データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容

「ビッグデータ」という言葉がブームのようになった時代はおわりました。

これはもうデータが不要になった、ということではありません。

データ分析を企業活動に活用するのが当たり前になったということです。

「データ分析なら人工知能の方が得意なのでは?」

と思う方がいるかもしれませんが、どんな優れたAI(人工知能)でもデータを大量に読み込まないと現場で活用できません。

人工知能にどんなデータを読み込ませるか、という仕事もデータサイエンティストの仕事の範囲内です。

このような状況なのでデータサイエンティストの需要はこれまでと同じく高いままです。

この記事ではデータサイエンティストの仕事内容についてまとめます。

まずは仕事内容の概要です。

仕事内容は「ビッグデータを使い企業や組織の課題を解決すること」

データサイエンティストの仕事内容をざっくり表現すると

「ビッグデータを使い企業や組織の課題を解決すること」

となります。

つまり、所属する会社などの組織の中でコンサルティング的な仕事をするのが仕事内容です。

よって、ただ日々データと接するだけの無機質な仕事ではありません。

ここからはデータサイエンティストの業務にどのような内容が含まれるかを個別で解説します。

組織や企業の課題の発見

まず、データサイエンティストは所属する企業の事業の問題点や課題をみつけます。

課題は当事者へのヒアリングなどで聞いたり、自分で見つけたりします。

企業の課題なので、

  • 売り上げや利益が伸びない要因

  • 海外進出やM&Aがうまくいかない要因

など、事業と直接的に関わりがあるものが多くなります。

データの選定と収集

課題を見つけたら、その課題を解決するのに関係のありそうなデータを推測します。

そして、社内で得られるどのデータを収集するか選定します。

もし欲しいデータがない時は新しいデータを収集できるように組織に働きかけたりする必要があります。

データを変換・加工して分析

収集したデータはそのままでは人間にとって見づらいことがほとんどです。

なので、統計ツールや簡易的なプログラミングを使って分析しやすいような形に変換・加工します。

そして、KPI(key performance indicator)など、指標になりそうなデータを見つけていきます。

レポートや業務改善案の提案

データサイエンティストが重要なデータを見つけたら、そのデータをレポートにまとめたり、データをもとに事業の業務改善案を出します。

しかし、ただレポートや改善案を出すだけでは意味がありません。

そのデータの意味や改善内容などを現場の人に納得してもらえなければデータはただの数字です。

なのでしっかりと相手にデータの価値などを言葉や態度で伝える力も必要です。

ただ収集・分析するだけがデータサイエンティストの仕事ではない

データサイエンティストの仕事は一人だけでは成立しません。

データを収集し、分析し、その内容を事業関係者に理解してもらい、実践してもらわなくてはなりません。

さらに、データサイエンティストが提案した内容を実践しても事業内容が改善しなくては組織のために役立っているとはいえません。

なので

  • 人を巻き込み、動かす力

  • ビジネス的な判断力

などもおおいに要求される仕事です。

データサイエンティストという響きから孤高の職業のような雰囲気がありますが、中身としてはむしろ人と関わることが多い仕事です。