データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事とは

「データサイエンティスト」は、2007年に「データサイエンス」という言葉が新語として登場するとともに生まれた、まだまだ新しい職業です。

一般的にはまだまだ耳慣れない職業ではありますが、近年メディアで取り上げられる機会が増えるなど脚光を浴びることも多くなり、今後が注目されている職業の一つです。

米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が、「21世紀で最もセクシーな職業」と表現したことでも、有名になった職業です。

IT技術の高度化による情報化社会が進み、世の中にはありとあらゆるデータが溢れています

その中でも、とりわけ大容量で複雑化したデータ、つまり「ビッグデータ」を扱う人のことを、世間では一般的にデータサイエンティストと呼んでいます。

データサイエンティストは、莫大な量のビックデータを収集し、統計学やITスキルなどの専門知識を駆使して分析します。

さらに、分析したデータからビジネス上の課題を発見し、企業が利益を生むための戦略を導き出していくこともデータサイエンティストの仕事に含まれてきます。

わかりやすい例として、「防犯カメラ」の映像もビックデータとして注目されています。

顧客がどのような商品を手に取り、どのような商品を棚に戻したかなど、防犯カメラに映る人の行動をデータ化し分析することで、商品のマーケティング戦略に活用したりすることができてきます。

データサイエンティストの業務の内容

データサイエンティストには、「データ収集・整理」「データ分析」「課題解決」「レポーティング、提言」の大きく4つの業務があります。

データ収集・整理

まずは「どのようなデータを集めればよいか」を決めることから始まり、その後、業務システムやSNSなどから、分析に用いるデータを集めていきます。

データを収集するためのプログラム(パッチ)の作成も行うこともあります。

収集したデータは、扱いやすいようにきれいに整理していきます。

また、収集した大量のデータを保存するための「データベース」の構築や運用をデータサイエンティストが行うこともありますので、データベース関連のIT知識や操作スキルも必要になってきます。

データ分析

収集したデータをもとに、そのデータをビジネスに活かすための分析を進めていきます。

分析にはさまざまな手法があり、どのようなアプローチをするかはその人次第です。各々の得意分野や専門分野、データサイエンティストとしての経験を活かしながら答えを見つけていきます。

大量のデータ群の中から、いかに意味のある項目を見つけ出せ、いかにそのデータに意味を持たせられるかが、データサイエンティストの腕の見せ所となります。

なお分析にあたり、SAS・R・Python等のプログラミング言語や、AI・機械学習・ディープランニング等の知識が必要になることもあります。

課題解決

分析したデータをもとに、ビジネス上の課題を解決するための施策や戦略を考えていきます。

「処理を行った情報をビジネスへどう活用し、事業や企業が利益を生むためにはどうすればよいのか?」ということを常に体系立てて考え、その企業に合ったビジネス戦略を導き出していきます。

よい施策を導き出すには、ビジネス分野やマーケティング分野への見解も必要になってきます。

レポーティング・提言

分析結果をまとめたレポートを作成し可視化することも、データサイエンティストの仕事です。

最終的には、経営層や各事業担当者に向け、分析結果や課題解決のための施策をプレゼンテーションすることとなります。

複雑な情報をいかに分かりやすく伝えられるかも問われてきます。

データサイエンティストの役割

情報化社会とした現在では、世の中にさまざまなデータが溢れています。

なおかつ、以前は処理することのできなかった「ペタバイト」級にも及ぶ膨大なビックデータをも、処理できる技術・環境が整ってきました。

ビックデータを分析することにより、これまで見えてこなかったビジネス上の課題が見つかることがあり、時としてデータサイエンティストの働きかけが、企業経営を大きく左右することもあります。

データサイエンティストの打ち出した施策が発端となり、新たなビジネス戦略が進められ、新商品や新技術の開発につながり、結果的に私たちの生活が豊かになることもあります。

そのように、企業のビジネスまた私たちの社会そのものを、データを用いて足元から支え改善することがデータサイエンティストの役割でありミッションです。

当初は「データサイエンティストなんてよくわからない」といった企業も多かったわけですが、昨今は「データを使うとこんなに良い事があるのか」と意識を改める企業も増えてきています。

データサイエンティストは、着実に社会から求められる存在となってきているのです。

データサイエンティストの勤務先の種類

勤務先としてはどんなものがある?

データサイエンティストの主な勤務先として、次のような業界
会社が挙げられます。

・シンクタンクやリサーチ会社
・経営コンサルタント会社
・IT系企業、SI企業、WEB系企業
・ゲーム会社、ソーシャルゲーム会社
・大手総合メーカー
自動車メーカー
・銀行、証券会社、保険会社などの金融系企業
など

上記はあくまで一例であり、この他にも製薬業界、ヘルスケア業界、広告業界、アパレル業界、電力業界など、勤務先の業界・会社は多岐にわたります。

近年はどの業界においてもデジタル化が進んでいるため、データサイエンティストはさまざまな業界の企業で募集されています。

なお、中小企業よりも地盤の整っている大手企業の方が、データサイエンティストを積極的に募集している傾向にあります。

有名な企業

データサイエンティストを募集している有名企業の一例を紹介します。

・野村総研
・NEC
・日本IBM
・DELL
・富士ソフトABC
・DMM
・コロプラ
・GREE
・日立製作所
・スズキ
など

たとえぱ電機メーカーであれば、購買データなどから潜在ニーズを分析し、新商品の開発やマーケティング活動に生かしたり、自動車メーカーであれば、膨大な走行データから、車の安全性や低燃費技術にイノベーションを起こしたりと、企業によってさまざまなデータ活用法があります。

勤める企業によって、データ分析の手法や、扱うビックデータのジャンルも変わってきますので、その点も頭に入れた上で勤務先を選ぶことをおすすめします。

データサイエンティストの勤務先の企業の種類・活躍の場

データサイエンティストの仕事の流れ

データサイエンティストの仕事の一連の流れは、データ収集→データ分析→課題解決→レポーティング・提言の順で行うのが一般的です。

簡単にまとめると、ビックデータといわれる大量のデータを分析し、分析結果をもとにビジネスの課題解決に繋げることが仕事となります。

データを分析する知識はもちろんですが、そのデータの結果から問題解決への導く力も必要になります。

なお、一番最初のデータの収集に関しては、後述する「データエンジニア」など、別部門の人間が担当することもあります。

データサイエンティストと関連した職業

データサイエンティストとデータエンジニアの違い

データサイエンティストと似た職業に「データエンジニア」があります。

データエンジニアは、必要となるデータを各方面から収集したり、集めたデータを整理・管理することが主な仕事となるケースが多いです。

いってみれば「データの準備」を担当する職業です。

データエンジニアが収集したデータをデータサイエンティストに受け渡し、データサイエンティストはその後の分析や課題解決を中心に行っていくという分担になることが多いです。

ただし、データエンジニアが分析や課題解決まで担当することもあり、データサイエンティストがデータの収集から行うこともあります。

この2つは共通性の多い職業でもありますので、企業や職場によって扱われ方が重複することもあります。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストと似た職業に「データアナリスト」があります。

どちらもビックデータを分析し課題解決に繋げる仕事であり、仕事内容はほとんど同じです。厳密な線引も存在しないようです。

ただし、データアナリストはデータサイエンティストに比べ、データ収集や現状分析のフェーズに重きを置き得意としている職種と考えられることもあるようです。

「データアナリストは広く、浅く」、「データサイエンティストは狭く、より専門的に」と考え分けられることもあるようです。