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ビッグデータとデータサイエンティスト

 

ビッグデータの登場により、IT分野で統計学への関心がにわかに高まっている。それにともない、ビジネスにデータ分析を活用するための、高度なデータ分析の専門家である「データサイエンティスト」の必要性が言われている。

しかし、野村総合研究所(NRI)の調査によると、現時点で、日本企業で社内にデータサイエンティストが存在する企業は8%程度と、ごく一部にとどまっている。

NRIによると今後、IT分野でデータ分析のニーズが高まるにつれて、現場力と、コンサルタント的スキルを持つ「日本型データサイエンティスト」が登場し、活躍することが予想されている。

 

日本型データサイエンティストとは

ここで注目されるのは現場力とコンサルタント的スキルだ。つまり、単に机上でデータを分析し、解決策を提示するのではない。舞台はあくまでビジネス現場だ。

「日本型データサイエンティスト」とは、「高度なデータ分析力を持った専門家」というだけではなく、ビジネス現場において「問題解決に向けた仮説」を立て、それを「データ分析で検証」し、「事業部門に実行を働きかけていく」現場力を持ったデータサイエンティストのことだ。

NRIでは今後、2018年度まで今後5年間を見通したITロードマップのなかで、2013~2014年度を「データ活用の黎明期」と位置づけている。そこで一部の企業の個別プロジェクトでデータ活用の成功事例が現れ始め、同時に「日本型データサイエンティスト」の重要性が認識されていくと見通している。

また、「日本型データサイエンティスト」はトップダウンではなく、ボトムアップで検討が進められることが多い日本企業で、特に必要な役割だとしている。

さらに、「日本型データサイエンティスト」に求められるスキルはロジカルシンキング、仮説構築、コミュニーケーション、意思決定支援など、コンサルタントと類似のスキルだ。

 

CDOCAOによるデータガバナンス

米国では企業内に新しい役職としてCDO(チーフ・データ・オフィサー:最高データ責任者)やCAO(チーフ・アナリティクス・オフィサー:最高分析責任者)などの設置が進んでいる。日本企業でも2015~2016年度にはデータ分析の活用が社内の一部門の活動から全社的な活動へと広がり、全社的なデータガバナンスが進み、CDOやCAOがいくつかの企業に設置され始め、全社的なデータの管理・分析・展開が進むと予想される。

さらに、2017年度以降はデータガバナンスの下、自社内のデータの整備やネット上および実世界での多彩なデータの分析や実証環境が整備されるようになる。また、データ間の連携・融合技術の真価と、外部データ提供サービスが活発化することで、自社データと外部データを結びつけ、顧客に関する多面的で深い分析を行うことが可能となる。

データ分析に関するこうした流れのなかで「日本型データサイエンティスト」のニーズはますます高まっていくことになろう。

 

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