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データサイエンティスト

データ活用で企業利益に貢献する

データサイエンティストとは

ビッグデータを分析し戦略を立てる仕事

IT技術が発展し、情報化社会が加速する中で、企業は膨大なビッグデータを収集できるようになりました。それらのデータを、統計学などを駆使して論理的に解析し、有益な戦略を立てるがデータサイエンティストの役割です。顧客情報や行動履歴、キャンペーンと売上の関連性など、あらゆるデータを分析。売上増大や業務効率化に直結する分野として注目されており、今後さらに需要が高まっていく仕事の一つだと言えます。企業によっては「データマイニングエンジニア」や「データアナリスト」といった呼称が用いられます。統計学やプログラミング、ロジカルシンキングをはじめ、データ分析にまつわる専門的なスキルが求められる仕事です。分析結果を元に立てた戦略が当たり、業績やビジネス展開に好影響を与えられたら、非常に大きなやりがいを感じられるでしょう。

どんな仕事?

データを活用してビジネスを伸ばす

テクノロジーやIT技術が進歩したことによって、企業はあらゆるデータを蓄積することができるようになった反面、そのビッグデータを有効活用し、事業戦略に活かしきれている企業はまだ多くありません。 データサイエンティストは、それらの複雑なビッグデータからビジネスに必要なデータを見つけ出し、分かりやすい形に変換し、分析・検証します。その結果を元に、ビジネスでどのような戦略をとればよいか考え、提案することによって事業を伸ばしていくのです。どのようにデータを取り扱い、分析し、役立てればよいかを理解する人材が少ないのが実情です。そのため、データサイエンティストは現代のビジネス社会において価値ある役割を果たしています。

  • POINT01

    要件定義

    顧客や自社が抱えている課題をヒアリングし、明確化して優先度をつけます。データ分析を通して何を実現したいのか、認識をすり合わせます。

  • POINT02

    データ抽出

    課題解決に必要なデータを抽出します。場合によっては、様々な場所に散らばったデータを一か所に収集する作業が発生します。膨大な情報の中から、どの項目を抽出すれば効率的に分析できるかという観点から、データを見極めます。

  • POINT03

    データ変換

    課題解決に必要なデータを抽出します。場合によっては、様々な場所に散らばったデータを一か所に収集する作業が発生します。膨大な情報の中から、どの項目を抽出すれば効率的に分析できるかという観点から、データを見極めます。

  • POINT04

    データ分析

    統計学や機械学習、データ分析言語などを活用し、論理的に分析します。課題の原因をあぶりだしたりパターン化したりすることで仮説検証を行い、得られた結果から課題の解決策を検討します。

  • POINT05

    戦略と解決策の提案

    顧客や自社の担当部署に、データ分析に基づいた課題の解決策や新規ビジネスを提案します。データ分析に詳しくない人でも理解できるよう、生のデータを見せるのではなく、パワーポイントなどでレポート化して提出します。レポート作成力や提案力もデータサイエンティストの重要なスキルです。

どうすればなれる?

データサイエンティストへの道のり

データサイエンティストは学歴が必ず必要な仕事ではありませんが、統計学や機械学習、数学、プログラミング、マーケティングといった分野での高いレベルの知識が求められます。そのため、専門学校や理系の大学でこれらのスキルを専門的に磨くとよいでしょう。 データサイエンティストは、顧客の課題を分析するコンサルティングファームやビッグデータを扱う企業に就職するのが一般的です。メーカーやゲーム会社、IT企業など、幅広い業界でデータサイエンティストが求められていますが、最先端の分野のため慢性的な人材不足です。専門的なスキルを身につければ、今後の活躍の道が広がるはずです。

求められる知識・資質を磨く

  • POINT01

    提案力・マーケティング力

    ビッグデータから得られた情報から仮説を立てて、課題を解決する施策を提案するデータサイエンティスト。相手の予算や市場、トレンドなどマーケティングの観点を持ち、適切な施策を提案する力が必要です。

  • POINT02

    ロジカルシンキング

    課題を的確に整理し、データを分析して結論を導き出す論理的思考力が求められます。課題の設定を誤ると、どれだけデータ分析を行っても誤った結論を導いてしまうリスクがあります。ロジカルシンキングを駆使して物事を考えられるよう、習慣を身につけましょう。

  • POINT03

    統計解析スキル

    データ分析は数学と密接に関わります。特に統計や確率、微分積分、行列といった分野の知識は必要最低限求められます。

  • POINT04

    ITスキル

    データ処理やデータベースに関するIT知識も必要です。場合によってはデータサイエンティストがプログラミングを行うこともあるため、RやPythonなどのプログラミング言語も習得しておきましょう。

必要な資格・試験情報

データサイエンティストになるために特別な資格は必要ありませんが、資格を取得することでスキルを客観的に証明することができます。「基本情報処理技術者試験」や「応用情報技術者試験」は、IT分野に関わる人材として取得しておいて損はないでしょう。「オラクルマスター」も人気の資格で、データベースの構築運用やSQLによるデータ抽出、データベース管理の概要を学べます。「統計検定」は統計に関する知識が問われる資格で、データサイエンティストとして必要なスキルを示せます。また、ビジネスの戦略を提案する仕事なので、マーケティング手法や様々な業界知識、行動経済学といった分野も習得することをおすすめします。

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