2019年07月08日 08時00分 公開
特集/連載

単なるデータサイエンティストではダメ本当に役に立つ、希少なデータサイエンティストの見つけ方

あらゆる組織がデータサイエンティストを求めているようだ。だが適切なスキルを持った適切な人材を確保するのは難しい。データ分析能力があるだけでは役に立たないのだ。

[Cliff Saran,Computer Weekly]

 多くの組織がデータをデジタル化戦略の中心に位置付けている。調査会社Gartnerはデータ分析市場が今後数年で1000億ドル(約11兆円)を突破し、組織は分析に投資するプロジェクトを加速させると予想する。

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 分析のテクニックは比較的単純だ。「データの中から役に立つ何かを見つけることが出発点だ」。ロンドン大学高等空間分析センターで都市数学の准教授を務めるハナ・フライ氏はそう解説する。「そのごく小さな手掛かりから、将来何が起きるかを予測できるかもしれない」

 既存のデータセットの分析に基づいて結果を予測し、隠された意味を引き出す能力故に、データサイエンスは現代の万能薬としてもてはやされている。

 上場企業の決算をGartnerが分析した結果、「データ」という単語の使用と報告された事業の成長との間に強力な相関関係が示された。生成したデータを事業の意思決定に活用できる組織ほど、成功の可能性は大きくなる。

スキル上の課題

 Gartnerの定義を引用すると、データサイエンティストの役割は組織の中でデータの活用方法について共通の見解を創出することにある。そうした人材は一般的に、数学の博士号と優秀なプログラミングスキルを併せ持つ。だがそのような人材を見つけることは困難で、採用は高くつく。Gartnerの推計では、データサイエンティストの平均的な在職期間は3年程度で、平均的な経験レベルは2年程度にすぎない。

 SAS Instituteのデータサイエンス責任者イアン・ブラウン氏によると、組織は高いスキルを持った数学者や統計学者、コンピュータサイエンティストをデータサイエンスのために採用する傾向がある。だがそうしたアプローチは必ずしも成功していない。

 なぜか。同氏はスキルの高い人材の問題点を指摘する。

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