データサイエンティストとは？仕事内容を徹底解説
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- データサイエンティストとは
- データアナリストとの違い
- 研究室で従事
- 課題を把握し戦略を立てる
- データの収集と分析
- 仮説の検証
- 提言
- まとめ
現代社会ではインターネットやスマートフォンの普及が進み、いまや私たちの生活に欠かせないものとなっています。それにともない、コンピューターの情報処理能力は格段に発達し、扱えるデータ量は増大しており、データ活用の規模や重要性は大きくなる一方です。
データサイエンティストの仕事は、こうした日常のさまざまな場面で生じる膨大なデータを整理・分析してビジネスにおける新たな価値を提案することです。とはいえ、具体的にどのような業務内容かイメージしづらいという方も多いでしょう。
そこでこの記事では、データサイエンティストとはどのような仕事なのか、具体的な業務内容を解説します。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、日常のさまざまな場面で生じる膨大なデータを整理・分析し、ビジネス上の課題解決などにおいて有益な知見を見出します。そうすることで、ビジネス戦略や意思決定をサポートします。
データサイエンティストの業務は、情報科学理論を使ったデータ分析などが必要となるため、高度で専門的な幅広い知識が必要です。
データサイエンティストは比較的新しい職種ですが、近年のビッグデータ時代には不可欠なIT人材として、すでに幅広い業界で活躍が求められています。
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、類似した職種として混同されることがあり、実際に両者の業務内容は一部共通しています。しかし、データアナリストはデータ収集と分析が専門であるのに対し、データサイエンティストはさらに統計学等に基づき、ビジネス上の課題を解決するまでを目指します。
データサイエンティストの業務は、データの課題抽出から始まり収集・分析はもちろん、仮説の検証やビジネスにおける提言までデータアナリストよりもさらに広範な領域を担っています。それにともない、AI関連の知識やプログラミングスキル、ビジネスや経営戦略に関する知識など、求められるスキルも幅広いのがデータサイエンティストの特徴です。
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具体的な仕事内容は、大きく分けて以下の4つに分かれています。データを収集するだけでなく、データを通じて課題や戦略の設定から解決策の提言まで一貫して担当する点がポイントです。また、それぞれの仕事においてビジネスや経営戦略に関する知見が必要となります。
研究室で従事
昨今、ITエンジニアの需要は社会のなかでますます高まっています。それにともない、専門学校のなかにはAIエンジニアの養成コースを開講するところも増えていく傾向です。
専門学校であれば、プログラミングの基礎からディープラーニング、機械学習、ビッグデータ分析など、AIエンジニアに必須の最先端技術を総合的に学習することができます。実務につながる技術や知識を短期間で効率的に学びたい方にはおすすめの方法です。
課題を把握し戦略を立てる
データサイエンティストはまず、ビジネスにおける課題の把握や戦略の立案を行ないます。
上記の仕事は、これまで企業の事業部門やコンサルティングファームが担当してきました。しかし近年では、課題把握やビッグデータの活用による経営戦略が不可欠となってきたことから、データサイエンティストの仕事として認識されるようになっています。
このフェーズを担当できるデータサイエンティストほど需要が高いといえます。
データの収集と分析
立案した仮説を立証するために必要なデータを収集し、分析可能なレベルへ加工します。このほか、分析のもととなるデータの収集環境を構築するのもデータサイエンティストの業務です。
データの収集環境が構築できたら、収集したデータの分析作業を行ない解析したのち、統計的に有意なデータ項目を見つけ出します。
なお、データサイエンティストが収集対象とするデータはWeb上のものに限定されません。WebサイトやSNSのデータなどはもちろん、業務システム上のデータやログなども含み、扱うプラットフォームは多岐にわたります。
仮説の検証
データの分析結果をもとにして、当初立てた仮説を検証します。ビジネス上の課題の原因となる部分を分析結果から見つけ出し、課題解決につなげます。
提言
膨大なデータのなかから分析対象となるデータ項目を見やすく整理し、重要指標（KPI）として設定します。また、KPIに設定した項目の変化をレポートにまとめた解決策を提言します。複雑なデータを踏まえての提言となりますが、経営層やクライアントなどにもわかりやすく説明する能力が必要です。この解決策を提言することがデータサイエンティストとしての最終目標地点となります。
まとめ
データサイエンティストは比較的新しい職種ということもあり、その具体的な業務内容はそれほど広く知られているわけではありません。
しかし情報量が増え続ける現代社会において、その重要性は増しています。その一方で、ビジネス上の課題解決や次なる戦略立案などの面では大きな役割を担っています。データを取り扱うだけでなく、そのなかから有意なデータ項目を見つけ、ビジネスに寄与する形へと昇華させるデータサイエンティストは、ビッグデータ時代において不可欠な存在といえます。
