一般的にはあまりデータサイエンティストという名前を聞いたことはないのではないでしょうか。ITとマーケティングに留まらず、幅広い知識を持ち、それをビジネスに活かすことができるデータサイエンティスト。そんなデータサイエンティストについて理解を深めていきましょう。
聞き慣れない職業の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、ざっくり言うとビッグデータを扱い、活用することができる人のことです。
データサイエンスを実践するのがデータサイエンティスト
データサイエンスというのは、データに関する研究のことで、統計学、数学、コンピュータ科学などと関連しています。異なる内容や形式のデータから、意味のある情報や法則、共通性などを導き出す学問です。
このデータサイエンスを行う研究者をデータサイエンティストと呼びます。
情報社会の現代においてデータは大事な資産とも言うべきものです。そのため、大量のデータをフル活用し、マーケティングに生かそうとする考えが見られるようになってきました。
その考え方の根底にあるものが、Web上にあるビッグデータです。
ビッグデータとは一般的なソフトでは処理できないほど複雑なデータ
ビッグデータとは、一般的なソフトでは処理できないレベルの巨大なデータ群のことを指します。
例えばWebサーバーで自動的に生成されるアクセスログ。毎日大量にWebで配信される音声や動画。SNSなどで個人が投稿する文章や画像などもビッグデータに含まれます。日々増え続けていくこれらのデータ群は、一貫性がないために管理・制御が難しいと言われてきました。
ビッグデータをマーケティングに活用する人が増えている
近年、このビッグデータをマーケティングに活用しようという動きが高まっています。
この膨大なデータを宝の山と見て、うまく解析し、ビジネスに役立てていこうとする流れです。ネットから収集したデータはそれだけでは役に立ちませんが、分析することで利用価値のあるものに変化します。
データサイエンティストは、ここ数年、にわかにビジネスシーンで騒がれ始めた職業です。すべては、このビッグデータの価値に企業が気づいたことから始まりました。
SQLを駆使してビッグデータを操作する
本来は関係データベース管理システムを操作するためのSQLという言語が、この分析に向いているといいます。データサイエンティストはSQLを利用して、ビッグデータの中から必要な情報を取得する術を知る職業として注目されています。
データサイエンティストはITにもマーケティングにも精通する必要がある
データサイエンティストには、収集したデータをマーケティングに生かすためのスキルが必要です。つまりITだけではなく様々な知識を身に着けなければいけません。
データを集めて活用、さらにそれを分析するスキルが求められる
前述のビッグデータはもちろん、スクレイピングによるWeb情報収集などに関しても、ただ集めるだけでは意味がありません。
収集した大量のデータを使って何をするか、ということがこれからは重要となってきます。統計学など、データサイエンティストには、データを活用する高度なスキルが求められます。
また、統一性のないデータをうまく管理するための手法を編み出していくことも大事です。機械学習など、分析手法に関しても常に新しい情報を得なければなりません。
一般的なビジネススキルやコミュニケーション能力も必要
データ分析の結果などを他人に伝えるためには、一般的なビジネススキルや最低限のコミュニケーション能力も必要です。
マーケティング戦略において、分析というのはとても重要なプロセスです。分析結果を役立てる方法を見つけ出すため、ミーティングも頻繁に行われるでしょう。
また、分析の進捗状況を周りに報告する機会も必然的に多くなると思われます。研究者としての側面もあるデータサイエンティストですが、ことビジネスにおいてはコミュニケーションが大事です。
データサイエンティストのポテンシャルは全体にかなり高い！
データサイエンティストは、ITだけでなく幅広いスキルが必要だということがわかりいただけたでしょうか。全体にかなり高いポテンシャルを有していないと、業務が滞ってしまうので責任重大です。
データサイエンティストになる前に別の分野を学ぶ人も多い？
データ分析の職務にいきなりつく人もいるでしょう。しかしデータサイエンティストの場合、他の業務を経験してから、という人も多いようです。
マーケターやアナリスト経験を生かしてデータサイエンティストに？
マーケティングに関して専門的な知識を持つマーケター。様々なデータを解析し企業が抱える問題点の具体的な解決案を提示するデータアナリスト。これらの職業を経験した人が、その後にデータサイエンティストに転身したりします。
データベースエンジニアを経てから……という人も
データベース管理システムを扱うデータベースエンジニアは、SQLを用いてデータの加工や編集を行います。SQLが使えるというスキルを持っていることから、データベースエンジニアがデータサイエンティストになることもあるようです。
コンサルティング能力も大事！コンサルタント経験もあれば良い？
データサイエンティストもデータアナリストと同じように、改善案を提案したりする機会も多いです。
そのため、コンサルタントとしてのコンサルティング能力もあったほうが良いとされています。
一般的なコンサルティングファームにもデータアナリストがいることがあります。そういったコンサルティング業務経験者が、データサイエンティストに転身する場合もあるようです。
データサイエンティストを探すならランサーズ！
優秀なデータサイエンティストとはなかなか巡り会うことができないと思っていませんか？ 経験者を社員として雇うのは難しくても、実績のあるデータサイエンティストを外注で雇うという方法があります。
フリーランスのデータサイエンティストとコンタクトを取るには
データサイエンティストとマッチングするためにはクラウドソーシングサービスの利用が考えられます。クラウドソーシングサービスは、仕事を依頼したい人と仕事を受注したい人とのマッチングサイトです。
クラウドソーシングサイトを利用するという選択
なぜクラウドソーシングがおすすめかというと、実績のあるフリーランスのエンジニアが多いからです。仕事をするために登録している人はフリーランスが多く、企業に勤務していた経歴を持つ人もたくさんいます。
それでいてフリーランスなので、いろいろと融通を利かせてくれます。女性のエンジニアの登録者も多いので、痒いところに手が届く繊細な分析をしてくれるはずです。