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ITエンジニアの中でも、データサイエンティストという職種はよく聞く職業となってきましたが、
実際どのような仕事をしているのでしょうか？
今回、データサイエンティストの仕事内容についてまとめて行こうと思います。
<データサイエンティストとは>
データサイエンティスト協会によると
「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」
と定義されています。
一般の方には聞き慣れない言葉が並びますが、実はデータサイエンスは私たちの生活にすでに深く根づいているのです。
代表的な例は、ネット通販で現れるレコメンド機能です。
膨大な消費者全体の情報から「商品Aを買った人は商品Bを買いやすい」といった仮想の私たちの行動が、
データの中から具現化されるイメージになります。
他にも自動運転のセンシングやスポーツのリアルタイムでの映像解析など、
データサイエンスが持つ力を利用拡大して現在の私たちの生活は成り立っています。
<データサイエンティストの仕事内容>
データ分析環境の構築
データ分析環境の構築や運用は、データサイエンティストの仕事内容を代表するものです。
分析の対象となるデータを収集するためには、システムのログやAPIから得たデータを収集するバッチの構築、運用が必要です。
この際、収集したデータは、利用しやすいフォーマットに変換、統一します。
さらに、取得したデータを蓄積するため、HadoopやMySQLなどDB環境の構築も行います。
DB毎の特徴を理解した上で、セキュリティ要件やスケーラビリティも考える必要があります。
また、収集、蓄積されたデータを取り出すためには、BIツールやデータ操作環境の構築も不可欠なのです。
分析スピードが事業に大きく影響する業界もあるため、データ操作環境の構築では負荷対策も講じることになります。
データ分析だけに着目されることが多いデータサイエンティストですが、
データの収集、蓄積、抽出が円滑に進むよう環境の構築、運用においても重要な役割を担っています。
データの分析とレポーティング
データサイエンティストが行う分析とは、データからビジネス上の課題や発想を発見することなのです。
具体的には、仮説検証型、知識発見型など、いくつかの手法の中からとるべきアプローチを選んで進めることになります。
また、レポーティングと呼ばれるKPIの視覚化も重要な役割です。
一般的には、BIツールのダッシュボードが成果物となりますが、
万が一、KPIに抜けがあれば、誤った分析結果が意思決定に影響を与える可能性があるため、
KPIの設計には細心の注意が求められてきます。
ビッグデータの活用と事業利益への貢献
データサイエンティストの最も重要な役割は、データを活用して事業利益へ貢献することです。
データに隠れているパターンを発見し、最終利益に繋がる傾向を特定できるかは、
データサイエンティストの手腕にかかってきます。
顧客行動を詳しく追跡したり、トレンドに関する知見を手に入れるためには、
効率的かつ有効なアプローチを持続する必要があります。
また、範囲を拡大させつつ、分析精度を高める技術も今後更に求められてきます。
データサイエンティストにとって、ビッグデータの可能性を探り続けることは継続的な役割と言えるでしょう。
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いかがでしたでしょうか？
セールスエンジニアの仕事内容についてまとめてみました。
是非、参考にしてみてください。
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