データサイエンティスト

読み方 : でーたさいえんてぃすと

英語正式表記 : Data Scientist

データサイエンティストとは

ビッグデータのブームはとどまるところを知らない。企業活動で生まれる膨大なデータを蓄積して素早く分析できる技術やハードウエアが充実してきたことで、ビッグデータに対する期待はさらに高まっている。

そうしたなか、脚光を浴びているのがデータサイエンティストの存在である。彼らはデータの分析手法に詳しく、ツールの操作に長け、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)に代表されるビッグデータからビジネスに生きる真の情報を引き出せる目利きである。大量に集まる顧客の声からすぐに対策を打つべきものや商品開発につながるアイデアの種を見つけたり、数字の変化から消費動向の変化を読み取ったりする。

しかしデータサイエンティストは絶対数が足りず、その育成が課題であるのも事実。たとえ優れた技術やハードがあっても、そこから有益な情報を読み取れる人がいなければ、ビッグデータも宝の持ち腐れだ。

米EMCが米国や英国、中国、インドなどで実施した調査によれば、ビッグデータをビジネスの意思決定や生産性の向上、顧客ニーズの把握に生かしている企業は全体の3分の1にとどまっている。データサイエンティストの育成は大量のデータを扱うユーザー企業とIT企業の双方にとって急務になっているといえる。

効果:ITとビジネスの橋渡し

データサイエンティストを育てるメリットは2つ。1つはビッグデータを活用するうえで欠かせないITとビジネスの橋渡しができることである。ITとビジネスに精通したデータサイエンティストがいれば、情報システムの効果をビジネスサイドが実感しやすくなる。例えば、マーケティング部門では効果検証などで活躍が期待できる。

もう1つは、ITを売り上げの拡大に結び付けられることだ。クラウドコンピューティングに代表されるように、ITといえばコスト削減などの合理化に使われることが多かったのだが、データサイエンティストの高い情報リテラシーと着眼点を持ってすれば、システムを駆使して直接的に売り上げを伸ばせる可能性がある。

特にIT各社はデータサイエンティストの育成を急ぎ、分析力の高さを自社の強みにしようとしている。

出典:ITpro「今日のキーワード」(C)日経BP社

[2013年 7月 5日 公開]