データサイエンティストの仕事の本質
データサイエンティストの本質は、企業が収集する大量のデータを分析して、企業の利益を増やすことが出来る新規事業の提案や今ある既存の事業の改善提案などをしていく仕事です。
その分析対象となるデータは、以下のような様々なデータが考えられます。
・スーパーやコンビニエンスストアなどで集められる様々な商品の売上データ
・工場で加工された１個１個の部品の寸法などの検査データ
・インターネットを介して収集することが出来る高齢者などに代表される要経過観察の人の日々の検査データ (例：血圧・体重・心拍数・体温)
・高度道路交通システム (ITS) により集められる車の渋滞情報のデータ
・インターネットの検索サイト(例：Google、Yahoo など)で検索される検索キーワードの種類と回数などの検索データ
他にも、沢山のデータが、ビックデータの例としてあげることが出来ます。
ビックデータを処理するもの特別な技術を使っている
このようなビックデータは非常に大量のデータであるため、データ自体を蓄積するのも大変ですし、分析をするために加工するのにも非常に時間がかかるので、そのために、ビックデータ処理基盤という呼び方をする特別なシステムが必要となっています。
以前は、この特別なシステムを整備するのにも特別な技術が必要であった為に、その部分を担当するエンジニアが必要でした。例えば、Hadoopと呼ばれる無料で使用出来るソフトウェアがありますが、それをインターネットからダウンロードして、自分の会社のコンピュータにインストールして細かな設定を施すことで、そのシステムを作りあげて、ビックデータの加工処理 (統計処理) を行ったりしていました。
今でも、そのような技術を持っているエンジニアの人は、ある程度は必要であると思われますが、現在では、クラウドサービスとして利用できるため、そのようなシステムを個々の会社で独自に使用する必要もなく、キーボードとマウス操作だけで、ビックデータの処理が簡単に行える環境となっているために、その需要はそれほど多くはありません。
今は、むしろ、加工後の統計情報化されたデータを分析して、最初に説明したような新規事業や既存企業の改善に関する提案を行う部分が、特に重要な仕事になってきています。この部分の仕事は、統計データを読み取り、そして、現場の事業の中身をある程度知った上で提案を行う必要があるので、理系の人よりも文系の人の方が能力を発揮しやすい仕事だと言えます。
データサイエンティストに必要な知識・技術
下記のホームページを見ると、一般社団法人データサイエンティスト協会という組織があります。この協会では、データサイエンティストの育成と業界の発展に関わる啓蒙活動を行っているようです。
このホームページの中に、データサイエンティストの求人情報があります。この求人情報を見ていると、大きな傾向として気づく点があります。それは、募集要件の中の技術的な項目として、AI・機械学習・IOTなどの最近注目されている技術的なキーワードが沢山出てくる点です。これらのキーワードは、以前、掲載した以下の記事で説明している各産業が組み込まれる大きな仕組みとしての情報システムの構成要素を表すキーワードです。
今現在は、この大きな情報システムの中でビックデータが蓄積される形になっているので、これらのキーワードになっている技術的な素養もある程度必要とされている、つまり、概念が理解出来て、ビックデータを処理するためのツールやAIを利用するためのツールの使用方法等は理解できる必要がある状況になっているということだと思います。
また、大学の世界では、この分野の学部新設や研究センターの新設が相次いでいる状況なので、まだ、大学に入学していない文系の学生の皆さんは、こういった学部を目指すということも良い選択になるかもしれません。
既にIT業界におり、これらの技術を身に着けて、データサイエンティストになりたい場合には、大学院への進学を検討すると良いかもしれません。例えば、滋賀大学の大学院として、データサイエンス研究科が設立されております。
今、このデータサイエンティストを大量に養成できるような社会基盤が出来始めているので、文系の人でも、比較的数字に強い人は、検討してみると良いと思います。
