データサイエンティスト

データサイエンティストとは、大量のデータを整理し、分析を行い、実行できる戦略や事業、システムを考案する人のことを指す。
企業のあらゆる場面でのデータによる意思決定を支援する立場にある。

統計学、数学、情報科学、高度なITスキルとAI知識、経営知識などレベルの高い専門知識が必要とされる。
業務範囲は非常に広範に渡り、育成については各国追いついていない現状がある。

また、データサイエンティストの説明に企業側(意思決定をする経営幹部や管理職)のリテラシーが追い付かず、意思疎通がうまくいかなかったり、十分に活用しきれなかったりというケースも少なくない。

データサイエンティストには、適切な言葉で分析や洞察を表現する力も求められる。
自身の専門分野だけでなく、相手側の経営・事業・業界知識・業務に関して深い理解も必要となる。専門性を突き詰める研究者としてだけでなく、チームプレーヤーであることも重要である。
Amazon、Facebook、Googleなどでは、多くのデータサイエンティストが活躍していて、顕著な成功事例であると言える。

すでにAI機能を搭載したサービスやソフトウェアなどのソリューションは企業レベルでも登場し始めている。
事実AIはデータサイエンティストが担っていた仕事の多くをカバーしている。これらの出現により、分析のための膨大データの前処理は、ほぼ瞬時に済ませられるようになった。
将来的には、分析の先の洞察として何を見出すかも、どのような意思決定を行うかと同じく、各企業、各従業員レベルに委ねられていくことも考えられる。

とは言え、高度で専門的な分析力を持つ人材は、世界的に不足しているといわれ、適切な意思決定につなげられていない企業がほとんどである。
AI技術はまだ発展途上にあり、デジタル技術の発展と進化期の今、データサイエンティストの需要は依然として高い。
そのAI技術を自社事業に取り入れようとする際にも彼らの知識とスキルが欠かせないのである。

論理的思考力が高く、データ分析に長けるコンサルタントの中には、データサイエンティストに転じる人も近年増えてきている。
PythonやR、SQL等を扱えることが共通するスキルセットであることが多いが、各社要件は定まりきっておらず、名乗った者勝ちになっている側面は否めない。
データサイエンティストを志す場合には、実際にやる業務はどのようなものかという点を忘れずにリサーチしておきたい。

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