ビッグデータ時代におけるデータ・サイエンティストの存在（２）求められる人材像と組織設計

ビッグデータを利用するにあたって、データサイエンティストをはじめとした様々な人材が求められています。特にデータサイエンティストは、高度で幅広いスキルや知識、そして、コミュニケーション能力が求められています。

データサイエンティスト
統計学、機会学習、プログラミングや可視化といったデータ分析に高度なスキルを有し、分析結果を新たな知に結びつけられる人材

バイオインフォマティシャン
特定のビッグデータや業界に専門的に精通した人材
（ソーシャルメディア、顧客データ等、環境等）

データキュレーター、データアナリスト
大量で、多種・多様なデータから、埋もれた知識を引き出し、異分野間をつなぐ専門家

システム開発者
プログラミング言語の多様化・高度化に対応した人材
（開発言語、データマイニング用の専用言語）
（分散コンピューティング、分散処理システム、分散ファイルシステム）
（Hadoop、HSDF、MapReduce、RDB、NoSQL、KVS..）

クラウド（インフラ）エンジニア
ビッグデータを利用する際のクラウド環境の設計・構築・運用
（サーバ、ストレージ、認証・セキュリティ、ネットワーク等）

〔出所〕　「データサイエンティスト」って何だのEMC Data Science and Big Data Analyticsの記事によると、データティストは、

「Quantitative」
　（物事を数学的命題として把握できる高い能力）

「Technical」
　（統計処理に活用できるIT技術に関する知識）

「Curious & Creative」
　（データの裏にストーリーを見い出せる能力）

「Skeptical」
　（自らを疑うことのできる能力）

「Communicative and Collaborative」
　（分析結果を事業につなげるためのコミュニケーション能力）

が必要とされています。

PFIセミナー データサイエンティストのつくり方 の資料では、データサイエンティストの業務として

1. 業務でデータを使って改善できそうなところを探す

2. 改善のための仮説を立てて提案を作る

3. 社内で整理してプロジェクト化する

4. データを収集する・データを受け取る

5. データをクリーニングする

6. データを可視化する

7. データを集計する

8. データマイニングや機械学習を用いる

9. 結果を元に再調整や再実験を繰り返す

10.結果を可視化してレポートにまとめる

11.レポートを関係者を共有する

12.結果を元に有効と思われるビジネスアクションを取る

13.ビジネスアクションの効果を測定して検証する

14.PDCAサイクルをまわす

となっており、提案、コンサル力、プロジェクト管理能力、コミュニケーション力、交渉力、データマイニング、機械学習、データの可視化などの様々な能力が必要とされています。

日本においてもデータサイエンティストの獲得競争が始まっており、組織設計においても重要な役割を担っていると推測されます。

GREEの採用のページを見ていると、複数の職種でビッグデータ関連の採用募集が行われています。

特に注目されるのが、事業戦略上重要である数値指標の設定などを行う「グローバル戦略＜アナリティック・エンジニア＞」や分析からサービス価値向上を実現する業務を行う「マイニングアナリスト」です。ビッグデータを活用し、グローバル戦略やサービス向上につなげる取り組みは、今後増加していくと予想されます。

人材育成に向けた各種プログラムも始まっています。

各種報道発表資料等から

EMCジャパンは、データ・サイエンティストの育成を目的としたトレーニング・プログラムや立教大学経営学部国際経営学科3年次生向けにビッグデータをテーマにした授業を実施しています。会津大学ではＮＥＣがベンチャー基本コースで、ビッグデータに関する講義を７回に分けて実施をしています。

北海道大学情報基盤センターでは、2012年10月5日に「ビッグデータと統計学研究集会」を開催し、統計学や機会学習の専門家と、企業のビッグデータ関係者との情報交流を図っています。

ユーザ企業のビッグデータ関連の案件増加と今後の市場成長を見越し、各事業者においても組織設計を行っています。

各種報道発表資料等から

ＮＥＣや富士通のように、研究者や開発者、コンサルなど、横断的なプロジェクト的な組織を発足し、数年後に数倍程度の人員増を図っている傾向が見られます。数年前からクラウドサービス部やクラウド事業部など、各事業者においても今後、ビッグデータを専門に扱う事業部などが増えていくと予想されます。一方、トランス・コスモスが１００％出資する子会社のトランスコスモス・アナリティクスのように、ビッグデータによるマーケティング業務等を専門で行う事業会社も出てきています。

まとめ

ビッグデータビジネスの本格的普及に伴い、ビッグデータを活用しビジネスにつなげられる人材像のあり方、熾烈になる人材獲得、そして、ビッグデータビジネスから新たなビジネスチャンスをつかみ、収益を獲得できるビジネスモデルの構築が、事業の勝敗を分けていくことになるでしょう。 ビッグデータビジネスの鍵は、人材が大きな位置づけを占めているといえるのかもしれません。

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