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ビッグデータ元年:データサイエンティストの需要はどうなる?

ビッグデータ元年:データサイエンティストの需要はどうなる?

2017年、改正個人情報保護法が全面施行されるため「ビッグデータ元年」になるのでは? と言われています。

そこで需要が多くなるのではと予想されるのが ”データサイエンティスト”。
なぜなら、データサイエンティストは、大量のデータ(ビッグデータ)を分析し、事業戦略を立てる専門家のことで、まさに打って付けの職業であるからです。
今回は、データサイエンティストとは何かということからデータサイエンティストへのなり方、気になる年収、データサイエンティストの今後の需要などをまとめてみました。

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、ビッグデータを分析し分析結果からビジネスに活用できる情報を引き出し、企業が抱えている問題解決や状況改善、新規事業などの施策立案を行う専門技術者のことです。
例えば、コンビニでは、購入者の年齢層性別、購入品目、購入時間帯などを大量に蓄積していますが、データサイエンティストは、この顧客データを分析し、コンビニオリジナルの新商品開発や現行商品の改善に直結するヒントやアイデアを出したり、顧客の消費行動の変化を踏まえて効果的な販売戦略を打ちだします。

データサイエンティストになるには?

データサイエンティストのスキルとして、データ分析に関する統計学などの机上の知識、データ分析プログラミングに関するITの知識、分析したデータを実務に変換し、提案出来る知識や経験があります。

職業として認知され歴史あるアメリカでは、データサイエンティストになるために最適な学位もあり、アラバマ大学、オクラホマ州立大学、ケネソー州立大学、サザン・メソジスト大学、テキサスA&M大学、ノースカロライナ州立大学などで、データサイエンスの学科が設置されています。

まだまだ認知の低い日本では特化した学科はありませんが、将来データサイエンティストを目指すならば情報処理関連の学位を専攻するのが近道です。

転職、スキルアップでデータサイエンティストを目指すならば、データ収集、解析等に必要なアプリケーションに使われているSAS、R、Pythonなどのコーディング言語、MySQLやPostgresなどのデータベース、ビッグデータ処理に使われるHadoopやMapReduceといったミドルウェアに関しての知識は勿論のこと、データ・ビジュアライゼーションやレポーティングのテクニックを磨くことが必要です。

さらに、後ほども紹介しますが、ビッグデータを解析するアルゴリズムの進化によりOracle Big Data Discoveryのようなデータを視覚化するツールが登場し、以前は人間の力に頼っていた部分がシステム化され、データを解析する力よりも、実務にどう繋げる事が出来るかという、社会経験やアイデア、創造力が必要となってきています。

データサイエンティストの年収

気になる年収ですが、平均年収.jpによると、655万円。IT系の職種の中では比較的高い年収となっており、システムエンジニアと同程度の年収となっています。都道府県別でみると東京が917万円と飛びぬけて高くなっており、首都圏での需要の高さがわかります。

データサイエンティストの今後の需要は?

気になる今後の需要ですが、「データサイエンティストになるには」でも少し触れたように、ツールの驚くほどの進化により、データサイエンティストに必須とされていたビッグデータを解析する能力を求める企業が減少しています。
今、企業が求めているデータサイエンティストは、以下の3タイプとなっています。

  • あらゆるビジネスに精通しビッグデータを実務に活かせるデータサイエンティスト
  • ビッグデータ解析ツールを使いこなせるデータサイエンティスト
  • 仮説モデルや数理モデルの構築ができるアルゴリズムの専門家

つまり、データサイエンティストに求められる能力は、ツールの進化により、まだツールでは実現不可能なビジネスの実践に関してのひらめきやアイデア、ツールを使いこなす能力、ツールを進化させるための能力が求められるということです。

需要が減少しているというわけではなく、上記のように求められる人材が変化してきたということです。逆に、求められる人材は減少しましたが、これらの能力を有する人材であれば、ビッグデータの利用がますます活発になってきている現在においては、引く手あまたの職種であるといえます。

今後予想されるデータサイエンティストの新しい形とまとめ

アメリカではKaggleというデータサイエンティストのためのWebサービスがあります。2010年より開始されたKaggleは企業からのビッグデータ解析依頼をコンペ方式で世界中のデータサイエンティスト40万人に競い合わせ、順位に応じて報酬が支払われるという仕組みで、企業にとっては常時データサイエンティストを雇用するのではなく、必要に応じて要望に適した優秀なデータサイエンティストの分析結果を得ることが出来ます。また、データサイエンティストにとっては、企業との雇用契約に縛られずフリーで企業に売り込む大きなチャンスの場にもなっています。

同様に、日本でも株式会社オプト社が運営するDeepAnalyticsというサービスがあり、現在4000名以上のデータサイエンティストが登録されており、大手企業からのデータ解析コンペが開催されています。

このように、今後のビッグデータ解析は、企業目線からは、より専門性の高いデータサイエンティストへの外注が一つの大きな選択肢となり、データサイエンティスト自身は企業での雇用からフリーのデータサイエンティスト、あるいは、それぞれ専門分野をもった複数名のデータサイエンティストが集まった事務所といった形態が増えて行くことも予想されます。

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