「ビッグデータを活用できる人材」の育成が企業にとって急務なワケ
IoT（モノのインターネット）、AI（人工知能）とともに、ビジネス誌上でよく目にするのが「ビッグデータ」です。ビッグデータが注目される理由を整理し、これを活用するためにはどのような人材が必要なのか考えてみましょう。
ビッグデータによる「攻めのIT」
顧客の氏名や住所、購買履歴は「データ」であり、工場の機械や自動車の電子部品の稼働から生成される数値もまた「データ」です。世の中にあふれるデータを管理するために、ITが重要な役割を担ってきました。その「管理」という考え方を、「活用」という積極的な方向にシフトしたのがビッグデータです。
ビッグデータは、大量のデータを解析することで新たなビジネスチャンスを作り出そうという試みです。IT企業は、これまで顧客企業に対してデータの保守や管理を行うという「守り」のスタンスでいました。それを、顧客が持つ大量のデータを分析し、高付加価値化することで「攻め」に活かそうというわけです。
今後は顧客企業にもデータを分析する専門部署や担当者が置かれ、データ活用の管理・監督・指導を外部のIT企業やマーケティングの会社とともに進めていくようになると考えられます。ちょうど顧客企業とIT企業にそれぞれSE（システムエンジニア）とSA（システムアナリスト）がいて、役割分担しているのと同じです。
ビッグデータは、機械稼働の最適化からカードの不正利用のチェックといったセキュリティ、顧客に最適な商材を提供するOne to Oneマーケティングなど、幅広い活用が期待されています。また、これまでデータの取得や活用が行われてこなかった家電や、ユーザーが常時身に着けることでデータが取得できるウェアラブル端末など、データの取得と活用範囲がさらに広がりつつあります。
データを分析する専門家に求められる能力
ビッグデータを集めるテクノロジーは、センサー機能の発達やIoTによるデータの収集によって進化してきました。データを分析するツールの開発や、AIの活用も進んでいます。しかし、それを活用するにはデータを分析する専門家が必要です。
ビッグデータの解析には、専門的な知識や技術が求められます。そのようなスキルを持つ職種は「データサイエンティスト」と呼ばれ、次のような能力が求められます。
- 統計の知識
- データをコンピューター上で処理（統合、加工、分析）できるITスキル
- データ分析の対象となる製品やマーケットについての知識
- マーケティングに活かせる見識やセンス
このほか、データの分析結果やその利用方法を社内の関係部署や業務担当に伝えられるコミュニケーション能力（レポーティング力・プレゼン力）も求められるでしょう。
データサイエンティスト育成の必要性
日本には、データサイエンティストが1000名程度しかいないといわれています。さらに、将来的には25万人が不足すると予想されているため、早急に育成する必要があるといえるでしょう。
IT投資は単なる社内データ管理のためのコストだという意識が経営層に強いと、ビッグデータへの投資やデータサイエンティストの育成が進まない懸念があります。まずはビッグデータの将来性を理解し、データサイエンティストの育成も含めたIT化のビジョンを考えなければなりません。
今後はビッグデータ生成の自動化やAIの活用によって、データの集計自体はスキルレスに向かうと考えられます。だからこそ、データサイエンティストには分析結果を正しく解釈できる統計的な知識や分析の経験が求められます。そのためには、早期に業務に従事させることが大切です。
高まるデータサイエンティストの重要性
ビッグデータを活用すれば、販売した製品の使われ方までをデータとして収集し、次の製品開発に役立てることができます。マーケティングや人事情報の解析にも利用されるようになれば、従来は経験から判断することが多かった多くの企業活動が、データに裏付けられたものになるでしょう。
データをビジネスや経営に役立てられるかどうかは、データサイエンティストが鍵を握っているのです。
