データサイエンティストへの道 [Part2] データサイエンティストはどこにいるのか
データサイエンティストはどこにいるのか
データサイエンティストはどこにいるのか？
データサイエンティストへの道Part1において、データサイエンティストは大きく3職あることをご説明しました。
またデータを生み出さない企業活動は現在ほぼないといってもいい状況です。もしかしたら商店街の一店舗を想像して「うちは八百屋で、いちいちデータなんかとってない」と思われるかもしれませんが、そういった店舗であってもレジ集計はしますし、場合によっては商店街のスタンプラリーに協力していることもあります。どういったタイミングでどの店舗間を買い周りしているのかといった事実もスタンプ内容や日付と照合するとわかることは意外に多くあります。ただし、多くの店舗はそういった商店街全体の顧客状況を計測している商店街には属していないでしょう。そういった店舗はその地域を管轄している信用金庫や信用組合の方々が売り上げ状況を計測したり予測したりしているでしょう。
そのようにデータはあってもデータサイエンティストという人は居場所がある程度決まっています。データサイエンスが必要な場面というのは局所的なデータからではわからないことを大域的なデータから汎用的な事実をあげられることにあります。そのような事実をもとにサービス提供に関わる意思決定をする場面で必要な技術であるといえるでしょう。自ずとデータサイエンティストの居場所というのはそのような意思決定に関わるところとなってきます。目安としては社員20人を超えると営業活動ができていることを端的にあらわしていることになるので、売上状況の可視化といったところからはじめて行くべきと言えます。
データサイエンティストが活躍する業種
データサイエンティストが活躍する業種はあらゆる業種に渡ります。もともと金融の世界で活躍したクオンツとよばれる数理解析の専門家が金融破綻とともに他の業界に渡って行ったことが大きな発端と言われています。
そこで広告業界はアドテク(ad technology)と呼ばれる広告配信を工学的な技術を基盤にした再現性のある配信を可能にしました。さらにそこからマーテック(marketing technology)といった集客に繋がる技術に発展したり、アグリテック(agriculture technology)とよばれる農業生産物を効率化するための技術へと発展してきました。代表例として家畜、特に牛など高価な家畜ほど人工授精の難易度が高いといった問題があります。そこで人工授精時期を予測するという技術が発達し、家畜の生産効率があがるといった結果が世界で出ています。そのほかに医療や流通、法律、政治に関連した事柄のうち人手を介していた分野が技術の発達とともに計量データの取得を可能とし、さらに予測などのアルゴリズムの精度を高くするということにつながるポジティブなフィードバックが起きています。
数理・分析という技術を多くの分野に応用することで世界を効率化するデータサイエンティストという職業はバブソン大学特別教授のThomas H. Davenportの言葉を借りると「もっともSexyな職業」ということがいえると思います。
またデータはどこにでもあるということと同じように、意思決定のない企業活動はありません。データサイエンティストの仕事は意思決定に根拠を与えるという側面から見ても応用範囲は無限であることが理解していただけるのではないでしょうか？
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具体的に企業が求めている人物像やスキル、また面接や選考内容について豊富な情報量を持っていると自負しています。
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