近年、通信機器の発達、各種センサー、インターネットのサービスの普及などにより、収集・蓄積が可能なデータの種類と量が急激にに増大しています。

そして、それらの膨大なデータから、ビジネスに活用する知見を引き出す高度な人材として注目されているのが「データサイエンティスト」です。

2012年頃からビックデータという言葉がメディアに頻繁に取り上げられるようになり、データサイエンティストという言葉が使われるようになりました。

データサイエンティストという言葉は海外から輸入されたものです。そのため日本ではデータサイエンティストの定義も曖昧なままにしているところがあり、様々な齟齬が起きています。

データ分析の専門家といっても実際に業務に生かすには、顧客とコミニケーションを綿密に取り、分析すべきテーマを実際に解ける問題えと置き換える必要があります。そのようなデータサイエンス人材が絶対的に少ないのが現状です。

データサイエンス協会によれば、データサイエンティストの役割は「データの持つ力を解き放つ」ことであり、人間を数字入力や情報処理の作業から解放するプロフェッショナルな人材」としています。

そしてデータサイエンティストに求められるスキルとして、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つの能力を定義しています。

ビジネス力とは、解決すべきビジネス上の課題の背景を理解した上で、その課題を整理し、実際に解決できる能力であるといいます。例えば、まず入り口の段階である、データ分析を行うための目的やテーマの設定ができること。

2つ目のデータサイエンス力は、情報処理や人工知能統計学などの知識を持ちそれを使いこなすことができる能力。例えばデータ分析の目的が決まった後に、解決すべき問題を形にし、どんなアプローチで取り組むかを考える際に強なスキルを持っている。

3つ目のデータエンジニアリング力は、現場で実際にデータを取り扱うことができる能力。データを収集し、処理を行い分析して結果を出すということができる。

日本ではこれまでデータサイエンティストの人材を輩出する大学の学部、教育機関等がほとんどありませんでした。最近、ようやく滋賀大学や横浜市大にデータサイエンス学部が誕生しましたが、現状ではデータサイエンスを探しても、ほとんどいない状態で、日本の大手企業などはインドなど海外からも人材を確保しようとしています。人材不足への対応が喫緊の課題となっています。