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- データサイエンティストという職業はどんな役割があるのか知りたい
- データサイエンティストはビジネスでどうやって活躍するの？
- ビジネス型のデータサイエンティストってなに？
データサイエンティストという職業って実際ビジネスでどうやって活躍するのかわからない！と思っている人も多いのではないでしょうか。
今回はデータサイエンスをビジネス活用するプロである、「ビジネス型データサイエンティスト」について解説していきます。
筆者は約500名が在籍する会社で長らくデータサイエンティストとして働いています。長年の経験から様々なタイプのデータサイエンティストと接してきました。
そこで、この記事ではビジネス課題を解決しまくる、ビジネス型データサイエンティストについて詳しく解説していきます。
この記事を読むと、データサイエンスでビジネス課題を解決するデータサイエンティストを理解でき、ビジネスでのデータサイエンスの重要性が詳しくわかります。
下記、本記事のまとめです。
- ビジネス型データサイエンティストってどんな役割？
→データサイエンスを活用して、ビジネス課題を解決するプロフェッショナル！ - ビジネス型データサイエンティストはどんな仕事をするの？
→「ビジネスレイヤー」で様々な人とコミュニケーションを取って、ビジネス全体を推進する！ - ビジネス型データサイエンティストに求められるスキルって？
→「ビジネスを動かす力」が求められる！ - ビジネス型データサイエンティストのキャリアパスは？
→データ分析を基に意思決定するマネジメントロール！経営層にもなれちゃう！ - ビジネス型データサイエンティストになるには？
→実践経験あるのみ！ビジネス課題を解決する環境に身を置こう！ - ビジネス型データサイエンティストはビジネス推進に必要不可欠な存在！
では、本題に移ります。
データサイエンティストは3つのタイプにわけられる
データサイエンティストは3つのタイプにわけられます。
下記はデータサイエンティスト協会が実施したデータサイエンティストのニーズを調査した結果です。データサイエンティスト協会はデータサイエンティストを3つのタイプにわけて定義しています。
- 「ビジネス型」：ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材
- 「サイエンス型」：統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材
- 「エンジニア型」：データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材
各企業で必要となるデータサイエンティストの役割は異なり、どのタイプのデータサイエンティストも一定数のニーズがあることがわかります。
データサイエンティストの3つのタイプについて、下記の記事で詳しく解説しているので、もっと知りたい方はぜひご覧ください。
データサイエンティストの三つのタイプって何！？【現役DSが徹底解説！】
データサイエンティストには様々なタイプが存在するよ。各企業で必要となるタイプは違うんだ。どのタイプのデータサイエンティストも需要があるよ。
ビジネス型データサイエンティストは課題解決のプロフェッショナル
ビジネス型データサイエンティストは課題解決のプロフェッショナルであり、下記のような特徴を持ちます。
- ビジネス課題の明確化・解決法の立案に強みを持つ
- 課題解決のためにデータサイエンスをフル活用する
詳しく解説していきます。
ビジネス課題の明確化・解決法の立案に強みを持つ
ビジネス型データサイエンティストは、ビジネス課題の明確化と解決法の立案に強みを持ちます。
ビジネスの現場で直面する問題を分析し、解決策を導き出すために必要なデータを収集し、分析します。ビジネスの観点から課題を明確化し、その解決方法を導き出すために必要なデータを分析する、最も重要な役割です。
例えば、ある企業が売り上げを伸ばすためにはどのような施策を取るべきかという課題があるとします。ビジネス型データサイエンティストは、まず顧客の行動パターンや需要予測などのデータを分析し、そこから売り上げを伸ばすための施策を立案します。
これによって、企業は的確な施策を講じることができ、売り上げの増加につなげることができます。
このように、ビジネス型データサイエンティストはビジネス課題の明確化・解決法の立案を推進する役割を担います。
ビジネスの課題解決の推進が得意だよ。ビジネス課題を明確化して、その課題を解決する方法を導き出すんだ。ビジネスをよくするためにすごく重要な存在だね。
課題解決のためにデータサイエンスをフル活用する
ビジネス型データサイエンティストは、データサイエンスを活用して、ビジネス課題を解決することに長けています。彼らは、ビジネス問題に対する最適な解決策を見つけるために、様々なデータ分析手法を使用します。
さらに、ビジネス型データサイエンティストは、ビジネスの要件を理解し、データサイエンスの技術を最大限に活用することで、ビジネスにとって最適な解決策を提供することができます。
例えば、ある企業が販売する商品の需要予測を行う場合、ビジネス型データサイエンティストは過去のデータを分析し、機械学習モデルを構築して将来の需要予測を行います。実施した需要予測の結果から、有効な施策を考えます。
このように、ビジネス課題の解決にデータサイエンスをフル活用するのがビジネス型データサイエンティストの特徴です。
ビジネスの課題解決の推進が得意だよ。ビジネス課題を明確化して、その課題を解決する方法を導き出すんだ。ビジネスをよくするためにすごく重要な存在だね。
ビジネス型データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事内容の全体感は下記のように、3つのレイヤーに大別できます。
- 「ビジネスレイヤー」：ビジネスを改善するには何をすべきか？を考えるレイヤー
- 「分析レイヤー」：ビジネス要件に基づいた分析を設計・実行するレイヤー
- 「インフラレイヤー」：分析を下支えするデータ管理・システムを構築するレイヤー
データサイエンティストは仕事内容は上記のように細分化することができます。また、データサイエンティストのタイプによって得意とするレイヤーが異なることも特徴です。
⇒データサイエンティストの仕事内容をもっと知りたい方はコチラ
ビジネス型データサイエンティストはビジネスレイヤーで活躍する
ビジネス型データサイエンティストはビジネスレイヤーで活躍します。
ビジネスを改善するには何をすべきか？という点に関して、データサイエンスを活用しながら課題設定・課題解決を推進します。
また、ビジネス型データサイエンティストは「事業の意思決定者」・「分析を担当するデータサイエンティスト」・「その他様々な関係者」とコミュニケーションを取りながら組織全体をよりよい方向へ導いていきます。
ビジネス課題を解決するためには色んな人とコミュニケーションする必要があるよ。組織全体を動かすレイヤーで活躍する役回りだよ。
ビジネス型データサイエンティストの仕事内容をもっと詳しく
ビジネス型データサイエンティストの仕事内容をもっと詳しく解説します。
下記に、ビジネス型データサイエンティストの仕事内容を詳しく図示しました。詳しく解説していきます。
背景理解
まずはビジネス背景・前提知識を理解することが重要です。
取り組みのテーマを取り巻く概況や前提知識を正しく理解していなければ、ビジネス課題を検討できません。
このフェーズは非常に重要で、背景や前提知識を理解するだけで1~2か月かかることもあります。
業界特有の商習慣・競合企業の有無など理解しておくべきことは膨大だからです。
ビジネス背景・前提知識に理解が後段の分析の価値につながるデータサイエンティストの業務のスタート地点になります。
まずはビジネス背景を深く知ることが始まりだよ。ビジネス背景を知らないとなにも考えれないし、スタート地点に立てないからね。領域によっては1~2か月かかることもあるよ。
課題設定
次に、ビジネス課題を明確化して解決すべき課題を設定するフェーズです。
ビジネスはさまざまな要因が複雑に絡み合って、動いていきます。そのため、どこがうまくいっていて、どこがうまくいっていないのか分からなくなることが多いです。
複雑なビジネス環境の中では、どこに課題があるのかを明確化して解決すべき課題を見極めることが重要なプロセスになります。
解決すべき課題が明確化されることで分析方針・解決方法を具体化できます。
「課題設定」フェーズでも現状把握のために主要な数値を見て、簡易的な分析を行っていく必要があります。
ビジネスの構造は複雑だから、どこに解決すべき課題かあるか明確にすることが重要だよ。データ分析をしながら課題を発掘して、やるべきことを明確にするよ。
Action実行・改善
分析から得られた示唆を基に導き出されたアクションを、実行・改善するフェーズです。
まずは効果のシミュレーションを実施することが重要です。
アクションの実行前に必要なコスト・想定の効果を見積もって見込みの計画を立てておく必要があります。
なぜなら、計画がなければ「なにがうまくいって」「なにがうまくいかなかった」のか、切り分けて考えることが難しくなるからです。
どのような効果が得られるかを想定しておくことで実行後の改善が容易になります。実行後は想定の効果があったかを分析します。
想定通りの効果が出た・出ないに関わらず、上手くいった点・上手くいかなかった点を整理して次につなげることが重要です。
分析から得られた結果を基にActionするよ。大切なことは事前にどれくらいの効果がありそうか？を概算することが重要だよ。事前に効果を見積もることで成功か失敗か判断しやすくなるよ。
改善効果検証
当初の目的に対して、アクションがどれほど改善効果があったを検証する最後のフェーズです。
当初の目的であった「ビジネス課題」がどれほど改善されたかを改めて検証します。
実施した施策全体でどれほどの改善効果がもたらされたかを検証して、知見として蓄積していきます。
大切なことはデータで知見を残すことです。
数値で知見を残すことで過去のアクションを振り返りやすくなり、過去の成功事例・失敗事例を引き継ぐことができます。
限られた予算の中で成果をあげていくためにはこのプロセスが必要不可欠です。
「データで知見を残すこと」が継続的に事業改善を行う大切なプロセスであり、データサイエンスの最大の価値になります。
最後はアクションの結果を総括して、どれほどの効果があったか確認するよ。重要なことは知見をデータで残すことだよ。データで知見を残すことで、次回に知見を引き継ぎやすくなるよ。
ビジネス型データサイエンティストには「ビジネスを動かすスキル」が必要
ビジネス型データサイエンティストには「ビジネスを動かすスキル」が求められます。「ビジネスを動かすスキル」は下記のように細分化できます。
詳しく解説していきます。
体験談は下記が参考になるので、ぜひ合わせてご覧ください。
課題を設定して解決アプローチを具体化する力
一つ目は「ビジネス上の課題を明確化した上で、データ分析により効果的な課題解決アプローチを具体化する力」です。
ビジネスは複雑性が高く困難な状況が多いです。
複雑な状況の中で本質的な課題なにか？ということを見極めて明確化することが重要です。
「ビジネス型」のデータサイエンティストは解決すべき課題を明確化する力が求められます。
同時に、解決すべき課題に対して、どのように解決するか？を検討することが大切になります。
その解決策を見出すために、データ分析を活用しながら効果的なアプローチを具体化する力が求められます。
課題を設定して、解決アプローチを具体化する力が必要だよ。データ分析を活用して、解決すべき課題を設定する力・その課題を解決する方法を具体化する力が求められるよ。
分析組織をマネジメントする力
二つ目は「ビジネス上のスケジュールや人員を管理しながら実施すべき分析を見極めて分析を実行する力」です。
ビジネスの現場では期限や人員が限られています。また、システム負荷などの様々な要因も考量して分析を進める必要があります。
このような状況の中で、解くべき課題に対して、いつまでになにを明らかにすべきかを優先度を付けてスケジューリングすることが重要です。
さらに、日々刻刻と移り変わるビジネス環境の中では、分析の優先度が時がたつごとに変化します。そのため、常にビジネスの状況を把握して分析の優先度を変えつつ、分析組織を動かすマネジメント能力が求められます。
ビジネス型データサイエンティストは分析組織をマネジメントする能力も求められるよ。ビジネス要件を分析担当のデータサイエンティストに伝えて、必要な分析結果をスケジュール通りに出す必要があるよ。
ビジネスを推進する力
三つ目は「分析結果から見出した課題解決アプローチを意思決定者に伝えてビジネスを推進する力」です。
高度な分析手法を使って得られた分析結果や示唆はデータサイエンティスト目線では理解できますが、分析の専門家ではないビジネスマンは理解できません。
どのような分析結果であっても理解されなければ価値は低く、無駄になってしまいます。
そのため、得られた分析結果をいかにわかりやすく伝えるかが重要です。
分析結果をわかりやすく伝えることで、結果的にビジネス全体を動かすことができます。
分析の結果、明らかになったこと・次に何をしていくべきかをわかりやすく意思決定者に伝えてをビジネスを推進していく力が必要です。
ビジネス型データサイエンティストは分析結果をわかりやすくまとめて、説明することが求められるよ。データサイエンティストじゃない人、特に事業の意思決定者に対して分析結果を理解してもらうことが重要だよ。
ビジネス型データサイエンティストに向いている人
ビジネス型データサイエンティストに向いている人の特徴は下記の2点です。
- コミュニケーションスキルが高い人
- 幅広く知識を身に付けるのが得意な人
コミュニケーションスキルが高い人
コミュニケーションスキルが高い人が向いています。
ビジネス型データサイエンティストは、ビジネス部門と協力して業務を進めることが多いため、効果的なコミュニケーションが必要です。
データサイエンティストは、分析結果を分かりやすく伝えることが重要な仕事の一つです。また、ビジネス部門からの要望や問題点を把握し、分析の方針を決めることも重要な役割の一つです。
そのため、コミュニケーションスキルが高い人は、ビジネス型データサイエンティストとして活躍するために適していると言えます。
ビジネス型データサイエンティストは色んな人とコミュニケーションを取る必要があるからね。コミュニケーション能力が高い人はとても向いているよ。
幅広く知識を身に付けるのが得意な人
幅広く知識を身に付けるのが得意な人が向いています。
ビジネス型データサイエンティストは、ビジネスの基本的な知識だけでなく、データサイエンスに関する技術的な知識やプログラミングの知識も必要とされます。
さらに、ビジネスの業務内容や競合他社の動向にも精通する必要があります。そのため、ビジネス型データサイエンティストには、幅広い知識を持ち、柔軟に対応できる能力が求められます。
幅広く知識を身に付けるのが得意な人はビジネス型データサイエンティストとして活躍できるよ。浅くても色んなことを知っていないといけないから、色んな知識を身に付けるのが好きな人にはオススメだよ。
ビジネス型データサイエンティストのキャリアパス
ビジネス型データサイエンティストのキャリアパスの一つには、「マネジメントロール」という重要な役割があります。この役割は、データを活用してビジネス判断を進め、重要なビジネスの意思決定を推進することを目的としています。
事業が大きくなるほど、状況は複雑になり、現実を正確に把握することが難しくなります。大きな事業になると、1つの意思決定が何十億円や何百億円の売上に影響を与えることもあります。さらに、現在のビジネス環境では、迅速で正確な意思決定が求められます。
このような状況下で、マネジメントロールは、重要なポイントを把握し、局所的に深堀りして分析することで、ビジネス判断に必要な情報を提供します。そして、分析結果を経営陣に提言し、明確な方向性を示すことで、正確で迅速な意思決定を促進します。
これからも、「データ」を活用して、重要なビジネスの意思決定を推進する役割はますます重要になっていくでしょう。
ビジネス型データサイエンティストは事業に近い立場で仕事をするから、将来的には経営層で活躍できるよ。経営層が知りたいことを数値で示せるから、経営層に信頼されやすいよ。
ビジネス型データサイエンティストになるには「経験あるのみ」
ビジネス型データサイエンティストになるためには、ビジネス課題を解決する経験が必要です。
つまり、単にデータ解析やプログラミングのスキルだけでなく、ビジネスの現場で実際に課題解決に取り組んだ経験が必要となります。
そのため、ビジネス型データサイエンティストになるための最初のステップは、ビジネスの現場で働きながら、課題解決に取り組んでいくことです。
このような経験を積むことで、ビジネスのニーズを理解し、ビジネス課題を解決するためのアプローチや戦略を考えることができるようになります。
現在の環境が課題解決の経験が積めない環境であれば、転職を検討することも一つの手です。自らの身を置く環境一つでキャリアは大きく変わります。
ビジネス課題は様々で複雑だからそれぞれに対して、個別で考えていく必要があるよ。様々な知識を基にして、柔軟に対応して、経験を積むことが課題解決のスキルを身に付ける唯一の方法だよ。
【まとめ】ビジネス型データサイエンティストは重要な役割！
ビジネス型データサイエンティストはビジネスをよくしていくために、非常に重要な役割を果たします。
データサイエンスを活用して、ビジネスを推進するためには必要不可欠であり、昨今のDXでは最も求められる存在です。
データサイエンティストの仕事内容がもっと詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。
下記、本記事のまとめです。
- ビジネス型データサイエンティストってどんな役割？
→データサイエンスを活用して、ビジネス課題を解決するプロフェッショナル！ - ビジネス型データサイエンティストはどんな仕事をするの？
→「ビジネスレイヤー」で様々な人とコミュニケーションを取って、ビジネス全体を推進する！ - ビジネス型データサイエンティストに求められるスキルって？
→「ビジネスを動かす力」が求められる！ - ビジネス型データサイエンティストのキャリアパスは？
→データ分析を基に意思決定するマネジメントロール！経営層にもなれちゃう！ - ビジネス型データサイエンティストになるには？
→実践経験あるのみ！ビジネス課題を解決する環境に身を置こう！ - ビジネス型データサイエンティストはビジネス推進に必要不可欠な存在！
今回は以上になります。
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