【第9回】ビッグデータ活用上の課題:分析編(4)/人材

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2013/11/01

“ビッグデータ”がビジネスにもたらす可能性

自己紹介
株式会社日立システムズ 小島 保
主な経歴
日立グループに30年以上勤務。入社からシステムエンジニア(SE)として、パラメタ指定で業務システムを自動生成する「プログラム開発支援ツール」の開発に10年ほど従事。その後「これからの営業はSE経験も必…

【第9回】ビッグデータ活用上の課題:分析編(4)/人材

 前回、ビッグデータ活用における分析上の課題として「データサイエンティスト」という職種について、「データサイエンティスト」とは何なのか?またその「データサイエンティスト」に求められるスキルについて解説をさせていただきましたが、今回はその「データサイエンティスト」に求められるスキルに対して、どのように対応するのか?を「人材」の面で、次の内容に分類して解説を進めてみたいと思います。

□ 社員から「データサイエンティスト」を育成
□ 社外から「データサイエンティスト」を採用
□ 人材の育成や採用ではなく、サービス契約することで情報取得

1

社員から「データサイエンティスト」を育成

■社員の人選

 「データサイエンティスト」が不在であれば、社員の中から「人選・育成」するということが考えられますが、前回述べたとおり「データサイエンティスト」に求められるスキルは、次の3つに分類され、実に多岐にわたります。

「データサイエンティスト」に求められるスキル

■ 情報処理スキル
■ 分析スキル
■ ビジネス・マーケティングスキル

 これら3つのスキルを社内の部門に置き換えてみた場合、「情報処理スキル」はそのまま情報システム部門、「分析スキル」や「ビジネス・マーケティングスキル」については、製造・販売などの現場部門マーケティング部門、さらには経営部門と対応できる部門も多岐にわたりますが、そうなると自ずとそれぞれの部門から人選して、人材を育成する必要があるのか?という問題に突き当たってしまいます。

■人材育成は、どうすればいいのか?

 例えば「データサイエンティスト」と「育成」の2つの単語をキーワードにして、ブラウザで検索してみてください。そうすると既に人材育成に必要なカリキュラムを元にビジネスを展開されているベンダがいくつかあります。それらのベンダに前述の部門から適当な人材を人選して、教育機関に委ねるという考え方もあると思います。

■まずは段階的にできることから

 人材「育成」に関しては、どのように取り組むのかは読者の皆さんの個々の事情によりますが、やはり第2回のコラムで解説させていただいた「リトルデータ」や「スモールデータ」と表現させていただいた「オペレーションデータ」をはじめとする社内に既にあるデータを今一度「いつ(日時)」「どこで(場所・機械)」「何が(モノ)」「どれくらい(量)」売れているのか?を分析し、システム環境や取得データの拡充などを徐々に図って、ビジネスに活かすことが大切なことだと思います。

2

社外から「データサイエンティスト」を採用

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