googleトレンド

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データサイエンティストという言葉がメディアを賑わしたのは2013年から2014年、しかし、Googleトレンドで「データサイエンス」というキーワードの検索トレンドをみると、毎年、着実に検索件数が増えていることからもわかるように、着実に広まりつつあります。

データサイエンスというのは背景に大規模なデータ処理が可能となってきて、それらのデータを分析して新たしい知見や施策を導き出すことができるのではないか、というところから生まれてきた分野ですが、

境界領域の業務でもあって、データ分析・統計などの知識も必要ですが、大規模データの処理基盤をどのように作るのがよいかというエンジニアリング・実装に関する知識も必要とされる面があり、一方で、データ分析した結果からビジネス面・業務面へのメリットを生む具体的な施策・提案を導き出す必要があり、ビジネスや業務に関する理解を求められる面もあります。

“データサイエンティスト=特殊な仕事”ではない、誰もがなれる「問題解決型」データサイエンティストとは

 

この記事などは、データサイエンティストに求められるスキル・人物像をわかりやすく、具体的な例もあげて解説してくれています。

また、2016年のデブサミで発表されていた、実際のIT企業でデータ分析グループでのマネジメント方法の変遷の説明などは、この新しい境界領域業務が、現場でどのようなところで難しい面があり、どのように定着しつつあるかを感じさせてくれる内容です。

データ分析グループを抱える組織の失敗例と、正しい運用へ導くポイント

 

データサイエンスも、最初の脚光からしばらくたち、現場での試行錯誤が積み上がりつつあり、専門家を育成する教育プログラムを提供するところがでてきたり、ほかの部署との業務の連携の仕方についての認識が広まりつつあったり、本格的に定着しつつあるフェーズにあるのかもしれません。