データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も

多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。

公開 2017年03月06日 15時00分

著者

Ed Burns

[TechTarget]

印刷する

　ビジネスインテリジェンスとデータウェアハウジングに関する教育とリサーチサービスを提供するTDWI（Transforming Data with Intelligence）が最近実施した調査により、熟練したデータサイエンティストの不足は今もなお企業が直面している重要な課題であることが明らかになっている。

併せて読みたいお薦め記事

データ分析と人材

ビッグデータをビジネスに生かす

TDWIの調査では、企業におけるデータサイエンスの最大の課題は適切なスキルを持つ人材を見つけること（出典：TDWI）《クリックで拡大》

　「多くの企業がデータサイエンスに関連して直面している最大の課題は、適切なスキルを持つ人材を見つけることだ。そんな話は絶えず耳に入ってくる」。TDWIでバイスプレジデントと研究部長を兼務するファーン・ハルパー氏は、同社が最近実施した調査結果を紹介するWebキャストでそう述べている。

　その調査では、ビッグデータとデータサイエンスの経験について300社を超える企業にアンケートを実施した。企業が過去数年間にわたって集めた膨大な量のデータを解明できる人材が必要になるにつれて、ビッグデータとデータサイエンスという2つのトピックは融合するようになっている。

　調査の回答者が挙げている他の一般的な課題には、データの所有者が不明瞭であること、ビッグデータツールに対する理解不足、ビッグデータの活用に必要なエンタープライズアーキテクチャの不足、セキュリティとプライバシーの問題、管理手順が整っていないことなどが含まれている。

　ビッグデータとデータサイエンスは非常に厄介なものに見えた。過去数年の間に「Aapache Hadoop」「Apache Spark」、Pythonなど多くの新しいツールが登場し、進歩についていくのに企業は苦労している。「一部の回答者は、テクノロジーが多過ぎ、かつ過剰な宣伝がなされていると考えている。このような回答者は何をしたらよいか分かっていない。物事が急速に変化していると考えている回答者もいるが、彼らは最適なアーキテクチャを維持できるほどの機敏さを備えていない」とハルパー氏は言う

　今のところ企業は、既知のツールを使い続けて、こうしたデータサイエンスの課題にある程度は対処している。調査回答者の約80％は、主なデータソースとしてデータウェアハウスツールを現在使用していると答えている。分析については、シンプルなクエリとデータ視覚化ツールが最もよく使用されているという結果が出ている。2019年まではデータウェアハウスツールが重要なツールであり続けるだろう。だが、その間に企業が追加を計画しているテクノロジーの上位2つにはHadoopとオープンソースのR言語が挙がっている。

　この調査結果は、機械学習を含む非構造化データの照会や予測分析の明確な勢いを示しているとハルパー氏は語る。ただし近い将来、これらの新たに出現したツールが実績のあるツールに完全に取って代わるようには思えない。

　「データウェアハウスが消滅することはない。だが、他の種類のプラットフォームに取って代わられており、新たなエコシステムが形成されているのが実情だ。予測分析に関しては、たくさんの動きがある。予測分析は今流行のテクノロジーで、機械学習が予測分析を盛り立てている」とハルパー氏は語る。

印刷する