1.データサイエンティストとは

企業のデータが蓄積しているがデータを分析し、ビジネスで有効活用ができていない。

そのような悩みを抱える企業は多いのではないでしょうか？

この記事ではデータを収集、分析し、ビジネスの状況の改善のため施策の立案まで行うデータサイエンティストについて解説いたします。

データサイエンティストはビッグデータから企業の役に立つデータを抽出し、そのデータを加工し、分析しやすくすることでビジネスの改善に役立てるプロフェッショナルです。

以前はエンジニアがデータの収集を担当しており、データ収集を担当するエンジニアの他に、分析を担当する職種がありました。

しかしSNSやスマートフォンの普及によりデータ量が急激に増え、データを収集、分析し、ビジネス課題に直結する提案をして欲しいというニーズが高まるようになりました。

そこでデータサイエンティストという職種が誕生し、エンジニアのデータ収集業務と分析を合わせて行うようになったのです。

2.データサイエンティストができること

データサイエンティストの概要とデータサイエンティストが誕生した時代背景についてみていきましたが、ビジネスを改善する施策を作るために具体的にどのような業務をするのでしょうか？

データサイエンティストはPythonを主なプログラミング言語として使用します。

データサイエンティストの仕事内容を6つのフェーズに分けてみていきましょう。

課題の抽出

データサイエンティストの最初の仕事は企業の課題を明確にし、課題の解決のためにはどのようなデータが必要になるのかを考えることから始まります。

そのためにはまず課題の洗い出し、課題の優先順位をつけることが必要になります。

そうして洗い出した課題の中からターゲットにするべき課題を見極め、それを基にビジネス上の目標を明確にしていきます。

目標の達成のためには仮説を立てながら施策を立案していきます。

このような説明を聞くと「仮説を立て施策を打ち出すのはコンサルタントの仕事ではないのか？」と疑問に思う方もいらっしゃるのではないでしょうか？
確かに今までこの領域を担当していたのはコンサルタントでしたが、データの有効活用が注目されている昨今ではデータサイエンティストが代わりにこの役割を担うことが多くなってきています。

データの収集、分析

このフェーズでは仮説の立証に必要なデータを収集し、分析ができるようにデータの加工を行います。

データの加工とは異常な数値や必要のない数値を取り除く作業になります。

必要なデータのみを抽出することによりAIの精度を向上させることが可能となります。

またデータ分析のための環境を作るのもデータサイエンティストの仕事になります。

企業の中にはSNSや業務システムなどデータが独立して存在しています。

そのためこれらのシステム同士を連携させた状態で分析をすることで迅速な意思決定が可能になるのです。

データの加工、収集の業務が完了したらそのデータを組み合わせ、比較をし、ビジネス課題の解決につながる有意なデータを見つけ出します。

そのデータを基に仮説を検証し、ビジネスの課題の原因となるデータを突き止め、その課題の解決に向けて施策の立案を行います。

課題の解決

立案した施策を経営者などの意思決定者に提案をします。

分析したデータをわかりやすく見える化し、課題解決のために達成しなくてはいけない目標の提示をします。

具体的な課題解決の例としてとしてデータサイエンティストによる離職防止が挙げられます。

勤怠や人事評価のデータを分析することで従業員の離職を予測し、それに対しての防止策を打つことができます。

3.年収と自社で育成した際にかかる時間 

データサイエンティストの平均年収は650万円です。

自社でデータサイエンティストを育成するのにかかる時間の目安は350時間になります。

（言語の習得時間には個人差がありますのであくまで目安としてお考え下さい。）

育成時間の内訳

• SQL　 10時間
• Python　300時間
• 統計学　30時間
• マーケティング・ビジネスのスキル　測定不能

プログラミング言語の基礎の習得にかかる時間は上記に挙げた通りですが、これらのスキルを組み合わせ、施策を打ち出せるまでにはさらに時間がかかることが考えられます。

また、いくらプログラミングや統計学の知識があり、データの収集と分析の能力があったとしても、ビジネスにつなげることが出来なければ意味がありません。

マーケティング・ビジネスのスキルを身につけるのにかかる時間は業界や前提知識により大きく異なるので測ることはできませんが、ITスキル、統計学、マーケティング・ビジネスのスキルの三つが組み合わさることでデータサイエンティストの真価が発揮されるといえます。

4.まとめ

いかがでしたでしょうか？

データを有効活用し、ビジネスにつなげることが必要になってきている昨今、データサイエンティストの需要は年々増してきています。

それに合わせてデータサイエンティスト自体かなり人気の高い職種になってきています。

データの分析の担当者がいない場合、データサイエンティストを自社で採用し、データに基づいた経営に変化することで意思決定の質を上げることができるでしょう。

データドリブンな経営の実現のためにもデータサイエンティストを採用してみてはいかがでしょうか？

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