ビッグデータを扱い業務を行うポジションである「データサイエンティスト」について述べていきます。データサイエンティストのような専門性が高く、育成が難しい職種は常に大きな需要があるため、ぜひデータサイエンティストについて興味をもって志していただきたい次第です。

データサイエンティストは、アルゴリズムや統計など情報科学理論を活用してビッグデータなどから必要な情報を収集、抽出、分析を行い、課題解決に向けた施策立案をするプロフェッショナルです。もともと、統計解析をメインに業務を行うポジションがあり、「リサーチャー」と呼ばれてきました。現在では主に「データアナリスト」と呼ばれています。データアナリストとデータサイエンティストの線引きは企業により異なり、明確にされていません。一般的にはデータアナリストはデータ集計・分析の作業に重点をおく職種とされ、データアナリストの作業範囲に加えて分析結果を課題解決のために活かし、企業へ施策の検討・提案を行うところまでがデータサイエンティストの役割と考えられています。ＩＴや数学、情報処理に関する知識だけでなく、ビジネスやコミュニケーションスキル等、幅広いスキルが求められる職種であるといえます。

データサイエンティストは需要が高いが求められるスキルが高く、常に人材が不足しています。クライアントの業界によって必要とされるスキルはその都度変動しますが、最低限必要とされるスキルについて数点ピックアップしています。
・エンジニアリングスキル
ビッグデータを収集するためには企業の有するサービスやM2Mから抽出する必要があり、Webサイトやセキュリティに関する知識が必要となります。また、収集したデータの突合せや抽出、集計にはOfficeツールをはじめとして、SQLやBIツールを使いこなす必要があります。さらにデータの解析にはR言語やPythonに関する知識も求められます。
・分析や統計などの知識やスキル
プログラミング言語やＩＴツールを活用し、モデリングされたデータをもとにデータの分析を行うためには基礎的な数学に関する知識をはじめ、大学で学ぶような統計や数理解析などの数理科学やコンピュータ科学の知識が必要となります。
・ビジネススキル
お客様への施策の提案までが作業範囲となるデータサイエンティストには分析を行ったデータをもとに課題解決のための施策を提示する必要があるため、クライアントとの折衝が必須となります。資料作成に関するドキュメンテーションスキル、プレゼンテーションのスキル、業界全体の傾向なども理解した上で最善の提案をするためのコンサルティングスキル等、提案した施策を実行するためのプロジェクト管理スキル等、求められるビジネススキルは多岐にわたります。

前述のようにデータサイエンティストとして業務を行うためには求められるスキルが高く、人材不足が叫ばれるＩＴ業界全体の中でも突起して不足している職種となっています。データサイエンティストの需要はこれからさらに高まることは予想されていますが、育成に時間がかかるのに加え、最近一般的に知られるようになってきた職種のため、日本でデータサイエンティストを志している人口は多くありません。データサイエンティストのスキルはビッグデータを活用したコンサル業務だけでなく、機械学習にも活かすことができるため、引き続き高い需要が見込めるデータサイエンティストの将来性は明るいと思われます。