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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？
- エンジニア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。
今回はデータ管理のプロフェッショナルである、「エンジニア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、この記事ではデータ分析の効率を最大化する、エンジニア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、エンジニア寄りのデータサイエンティストの活躍する姿が理解できます。ビジネス現場で、データ管理のプロフェッショナルのエンジニア型データサイエンティストの重要性が詳しくわかります。
下記、本記事のまとめです。
- エンジニア型データサイエンティストってどんな役割？
→「データ活用」を推進する「データ管理」のプロフェッショナル！ - エンジニア型データサイエンティストはどんな仕事をするの？
→「インフラレイヤー」でデータ活用を最適化するシステムを構築する！ - エンジニア型データサイエンティストに求められるスキルって？
→「データ管理を最適化する力」が求められる！ - エンジニア型データサイエンティストのキャリアパスは？
→データ最大限活用するシステム構築を担うシステムマネージャーロール！ - エンジニア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！ - エンジニア型データサイエンティストは企業の競争力を作る重要な存在！
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。
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
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
詳しく解説していきます。
効率的なデータ分析環境を構築する
データ分析に必要な環境を整備することはエンジニア型データサイエンティストが期待される役割一つです。
例えば、データ収集・加工・解析を効率的に行うためのデータパイプラインの設計や、大規模なデータセットを処理するためのクラスタ環境の構築などが挙げられます。
また、クラウドサービスを使ったデータ処理や機械学習の実行環境の構築など、最新の技術を積極的に取り入れ、効率的なデータ分析を行う環境を整えることが得意です。
近年では管理すべきデータ量が莫大になってきているので、容量を増減しやすいクラウドサービスが主流です。エンジニア型データサイエンティストはクラウド関連の知識を活用して、効率的なデータ分析環境を構築します。
データ分析環境を効率的にすることで、組織全体の分析効率が向上するよ。分析効率を上げることで“早く”・”正確な”意思決定につながるから、ビジネスを推進することができるよ。組織全体に強化魔法を使うイメージだよ。
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
データの取り扱いに必要なシステム知識を活用して、データ管理の設計・開発を行うことがエンジニア型データサイエンティストの特徴です。
データ管理のシステムを構築するには「データベースの知識」、「クラウドサービスの知識」、「セキュリティ」など様々な知識が必要です。
また、近年ではデータ管理について、様々なソリューションが出てきています。複数のソリューションをうまく活用することで効率的にデータ分析環境を構築することができます。そのため、エンジニア型データサイエンティストは最新の技術動向にもアンテナを張っている必要があります。
このように、エンジニア型データサイエンティストはシステムに関する知識を活用して、データ管理の設計・開発を行います。
データを管理するシステムを構築するには色んな知識が必要だよ。最近ではクラウドサービスが主流だからクラウド周りの基礎知識・製品知識が必要だよ。常に情報収集して、最新の技術動向を追っておくことが大事だよ。
エンジニア型データサイエンティストの仕事内容
まず、データサイエンティストの仕事内容を簡単に解説します。
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
エンジニア型データサイエンティストはインフラレイヤーで活躍する
エンジニア型データサイエンティストはインフラレイヤーで活躍します。
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として、効率的なデータ分析環境を構築します。データ分析全体を下支えする「インフラレイヤー」で重要な活躍をします。
重要なポイントはデータ分析者が分析業務の要件を深く理解して、システムに反映させることです。
データ分析環境を使うのは、実際にデータ分析する分析者です。そのため、分析者の要件を深く理解した上で、業務が効率的になるようにシステムを設計・開発する必要があります。
このように分析者とコミュニケーションを取りながら、効率的なデータ分析環境を作っていくことがエンジニア型データサイエンティストの仕事内容です。
分析者が分析する環境を作るよ。環境が劣悪だと、分析効率が下がっちゃうから重要な役割だよ。分析者の業務を深く知った上で、システム構築する必要があるよ。色んな人とコミュニケーション取りながら設計・開発を進めていく必要があるよ。
エンジニア型データサイエンティストの仕事内容をもっと詳しく
エンジニア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、エンジニア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。
データ加工
分析要件が整理された後、必要なデータを加工するレイヤーです。
データが蓄積されているシステムからデータを抽出して加工します。
システムによりデータの抽出方法は様々ですが、多くの場合はプログラミングが必要になります。
適切な処理を実装して、分析に必要なデータを抽出します。注意すべきことは処理をあやまることです。
あやまったデータを抽出することで事実とは異なる分析示唆が導き出され、結果的に致命的な意思決定につながる危険性があります。
「データ加工」レイヤーでは繊細なテストを行い、正しいデータを抽出することが最重要です。
誤ったデータで分析してしまうと、致命的な意思決定につながる危険性があるよ。当然だけど、正しいデータ加工をすることが重要で、そのために繊細なテストが必要だよ。新米データサイエンティストはこのデータ加工から業務することが多いよ。
インフラ・データ基盤構築
データ分析の最下層のレイヤーです。データを活用するための大元の基盤を設計・開発します。
近年ではクラウド技術が発展してきており、クラウド環境で分析基盤が構築されることが多くなってきています。
また、クラウド周りでも様々なソリューションが出てきています。効率的にシステム構築するには複数のソリューションをうまく活用することが重要です。
また、セキュリティの観点・予算・既存システムなど、様々な要因を鑑みながらシステムを構築する必要があります。
基盤次第で組織全体の分析効率が変わってくるため、慎重な設計が求められます。
最近ではデータ管理のためのソリューションがいっぱいできてきているから、上手く活用してシインフラ・データ基盤を作っていくことが重要だよ。色んな要因があるけど、組織全体の分析効率に影響するから慎重に進める必要があるよ。
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レイヤーです。
分析者の業務を深く理解して、データをどのように管理するかを明確にします。
適切なデータ管理をすることで信頼性の担保だけでなく、分析効率を向上させることができます。
分析担当者が使いやすい形でデータを管理することが望ましく、分析者と密にやり取りをしながらデータ管理方法を決定していくことが重要になります。
いかに、効率よく・高品質なデータ分析業務ができるかを考えて「データ管理」を考える必要があります。
データ管理一つで分析業務の効率は大きく変わるよ。どのようにデータ管理すべきかを考えるには分析者の業務を深く理解する必要があるから、分析者と密に会話する必要があるよ。
エンジニア型データサイエンティストは「データ管理を最適化する力」が必要
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す。
そのため、「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。
詳しく解説していきます。
データ管理の課題を明確化する力
一つ目は、「データ分析者の業務を深く理解した上でデータ管理に関する課題を明確化する力」です。
エンジニア型データサイエンティストは適切にデータ管理をして、分析組織全体の分析品質・効率を向上させる役割です。そのため、データ分析者の業務を理解して、データ管理の課題を明確にする力が必要です。
大きな組織になればなるほど、複数のシステムにデータが散在しており、データ管理上の課題が多く発生します。
そのような状況の中ではデータ管理の課題が複雑化するため、課題の明確化が重要になります。
まずはデータ管理の課題を明確にすることが重要だよ。なにを解決しないといけないのかを明確にしないと解決方法が考えられないからね。特に組織が大きくなればなるほど課題は複雑化するよ。
最適なシステム設計を具体化する力
二つ目は、「環境知識や最新の技術を活用してデータ分析の効率を最大化するシステム設計を具体化する力」です。
分析の効率を最大化させるためには、データ管理システムが重要です。
エンジニア型データサイエンティストはデータ管理の課題を解決するためのシステムの設計を担います。システムを設計するためには、システム関連の深い知識だけでなく、最新のソリューションの理解が必要です。
これらの知識を活用して、データ管理の課題解決につながる最適なシステム設計を具体化する力が求められます。
知識は持っているだけでなくて、ちゃんと使わないと意味がないよ。色んな知識を持ったうえで、最終的にどんなシステム設計がよいか考える力は非常に重要な力だよ。
持続可能な仕組みを構築する力
最後に、「業務プロセスや運用プロセスを整備してデータ分析を効率的に高品質に実行する仕組みを構築する力」が求められます。
分析組織全体の分析品質・効率を上げることは一過性のものであってはいけません。持続可能な形で仕組みを構築することが重要になります。
システムを安定して運用することはもちろん重要です。しかし、時にはシステムを利用する分析者に依頼すべき事項も多くあります。
例えば、各チームで利用しているデータを一覧化してもらって管理するなど、分析者が実施する必要がある業務も発生します。そのため、分析者の業務を設計することも求められます。
データ管理を適切に行うために、システムでカバーできる範囲・業務でカバーする範囲を見極めて分析組織全体の品質・効率を向上する仕組みを構築する力が求められます。
システムは作って終わりではないからね。システムを作った後に、いかに効率的に使ってもらうかが重要だよ。そのためには、システムを作った後にどんな業務をしてもらうかまで考えることが大切だよ。
エンジニア型データサイエンティストに向いている人
エンジニア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。
- 新しい技術が好きな人
- 計画的に物事を進められる人
新しい技術が好きな人
一つ目は新しい技術が好きな人です。
エンジニア型データサイエンティストは、効率的なシステムを構築するために様々なシステム知識が必要です。また、近年では多くのソリューションが世に出回ってきています。
そのため、常に新しい技術を知っておく必要があります。
エンジニア型データサイエンティストには最新の技術動向を追っていくことが重要であり、このような新しい技術が好きな人はエンジニア型データサイエンティストに適性があります。
技術が大好きな人には超オススメできるよ。技術はすぐに出てきて色んなものが生まれているから最新の技術動向を追うのは大変だよ。だから、好きで楽しくできる人の方がいいよね。
計画的に物事を進められる人
二つ目、計画的に物事を進められる人です。
エンジニア型データサイエンティストは、システムを開発するにあたって、設計から実装、テストまでの全ての段階において、計画的に物事を進める必要があります。
そのため、計画的に物事を考え、細部まで見落とさずに進めることができる人は、エンジニア型データサイエンティストとして向いています。
システム構築は計画が超重要だからね。綿密な計画を立てて、計画通りに着々と進めることができる人はエンジニア型データサイエンティストに向いているよ。
エンジニア型データサイエンティストのキャリアパス
エンジニア型データサイエンティストのキャリアパスの一つに「データ」を最大限活用するためのシステムを構築するシステムマネージャーロールがあります。
顧客データの活用が重要視されている市場環境の中で、システムは非常に重要な役割を持ちます。システムをうまく構築すること自体が企業の競争力になります。
システム構築は億単位の費用がかかる上に、数か月~数年かかることはざらにあるため、重要なプロジェクトとして位置づけられることが多いです。
昨今のDXの流れを受けて、システム構築には「データ活用」の観点がますます重要視されています。
「データ活用を最適化」ために、「データ管理」だけでなく「データ活用」見据えたシステムを構築するシステムマネージャーの役割は今後さらに重要となっていき、需要が高まっていく人材です。
最近はますますデータ活用が重要視されてきていて、データ活用を構築する人材はより重要になるよ。データ活用を考えられるシステムマネージャーは企業の競争力を作る大事な役割なんだ。
エンジニア型データサイエンティストになるには「知識習得」と「実践経験」
エンジニア型データサイエンティストになるためには、「知識習得」と「実践経験」が必要です。
まずは、エンジニア型データサイエンティストとして活躍できるために必要な最低限の「知識習得」が重要です。特に、近年重視されているのが「クラウド知識」です。「クラウド知識」を中心に必要な知識を身に付けていくことが大切です。
次に、「実践経験」です。ある程度の知識が身に付いたら知識を「活用」していきます。これには実践経験が重要で、システム構築の現場で経験を積むことが重要です。
このように「知識習得」と「実践経験」を繰り返すことで、データ活用を最適化するためのシステム設計が徐々にできるようになります。
システム構築の環境がないのであれば、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。
知識はつけるだけだと意味がないよ。活用してようやく価値になるんだ。活用できる環境がないのであれば、身を置く場所を変えるところから考えるべきだよ。
【まとめ】エンジニア型データサイエンティストは企業の競争力を作る
エンジニア型データサイエンティストは企業の競争力を作ると言っても過言ではありません。
なぜなら、エンジニア型データサイエンティストは組織全体の「データ活用」を決定づけるシステム構築を担う重要な役割だからです。
「データ活用」が重視される昨今の環境ではより一層求められる役割になります。
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コチラ！
下記、本記事のまとめです。
- エンジニア型データサイエンティストってどんな役割？
→「データ活用」を推進する「データ管理」のプロフェッショナル！ - エンジニア型データサイエンティストはどんな仕事をするの？
→「インフラレイヤー」でデータ活用を最適化するシステムを構築する！ - エンジニア型データサイエンティストに求められるスキルって？
→「データ管理を最適化する力」が求められる！ - エンジニア型データサイエンティストのキャリアパスは？
→データ最大限活用するシステム構築を担うシステムマネージャーロール！ - エンジニア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！ - エンジニア型データサイエンティストは企業の競争力を作る重要な存在！
今回は以上になります。
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