企業が効率的なデータ活用を行うためには、データを適切に扱うことができるデータ活用人材（データサイエンティスト）を確保する必要があります。それでは、データ活用人材にはどのようなスキルが求められるのでしょうか？
本記事では、データ活用人材の必要スキルやプロジェクトにおける役割についてご紹介します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。
データ活用人材（データサイエンティスト）とは？
まずは、データ活用人材（データサイエンティスト）という言葉について理解しておきましょう。なお、便宜上この記事では「データ活用人材」の呼称で統一します。
データ活用人材とは、データ活用に必要な知識・スキルを有した人材を意味する言葉です。前述した通り、データ活用人材はデータサイエンティストと呼ばれることもあります。
効率的なデータ活用を実現するためには、膨大なデータを収集・分析し、複数の関係者を巻き込みながらプロジェクトを進める必要があります。そのため、データ活用人材には数多くのスキルが求められます。
昨今、データ活用の重要性が強く叫ばれるようになり、データ活用人材のニーズは高まっていますが、データ活用人材には様々なスキルが要求されるため、ビジネス市場においてはデータ活用人材の慢性的な人手不足が大きな課題となっています。
データ活用人材の必要スキル 3 つ
データ活用人材には、具体的にどのようなスキルが求められるのでしょうか？自社でデータ活用プロジェクトを進める際の重要なポイントになるため、事前に内容を理解しておきましょう。
1. 一般的なビジネススキル
意外だと感じるかもしれませんが、データ活用人材には一般的なビジネススキルが求められます。なぜなら、効率的なデータ活用を実現するためには、数多くの関係者を巻き込みながらプロジェクトを進める必要があるためです。
具体的なスキルとしては、
- 文章作成スキル
- 資料作成スキル
- コミュニケーションスキル
などが挙げられます。
関係者に対して状況を正しく伝えるためには、分かりやすいメール・文書を作成する必要がありますし、会議を行う場合はプレゼン用の資料を準備しなければいけません。
また、多くのプロジェクトメンバーや関係者の意見をまとめ、プロジェクトを円滑に進めるためのコミュニケーションスキルも必要不可欠です。
このように、データ活用人材は一般的なビジネススキルを有していることが望ましいといえます。
2. データエンジニアリングのスキル
データエンジニアリングとは、データ分析を行うために膨大なデータを収集・整理することを意味する言葉です。データ活用を実現するためには、その基となるデータを準備する必要があるため、データエンジニアリングはとても大切な要素になります。
データエンジニアリングの具体例としては、
- データ基盤の構築・運用
- データの収集
- データの整理・加工
などが挙げられます。
データ活用を行う際にはデータ基盤を利用することが一般的であり、データ基盤の構築・運用もデータエンジニアリング業務の一つとなっています。なお、データ基盤とは、データに関する様々な処理を一気通貫で行うことができる IT ツールのことです。
また、データの収集や整理・加工もデータエンジニアリングの一種です。社内に点在するデータを一元的に収集し、それらのデータを分析しやすいように整理・加工します。
データ活用の精度を高めるためには、データエンジニアリングによる事前準備が必要不可欠です。そのため、データエンジニアリングもデータ活用人材の必要スキルの一つだといえるでしょう。
3. データサイエンスのスキル
データサイエンスとは、膨大なデータを分析し、その結果を踏まえて適切なアクションを導き出すまでの一連の検討プロセスを意味する言葉です。データエンジニアリングで準備したデータをデータサイエンスで活用する、というイメージが分かりやすいと思います。
効率的なデータサイエンスを実現するためには、様々なデータを多角的に分析し、有効な仮説を導き出す必要があります。そのため、客観的なデータから重要なポイントを見抜くための鋭い洞察力が求められます。
また、近年はデータサイエンスにおける人工知能（ AI ）の活用が一般的となっています。そのため、データサイエンスを実践するためには、 AI に関する知識・経験も必要になります。
このように、データ活用人材はデータ分析スキルや洞察力、 AI に関する知識・経験など、数多くのスキルが求められます。昨今、「 ChatGPT （ AI チャット）」や「 Medjourney （画像生成 AI ）」などの生成 AI が大きな注目を集めているため、生成 AI に関する知識・経験を有した人材がいれば、とても貴重な存在になると言えるでしょう。
データ活用人材としての役割とは？
データ活用人材には様々なスキルが求められることをご説明しましたが、すべてのスキルを有した優秀な人材を揃えることは非常に困難です。それでは、現実的に考えた時の「データ活用人材としての役割」とは、どのようなものでしょうか？
まずは、データ活用人材を確保する目的を考えてみましょう。データ活用人材を確保する目的は、言うまでもなく「自社のデータ活用を成功させること」です。
つまり、データ活用人材はデータ活用プロジェクトをいかに推進するか？という点を意識することが重要なポイントになります。そのため、もしスキルを有した人材が見つからなければ、外部の専門家と連携してプロジェクトを進める必要があります。
また、場合によってはプロジェクトの全体スケジュールを策定したり、プロジェクトの進捗管理を実施したりするなど、プロジェクトマネージャーのような役割を担うケースも存在します。
このように、データ活用人材はプロジェクトの推進を第一に考えて行動しなければいけません。自社のデータ活用を実現すべく、社内外のリソースを最大限に活用しながら、多くの選択肢の中から最適なものを選び、プロジェクトを進めてください。
関連記事：データ分析プロジェクト成功への第一歩：進め方や越えるべき障壁、必要な人材スキル
データ活用を成功させるためのポイント
本章では、データ活用を成功させるためのポイントについて解説します。なお、今回は自身がデータ活用人材になるのではなく、データ活用人材を雇ってプロジェクトを推進するケースを前提としています。
この内容を意識することで、自社のデータ活用を成功に導くことができる可能性が高まります。データ活用に着手する前に、重要なポイントを正しく理解しておきましょう。
データ活用の目的を決める
データ活用を成功させるためには、事前にデータ活用の目的を決める必要があります。自社の目指すべき姿を具体的に描き、ゴールに向けて逆算して考えましょう。
ゴールが決まれば、どのようなデータをどのように活用すべきなのか？が見えてきます。特に、新しいデータ活用人材を雇う場合は、自社の「ビジョン」や「思い」を正確に伝えることが重要になるため、時間をかけて慎重に検討を進めてください。
自社のデータを適切に管理する
効率的なデータ活用を進めるためには、自社が保有するデータを適切に管理する必要があります。整理した状態でデータを保管し、必要なタイミングですぐに取り出せるように準備してください。
データ活用人材を新たに雇用する場合は、当然ながら自社データに対する理解がない状態からのスタートになり、データが煩雑な状態では作業を進めることができません。そのため、事前のデータ管理は必要不可欠だといえるでしょう。
また、データに対して優先順位を付けることも重要なポイントです。企業が保有するデータ量は膨大であるため、すべてを管理することが難しい場合には、自社に必要不可欠だと思われるデータを優先して管理するように工夫することが大切です。
データ基盤を導入する
データ基盤とは、データを収集・管理・分析するためのシステム群を意味する言葉です。データ基盤はデータ活用におけるすべてのプロセスを一気通貫で実行可能なため、大幅な生産性向上に繋がります。
データ活用人材を雇う場合、データ基盤の導入は重要なポイントになります。データ基盤を導入していない場合、必然的に作業者の負担が大きくなるため、データ活用人材の確保は益々難しくなります。
データ基盤の導入には一定のコストが必要になりますが、必要経費として捉えて前向きに導入を検討してください。
代表的なデータ基盤の種類
最後に、代表的なデータ基盤の種類についてご紹介します。データ活用を進める上での重要なポイントになるため、前提知識の一つとして正しく理解しておきましょう。
データウェアハウス
データウェアハウスとは、膨大なデータを保管するための IT ツールであり「データの倉庫」と例えられます。また、英語の「 Data WareHouse 」を略して DWH と呼ばれることもあります。
データウェアハウスを活用することで、データ収集を効率化でき、集めたデータを整理された状態で保管することが可能です。これにより、必要な情報をすぐに取り出すことができるため、円滑なデータ分析・データ活用に繋がります。
データレイク
データレイクとは、膨大なデータをそのまま格納するための IT ツールです。つまり、データレイクはデータを保管するための場所であり、その特徴から「データの湖」と例えられることもあります。
データレイクの大きな特徴として、
- テキストデータ
- 動画データ
- 音声データ
など、異なる形式のデータを一元的に保管できる点が挙げられます。
データレイクでは、形式を変えることなく様々なデータを格納できるため、分析までのリードタイムを短縮することが可能です。ただし、データウェアハウスとは異なり、保管されたデータが整理されていない点には注意しておきましょう。
データマート
データマートとは、データウェアハウスに存在するデータを抽出・加工して保管するための IT ツールです。データを分析・活用するためにはデータを加工する必要があるため、データマートは必要不可欠になります。
昨今、企業が保有するデータは多様化しており、そのままの状態でデータ分析を行うことは非常に困難です。そのため、データマートの重要性は益々高まっているといえるでしょう。
関連記事：自社のデータ管理に役立つ「データ基盤」とは？構築の手順を 5Step で解説！
まとめ
本記事では、データ活用人材の必要スキルやプロジェクトにおける役割についてご紹介しました。
効率的なデータ活用を実現するためには、データ活用人材の存在が重要なポイントになります。この記事を読み返して、データ活用人材の必要スキルを理解しておきましょう。
ただし、データ活用人材には数多くのスキルが求められるため、自社だけで完結させることが困難なケースも珍しくありません。その場合、データ活用人材を新しく雇用することも有効な選択肢になります。
また、データ活用人材を雇うのであれば、自社のデータ管理やデータ基盤の導入など、意識すべき注意点が複数存在します。そして、これらのポイントを意識することで、自社のデータ活用を成功に導くことができる可能性が高まります。
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本記事を参考にして、ぜひ自社におけるデータ活用を検討してみてはいかがでしょうか？