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データサイエンティストへの道(上)

2017/09/11

Sarah K. White CIO

 データサイエンティストは、膨大な量の構造化データや非構造化データからインサイト(洞察)を導き出し、ビジネスの個別のニーズとゴールの具体化や達成に寄与する役割を担っている。現在の企業各社は、意思決定を促すうえで、ビッグデータやデータアナリティクスをますます頼りにしつつある。また、IT戦略の中心的な要素として、クラウド技術や自動化、機械学習をよりどころにする企業が増えている。こうしたことから、データ分析でデータサイエンティストが果たす役割は次第に重要度が増している。

 データサイエンティストの第一の目標は、膨大なデータを整理して分析することである。その際に専門的なソフトウエアを利用することが多い。データサイエンティストが実施するデータ分析の最終的な成果は、ステークホルダーの全員(特にIT部門以外の人)が理解できる平易なものでなくてはならない。

 データサイエンティストがデータ分析に臨む時のアプローチは、業種や分野よって異なるのみならず、対象の企業や部署の個別のニーズによっても変わってくる。構造化データや非構造化データに潜む意味をデータサイエンティストが探り当てるためには、業務部門やそのリーダー、幹部らは、自分が何を求めているのかを伝えておく必要がある。データサイエンティストは、予測エンジン、パターン検出分析、最適化アルゴリズムなど、データを基盤とする成果を、会社や部門のゴールに沿った形で生み出せるよう、事業領域の専門的知識を十分に有していなくてはならない。

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