoopの知識などが必須です。一般にエンジニアが有するスキルの中でも環境構築・分散処理などのスキルが特に重要です。

データサイエンティストのキャリアの積み方

データサイエンティストのキャリアの積み方は、さまざまなルートがあります。これはデータサイエンティストという職業が複数のスキルを一定以上備える必要があるためです。

データサイエンティストの将来性は?

データサイエンティストはAIの台頭によって消えるということもささやかれています。しかし後述するように、データサイエンティストはデータの分類のみならず、付随する意思決定や課題の発見・解決なども担うため、AIに代替できない領域もカバーしています。事実、データサイエンティストの需要は上昇しており、これからも不足する状態が続くといわれています。

学生の場合

学生の場合は、新卒で入社してデータサイエンティストとしての素養や知識を身につけられるよう教育されることが多いです。ただ、入社する際に、統計に関する知識やプログラミングスキルの有無が問われるケースもあるので注意しましょう。

エンジニアから

エンジニアからであれば、プログラミングなどITに関するスキルはあるはずです。そうなると、必要なのは統計解析に関する知識で、これを身につける必要があります。統計の書籍は書店にたくさんあるので、それらで知識を身につけましょう。その後、データサイエンティストとしてトライすることをおすすめします。

統計解析の専門家から

統計解析のプロフェッショナルからの転身を図るには、ITのスキルが必要になります。特に、プログラミングスキルは必須になるので、教室に通うなどして身につけて、それからデータサイエンティストにチャレンジしてみましょう。

ビジネスアナリストから

統計解析とプログラミングスキルなどのITスキルを両方兼ね備える必要があります。これらに対する知識を、専門家レベルまで高めて、データサイエンティストを目指しましょう。ハードルは高いですが、ビジネスに関する知見が深く、データ分析を行える人はまだまだ少ないです。スキルさえ身につけば、優位なキャリアを築けるでしょう。

データサイエンティストの門戸は広く開かれている

データサイエンティストはまだまだ不足しており、これからさらに求められる職業です。それだけに、さまざまな方に門戸が開かれており、会社によっては中途社員であっても一から教育してくれるケースもあります。チャンスはおおいにあるので、ぜひ狙ってみてください。

転職をお考えなら

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