データサイエンティストとは？仕事内容や今後需要が増えるといわれる理由を解説

情報のプロフェッショナル「データサイエンティスト」とは

「データサイエンティスト」とは、データから価値を引き出し、様々なビジネスの課題を解決するプロフェッショナルのことです。

そもそも「データサイエンス」とは、アルゴリズムや統計などの様々な領域の手法を利用して、データを分析し、有意義な知見を引き出すことを指します。

あまり耳馴染みがないという方も多いでしょうが、私たちの生活には既に深く根付いている言葉と言えるでしょう。

身近なデータサイエンスの例としては、ネットショッピングなどでよく表示される「レコメンド機能」が挙げられます。

レコメンド機能を簡単に説明すると、たくさんの消費者からのデータを元に「商品1を購入した人は、商品2も併せて購入しやすい」という傾向をつかみ、消費者に発信する機能のことです。

これらの機能は、日常生活の中で頻繁に利用されているでしょう。

データサイエンティストが生まれた背景

インターネット上でやりとりされる情報量が増大したことや、FacebookやYouTube、Twitterなどのサービスが開始されたことをきっかけに、データ活用は発展を遂げています。

それに伴い、扱うデータの数が急激に増加したことを発端に、「データサイエンス」という言葉が一般にも浸透するようになりました。

さらに、ビジネスが抱える様々な課題の解決策として、これらのデータが役立つことが判明し、市場のニーズと合致したことが「データサイエンティスト」が生まれた背景と言えるでしょう。

データアナリストとの違い

データサイエンティストとデータアナリストは、「データ分析を通してビジネス上の問題を解決に導く」という目的は共通していますが、他の部分では大きく異なります。

まず、データアナリストの主な仕事は、基礎となる統計学を利用してデータの分析を行なったり、それを可視化したりすることです。

一方、データサイエンティストは、データアナリストよりも高度な技術を扱って、分析を行います。データアナリストが基本的な統計学を利用するのに対し、データサイエンティストは機械学習を用いることが多いと言えるでしょう。

さらに、この2つは必要とするスキルも異なります。データアナリストとして働くためには、機械学習の知識は必要ありませんが、データサイエンティストには欠かせません。

また、使用するソフトウェアにも違いがあります。

データサイエンティストの基本的な仕事内容と流れ

データサイエンティストは、日々膨大な数のデータを分析し、課題解決のための手法を編み出しています。

ここでは、データサイエンティストの基本的な仕事の内容と、その流れについて紹介します。データサイエンティストの仕事に興味のある方は、是非ご一読ください。

企業が必要とするデータの洗い出し

データサイエンティストの仕事は、課題を抱える企業がどんなデータを必要としているかを把握し、洗い出すことから始まります。

その中で、データに優先順位をつけたり、ターゲットとするべき課題や目標を明確にしたりという作業を行い、問題をクリアするためにはどのようにしたら良いか、仮説を立てて考えます。

従来、この工程は企業の事業企画部門が行なっていましたが、現在はデータサイエンティストが担当するケースも見られるようになってきました。

これは、データの洗い出しの時点で、データに関する専門的な知識を必要とすることが増えたためです。

データの収集や分析

立てた仮説を立証するために、必要なデータを集めていきます。

業務システムやSNSなどから、分析の元になるデータを集められるように環境を整えるのも、データサイエンティストの役割の1つです。

収集したデータの整理や下処理

集めたデータを、分析ができる状態に加工し、データを整理します。環境が整ったら、実際に分析作業をはじめていきます。

様々なデータを組み合わせて解析を行い、有益なデータを特定していく作業です。膨大な数のデータから、意味を持つ項目を探し出す作業と言えるでしょう。

データと企業課題の照らし合わせ

分析した結果を元に、最初に立てた仮説が成り立つかどうかを検証します。

企業が抱える問題の原因を結果から導き出し、照らし合わせ、課題を解決できる施策を編み出すため、非常に重要な過程と言えるでしょう。

報告書の作成

たくさんのデータの中から、分析の対象となる項目を見やすく整理し、重要指標として設定します。項目の変化を報告書にまとめ、解決策の提言を行うのが一般的です。

この時、必要があれば、企業が目指すべき姿のモデル構築を行うこともあります。

企業が抱える課題の解決

導き出した解決策を企業に提言し、課題の解決に向けてアクションを起こします。一般的には、現在の業務を評価し、改善点を伝えることが多いでしょう。

データの分析ばかりがフォーカスされがちですが、現場企業の判断に従って、ビジネスへ貢献することが主眼となっています。

今後データサイエンティストの需要が増えるといわれる理由

データサイエンティストは、今後さらに需要が高まっていくと言われていますが、そこにはいくつかの理由があります。

例えば、AIの急成長です。特定の領域においては、AIが人間の能力を超えはじめていると言われており、今後はさらにその規模が拡大すると予想されています。

近年では、データサイエンスを専門とする学部を創設する大学や大学院も現れていることから、データサイエンスは学ぶ価値があると言えるでしょう。

人間の仕事がAIに取って代わられてしまう可能性も示唆されていますが、データを利用して問題をどう解決するか、デザインをするのは人間です。

このことから、現場と一体になって、データを元に問題を解決する人材は、今後も需要が増大していくでしょう。

データサイエンティストに必要なスキルや知識とは

データサイエンティストとして活躍していくためには、様々な視点でデータを解析し、情報を整理する力が求められます。

データサイエンティストには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。以下で詳しく解説していきます。是非チェックしてみてください。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、一般的なデータだけでなく、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを取り扱うことが多いと言われています。

ビッグデータは通常のデータと比較して容量が大きいため、スムーズに取り扱うためには、ある程度の知識とスキルが必要です。

ビッグデータの技術は今後も発展していくと予想されるため、常に最新の技術や知識を吸収できるようにしておきましょう。

プログラミングスキルをはじめとするITの知識

データを取り扱うデータサイエンティストは、IT全般の知識を必要とします。データの形式を統一させたり、データを収集するバッチ処理をしたりするのに、プログラミングに関する知識は欠かせません。

バッチ処理とは、処理目的ごとにデータをまとめ、そのデータを順番に処理していくシステムのことです。

現在、プログラミングにおいて主に使われる言語は、「Python」または「R言語」とされており、「Python」の方が多くの企業で使われているとされています。

情報処理や機械学習などのデータサイエンススキル

データを分析する際には、適切な分析モデルを利用します。そのため、分析に合った情報処理のテクニックやデータマイニング手法の知識が必要でしょう。

データマイニングとは、膨大な量のデータを、AIなどの手法を利用しながら知識を見出すスキルのことを指します。

データの分析には数多くの手段があり、どのようなデータを扱うのか、どのような分析結果を得たいのかによって、利用する手段を変える必要があります。

業界の傾向を把握し理解するコンサルティングスキル

データサイエンティストには、コンサルティングスキルも欠かせません。

データの分析を行う前には、「どのような問題を解決したいのか」「課題を解決するためのデータは手に入れられるのか」を考える必要があるでしょう。

その際、きちんと業界の傾向を掴んで理解した上で、幅広い層からヒアリングを行うのも、データサイエンティストの仕事の1つです。

プロジェクトを管理するマネジメント能力

データサイエンティストにとって、マネジメント能力も重要なスキルの1つです。

データベースを構築する際には、エンジニアやクライアントとプロジェクトを結成するため、全体を管理する人材が必要になります。

予算や納期も含め、しっかりとスケジュールの管理を行い、メンバーに適切な指示を出せる人材は、とても重宝されるでしょう。

顧客と円滑に話を進めるためのコミュニケーション能力

どれだけ価値のある知見を生み出したとしても、顧客の担当者に伝わらなければ意味がありません。

データサイエンティストの仕事の範囲は、データの解析を行い、知見を得て、それをきちんと顧客に活用してもらうまでです。そのためには、顧客と積極的にコミュニケーションが取れるようにしておく必要があるでしょう。

一般的なビジネスのスキルや知識

データサイエンティストには、一般的なビジネスの知識も必要になります。

分析したデータをどう活用するか検討するためには、世のビジネスがどう成り立っているかを正確に理解しておく必要があります。

戦略的に事業を進めていくことで、成功の確率も高くなるでしょう。

データサイエンティストを目指す方法

先述の通り、データサイエンティストになるためには、多くのスキルや知識の習得が必要です。

いきなりデータサイエンティストになるのは、かなりハードルが高いため、まずはデータベースエンジニアを目指すことをおすすめします。データベースエンジニアを経験することで、基本的な知識が身に付き、効率の良いパフォーマンスが分かってきます。

その後、少しずつ企業の経営戦略などに携わっていき、ビジネスのスキルを身に付けるのが良いでしょう。

データサイエンティストになるためのポイント

昨今は、「広告」「アパレル」「金融」など、多様な業種でデータサイエンティストを募集しています。とは言え、まだまだデータサイエンティストという職種は珍しく、頻繁に募集がかかっているわけではありません。

募集数が少ない中で、就職先・転職先を探すのは難しい可能性もありますが、きちんとその企業がデータを活かす準備ができているのか、しっかりと確認しておきましょう。

また、1度の就職でデータサイエンティストになれるとは限りません。「エンジニアとして経験を積んでからデータサイエンティストを目指す」というように、2ステップの就職・転職になる可能性があることも覚えておきましょう。

データサイエンティストとは何かを理解しよう

本記事では、データサイエンティストとは何か、ということや仕事内容、必要なスキルについて紹介してきました。

社会の情報化が加速する中で、データサイエンティストの需要は今後も高まっていくことが予想されます。しかし、データサイエンティストになるためには、多くの専門的な知識が必要であり、ハードルが低いとは言えないでしょう。

資格を取得したり、スクールなどを積極的に活用したりして、必要なスキルや経験を積んでいくと良いでしょう。是非、本記事を参考にして、データサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。