“独善”データサイエンティストが陥る6つの勘違い：孤高の人はたいてい失敗する

現代IT技術で注目のビッグデータで要となるデータサイエンスチームは最も花形のセクションだ。優柔な人材が集まってくるが、それだけに、自らの誤りに気付かないままビジネスを窮地に追い込むこともある。

[Nicole Laskowski，TechTarget]

製品開発でユーザーのフィードバックを反映するのにビッグデータの解析は不可欠。しかし、他のチームとの連携を怠ると……

　ビッグデータが注目の的から頭痛の種になりつつあるとしても、諦めるのはまだ早い。最高情報責任者（CIO）やデータサイエンスチームが致命的な失敗を起こさないように、優秀なビッグデータ解析担当者にありがちな6つの“勘違い”について、Bloombergでデータサイエンスチームの責任者を務めるギデオン・マン氏が解説する。

　マン氏はGoogleのリサーチサイエンティストとして6年間勤務した後に、Bloombergに入社した。Bloombergでは、最高情報責任者（CTO）室で社内と顧客向けのビッグデータプロジェクトに携わってきた。「ビッグデータプロジェクトでは、製品管理部門の役割を果たすこともあれば、設計者になることも、試作者になることも、そして、研究員になることもある」（マン氏）。

　いずれにしても明らかなのは、協力者との明快な意思疎通が鍵を握ること、そして、柔軟性の高いプランニングが重要になるということだ。

併せて読みたいお勧め記事

今注目のデータサイエンティストの最新事情

• 「データサイエンティストはつらいよ」、注目職種も求人が多くない理由
• 「データサイエンティスト」はやはりセクシーな職業？　調査で分かった“超高給”
• データサイエンティストに縁遠い人のための「機械学習」入門
• “ユニコーン”なデータサイエンティストは不要、専門家不在でもうまく回る企業とは
• 「データサイエンティスト」として成功するための条件
• データサイエンティストだけでは何もできない理由
• データ分析は専門エリートによる独占から「民主化」へ