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- データサイエンティストの3つのタイプってなに？
- それぞれのタイプでどんな役割を持つの？
- それぞれのタイプでどんなスキルが必要なの？
データサイエンティストってどんな職業なの？具体的によくわからない！といった声はよく聞かれます。データサイエンティストはここ数年で注目されている職業のため、あまり詳しく知られていないのが実情です。
データサイエンティストと一概に言っても、役割によってさまざまなタイプに分かれます。
筆者は長年データサイエンス業界に身を置いており、さまざまなデータサイエンティストと接してきました。
また、人事制度の設計にも携わっており、データサイエンス業界を俯瞰して見る目線も養っています。
そのような経験から、データサイエンティストのタイプを解説して、どのような企業がどのタイプを必要としているかまで含めて説明していきたいと思います。
この記事を読むと、どのようなデータサイエンティストがいて、どのような企業に必要とされていくかが分かります。自身のキャリア検討に参考になればと思います。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストの3つのタイプって？
→「ビジネス型」「サイエンス型」「エンジニア型」の3つ！ - 「ビジネス型」ってどんな役割を持つの？
→ビジネス課題のプロフェッショナルとして活躍する役割！ - 「サイエンス型」ってどんな役割を持つの？
→分析のプロフェッショナル！要件に合った最適な分析を実施する！ - 「エンジニア型」ってどんな役割を持つの？
→データ管理のプロフェッショナル！分析の効率を向上させる！ - 各タイプはどのような企業に必要とされている？
→企業体によって異なる！各企業の特徴を理解しよう！ - 自分の強み・弱みに合致したタイプを目指そう！
では、本題に移ります。
データサイエンティストとは
「データサイエンティスト」はデータでビジネス課題を解決する職業です。
データに専門性を持ち、データを活用して複雑なビジネス課題の解決を推進します。
データサイエンティストはビジネス課題を解決することだよ。データ分析で有用な示唆を得て、ビジネス課題を推進するよ。データを”分析する”ことが仕事ではないよ。
データサイエンティストは3つのタイプに分けられる
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とは
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
詳しくは下記の記事で解説していますので、もっと知りたい方はぜひご覧ください。
今回はビジネス型データサイエンティストの仕事内容、スキルについて詳しくみていきます。
ビジネス型データサイエンティストの仕事内容
前提として、データサイエンティストの仕事内容は下記の3つのレイヤーに分かれます。
- 「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
ビジネス型データサイエンティストは主に「ビジネスレイヤー」で活躍する役割を持ちます。詳しくは下記のような仕事を主に担当します。
- 背景理解：取り組むべき事象の概況や前提知識を理解する
- 課題設定：ビジネス課題を明確化して解決すべき課題を設定する
- Action実行・改善：得られた示唆を基に課題解決に向けたAcitionを実行・改善する
- 改善効果検証：事象に対してどれほどの改善効果があったか検証する
ビジネス型データサイエンティストはビジネス課題をどのように解決するか？を考える上流部分で活躍します。
始めの上流設計部分で分析の価値がおおよそ決まってくるため非常に重要な役割を持ちます。
ビジネス型はデータ分析の最初と最後で活躍することが多いよ。ビジネスの意思決定者とコミュニケーションして、ビジネス課題の解決を推進するよ。
ビジネス型データサイエンティストに必要なスキル
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。
- 課題を設定して解決アプローチを具体化する力
- 分析組織をマネジメントする力
- ビジネスを推進する力
ビジネス課題を解決するために課題を明確化して、組織全体を動かすスキルが求められます。
ビジネス課題を解決するには組織を動かすスキルが必要だよ。周囲を巻き込んで取り組みを推進できる人が活躍するよ。
サイエンス型データサイエンティストとは
サイエンス型データサイエンティストは分析の超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。
- データの価値を最大化するために分析の数多くの引き出しを持つ
- 要件に合致した最適なデータ分析方法を立案する
詳しくは下記の記事で解説していますので、もっと知りたい方はぜひご覧ください。
今回はサイエンス型データサイエンティストの仕事内容、スキルについて詳しくみていきます。
サイエン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は下記の3つのレイヤーに分かれます。
- 「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
サイエンス型データサイエンティストは主に「分析レイヤー」で活躍する役割を持ちます。詳しくは下記のような仕事を主に担当します。
- 要件定義：解くべき課題に対して明らかにすべき問いを定義する
- 分析設計：問いを明らかにするために必要な分析アプローチを設計する
- 分析示唆抽出：データから得られた事実・示唆を抽出する
- Action検討：得られた示唆を基にどのようなActionを実施していくか検討する
サイエンス型データサイエンティストは分析のプロフェッショナルとして、データの価値を最大化する役割です。
どのようなデータ分析を行うべきか、ビジネス要件を深く理解した上で最適なデータ分析を行う役割が期待されます。
要件に合致した効率的な分析をする役割だよ。分析のプロフェッショナルとしてあらゆる引き出しを活用して、データから有用な示唆を導出するよ。
サイエンス型データサイエンティストに必要なスキル
サイエンス型データサイエンティストには「データから示唆を得る力」が求められます。「データから示唆を得る力」は下記のように細分化できます。
- 課題を深く理解・構造化する力
- 最適な分析アプローチを具体化する力
- 分析結果を解釈して意味づける力
- （専門スキル）
サイエンス型データサイエンティストはデータに深く向き合い、データから導き出される示唆を抽出することが期待されます。
データから有用な示唆を得る力が必要だよ。分析の知識・スキルはもちろんだけどビジネスを深く理解することも求められるよ。
エンジニア型データサイエンティストとは
エンジニア型データサイエンティストはデータ管理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。
- 効率的なデータ分析環境を構築する
- システム知識を活用してデータ管理のシステム設計・開発を推進する
詳しくは下記の記事で解説していますので、もっと知りたい方はぜひご覧ください。
今回はエンジニア型データサイエンティストの仕事内容、スキルについて詳しくみていきます。
エンジニア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は下記の3つのレイヤーに分かれます。
- 「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
エンジニア型データサイエンティストは主に「インフラレイヤー」で活躍する役割を持ちます。詳しくは下記のような仕事を主に担当します。
- データ加工：分析設計に基づいて必要なデータを加工する
- インフラ・データ基盤構築：データ管理するための基盤を構築する
- データ管理：データの信頼性を担保するためにデータを適切に管理する
エンジニア型データサイエンティストはデータ活用推進するための、データ管理のプロフェッショナルです。
データ活用を推進するために、どのようにデータを管理すべきかを検討して、システムまで落とし込みます。
データ活用するために必要なシステムの設計・開発が主な仕事だよ。システム側からデータ活用を推進する役割が期待されるよ。
エンジニア型データサイエンティストに必要なスキル
エンジニア型データサイエンティストには「データ管理を最適化する力」が求められます。「データ管理を最適化する力」は下記のように細分化できます。
- データ管理の課題を明確化する力
- 最適なシステム設計を具体化する力
- 持続可能な仕組みを構築する力
エンジニア型データサイエンティストは最適なデータ管理を行うために、システム構築するために必要なスキルが求められます。
データ管理を最適化する力が求められるよ。システム構築に必要な知識や仕組みを構築するスキルが必要になるよ。
各タイプがどのような企業に需要があるか
各データサイエンティストのタイプがどのような企業に需要があるかを解説していきます。今回は企業体を下記の6つに大別して解説していきます。
各企業が必要としているデータサイエンティストは下記のように図示できます。詳しく解説していきます。
下記の記事で詳しく解説しているので、もっと知りたいからはぜひご覧ください。
ビジネス型データサイエンティストの需要
ビジネス型データサイエンティストは主に「①DX推進型」「④コンサルティングファーム」「⑤子会社・合弁会社」の3つが必要としていることが多いです。
ビジネス型は主にDX推進のために、ビジネスに関わる人間とコミュニケーションを取りながらビジネス課題を解決していく役割を持ちます。
そのため、DXを推進した企業に多く必要とされることが多いです。
ビジネス型は「DX推進」に関わることが多いよ。社内のデータをどのように活用して新たなビジネスの創出、社内の業務を効率化を推進していきたい企業が多く必要としているよ。
サイエンス型データサイエンティストの需要
サイエンス型データサイエンティストは「➁サービス運営型」「⑤子会社・合弁会社」「⑥派遣・業務委託型」の3つが必要としていることが多いです。
サイエンス型は膨大なデータを持つデジタルサービスを保有する企業が多く必要としており、サービスのデータを最大活用して成果をあげることが期待されます。
そのため、自社でデジタルサービスを運営している企業に多く必要とされます。
サイエンス型は膨大なデータを保有している企業が多いよ。膨大なデータを有用に活用することでサービスを改善していきたいからだよ。
エンジニア型データサイエンティストの需要
エンジニア型データサイエンティストは「➂データ分析専門型」「④コンサルティングファーム」「⑥派遣・業務委託型」の3つが必要としていることが多いです。
エンジニア型は自社でBtoB向けの分析ソリューションを持つ企業が多く必要としています。自社のソリューションの改善や他社への導入・開発をすることが期待されます。
そのため、自社で分析ソリューションを持っている企業に多く必要とされます。
エンジニア型は分析ソリューション開発・導入をしたい企業が必要としているよ。各社に導入する時のインテグレートや新たな機能開発を実施するよ。
自分の強み弱みに合致したタイプを目指そう！
データサイエンティストと一概にいっても様々なタイプのデータサイエンティストが存在します。
重要なことは自身の強み・弱みに合致したタイプを目指すことが重要です。
データサイエンティストとして経験を積みながら、目指すべきデータサイエンティスト像を少しづつ明確にしていくことが大切です。
目指したい姿が明確にして、自分に合った企業に転職をし、スマートにキャリア形成しましょう！
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストの3つのタイプって？
→「ビジネス型」「サイエンス型」「エンジニア型」の3つ！ - 「ビジネス型」ってどんな役割を持つの？
→ビジネス課題のプロフェッショナルとして活躍する役割！ - 「サイエンス型」ってどんな役割を持つの？
→分析のプロフェッショナル！要件に合った最適な分析を実施する！ - 「エンジニア型」ってどんな役割を持つの？
→データ管理のプロフェッショナル！分析の効率を向上させる！ - 各タイプはどのような企業に必要とされている？
→企業体によって異なる！各企業の特徴を理解しよう！ - 自分の強み・弱みに合致したタイプを目指そう！
今回は以上になります。
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