ヘルスケア分野におけるデータ取得において、データの品質や量にバラつきがあることがしばしば問題となります。特に、非構造化データの扱いについては、まだまだ大きな課題があります。

例えば、介護領域におけるデータは、まだ多くが非構造化データであり、大部分が構造化データである医療領域とは大きくかけ離れています。これが、医療と介護をデータで繋ぎ・まとめ・総合的に分析する大きなハードルともなっています。組織的な視点で見ても、病院などの医療機関には医療情報部がありますが、介護施設には介護情報部などは無く、現場でバタバタと対応しているところがほとんどです。医療と介護のデータ人材の圧倒的な差があ流のが現実です。

次に、データ取引・流通においては、データの権利や価値が不明確であることが課題です。データのプライバシーやセキュリティの問題もあります。これらの問題を解決するためには、適切な契約書や規制（各種関連法令や規則・条例等の理解と運用）が必要となりますが、この領域に精通している人材は圧倒的に少ない状況です。現場でも手探りの状態ですね。

最後に、データオペレーションにおいては、データの加工や保存方法に課題があります。特に、データの保存期間や保存方法については法律に基づいた規制が存在することがあります。また、データの更新や管理方法についても、適切な方法を選択する必要があります。しかしながら、上記同様にこの領域に精通している人材も圧倒的に少ない状況です。

データサイエンスのエキスパートを育成しても、そこに適切なデータを見つけ、抽出し、適法に繋ぐデータオペレーションに精通した人材の育成が不十分というのが今の日本における隠れた大きな課題だと思っています。このあたりについては、大学に置いても論文の対象になるようなものではなく、学位などももらえるわけでもないので、そういった講座すらない状況です。

要は、腕の良い板前さんばかりいても、良い魚をとってきてくれる漁師さん、そのまな板の上に持ってきてくれる仲買人さん等がいないと料理できないのです。

これらの課題を解決するためには、適切な人材の育成や、オープンデータの　取引・流通整理など、社会全体で取り組むことが求められます。

データ取得、データ取引・流通などのデータオペレーション業務においては、まだまだ多くの課題が存在しますが、これらを解決することで、データサイエンティストが活躍できる舞台がようやく完成すると考えています。