情シスから始まるデータ分析

データ分析のためのチームビルディング--情シスとマーケの重要スキルセット

大城信晃 2016年03月29日 07時00分

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 前回は「情シス」と「マーケ」のためのデータ分析基盤について論じた。本稿では情シスやマーケの部署が、これらの基盤を利用し、実際にデータを分析 するための人材の視点から求められるスキルセットと体制について考えてみたい。

スキルセットとチーム編成

 まずメンバーのスキルセットだが、ビジネス課題を解決するためのデータ分析には大きくビジネス力、データエンジニアリング力、データサイエンス力の3要素が必要と言われている。以下はデータサイエンティスト協会が公開しているスキルチェックリストからの引用である。まずはこの3要素について整理しよう。

データ

 まずはビジネス力だが、各種業務を行う中でのビジネス課題を見つけ、打ち手につなげる力である。自社の強みや顧客の理解、競合の状況、業界全体の知識などを元に、戦略や打ち手を考える力で、経営層や企画職、営業職に必須のスキルである。

 次にデータエンジニアリング力であるが、データベース(DB)ごと各所に散らばったデータをつなげたり、大量にたまったログデータを加工し、データをハンドリングする力である。技術職、特にDBエンジニアやインフラエンジニアなどシステムの基盤を作る際に必須となるスキルである。

 最後にデータサイエンス力。こちらは統計学や機械学習を駆使し、分析や高度なモデリングを展開する力である。データと分析手法に関する知識のほか、例えばアンケートやABテストでデータを収集する際のサンプル数を決める、コントロール群を用意するなど、分析計画に対する知識も求められる。研究者やアナリスト、クオンツといった職種で必要となるスキルである。

ユニコーンは見つからない

 さて、ここまでデータ分析に必要となるスキルセットを見てきたが、実際のところ3要素全てに精通する人材はユニコーン(伝説上の生き物)と言われる程見つからないか、仮に見つけても需給バランスからかなり高単価な人材となる。

 また新人に対して3要素を最初から全て学んでもらうというのも仮に各要素に1年ずつ費やしたとしても3年と時間がかかりすぎ、現実的ではない。(しかも、各分野は1年でマスターできるようなものではない)

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