2017年12月27日 05時00分 公開
特集/連載

Intelがこっそり教える「データサイエンティストに必要な素質」とは重要なのはユーザーとデータの「橋渡し」

ビジネスで扱うデータは増加し続けており、機械学習などデータ分析の機会も増えた。分析担当者には高いスキルが求められるが、本当に必要なスキル、素質とは何なのだろうか。Intel担当者に聞いた。

[Linda Tucci,TechTarget]
画像 必要なのは「会話力」

 Intelのチーフサイエンティストのボブ・ロジャーズ氏は、米国のハーバード大学で講演し、データサイエンティストを採用する際に何を重視するかについて説明した。ビジネスインテリジェンスのエキスパートに求められる要件は熟知しているが、データサイエンティストのことはよく分からないという企業の最高情報責任者(CIO)には本記事が参考になるだろう。

 「優れたデータサイエンティストの要件について考えるとき、私はデータサイエンティストの定義から入り、3、4年前のアナリストとの比較することから始める」とロジャーズ氏はアナリティクス分野の急速な変化を指摘した。

 かつて、アナリストは花形職業ともてはやされていた。「前四半期に販売した製品の数量の報告書を作成せよ」といった経営者あるいは上司の指示通りにデータのクエリ(照会)を行い、報告書を作成するのが彼らの仕事だ。「これは特定の報告書を作成するといった、目的が非常に明確な作業だ」とロジャーズ氏は語る。

 同氏によると、これに対してデータサイエンスは、アナリティクスのユーザー、彼らが求めるデータ、そしてアナリティクスを作成するのに必要な技術との間の「会話」だという。

 「優れたデータサイエンティストはアルゴリズムの限界を理解し、少なくとも直感レベルで統計学を理解している。それだけでなく、これらの結果を利用するステークホルダー(利害関係者)とコミュニケーションを取ることもできる」と同氏は話す。

 ロジャーズ氏は金融業界および医療分野のアナリストという輝かしい経歴を背景に、2年半前にIntelに入社した。

 データサイエンティストとステークホルダー(ロジャーズ氏の世界ではビジネス部門のリーダーを意味する)との間の会話は、具体的かつ簡潔であるべきだ。例えば、素晴らしいデータレイク(企業のデータを分類や整理せずにそのまま格納できる倉庫)があったとしても、洞察が「勝手に浮き上がってくるわけではない」(同氏)という。

 「優秀なデータサイエンティストとは、ステークホルダーと対話ができ、企業の目標を、アルゴリズムとデータの組み合わせによって解決可能な具体的な問題に落とし込める人だ」とロジャーズ氏は説明する。

データサイエンティストの採用はデータの価値を生み出す仕事の一部

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