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November 01, 2012

データサイエンティストって、何?

注目の職種!データサイエンティストになるための条件@Tech総研


倉橋:2つの能力が必要です。ひとつはまさに分析・統計学的な専門スキルや知識。もうひとつはコンサルティング力やビジネス的知識。分析や予測をするにも、そのテーマとなる仮説が必要です。そこで仮説を持つ方から詳細なヒアリングをして、仮説をうまく引き出して、その中身をしっかり理解する能力が必要なんです。

佐藤:理想はこの2つの能力を完璧に備えることですが、そんな人はなかなかいません(笑)。ただどちらか一方のスキルしかない場合、いろいろ不都合な面が出てきますよね。だからどちらも“ある程度のスキル”があることが大事なんだと思います。
確か倉橋さんは医療系から発展してデータサイエンティストになったんですよね?

倉橋:僕の場合、医療系の統計研究室で統計の研究をしていました。その時、多くの医師から統計に関する相談や仮設をヒアリングすることを実践していたので、それによって分析能力と対話能力の2つの能力を自然と身につけることができた気がします。


結局何をやる職種かわかりませんなあ。
医療の現場で収集したデータを治療を活かせるようにする、という人はいるんだろうなあ、ということはアマサイにもわかります。


倉橋:実際、マーケティング側の感や経験と、インフラ側のデータを活用して分析・予測・最適化していくことで、確実に自社のサービスの品質や売上向上につながった事例が山ほどあります。サービス改善ではZynga、Amazon、Netfrixなどが行なっているA/Bテスト。Web業界では介入評価が簡単に行えるので分析も行いやすいです。他にもコスト削減や新商品開発にも利用できます。米鉄鋼会社Rocky Mountain Steel Millsという会社は、ある工場を再稼働するかどうか意思決定するために、データを見ながら需要予測を活用。収益が予測された段階で再稼働を決定できたわけですが、もし早まって生産再開していたら、4,300万ドルの損失を受けるところだった、というように。(『分析力を武器とする企業』より)このように自分の分析結果が直接サービスの改善につながる。この「目に見えるインパクト」は体験してみるとかなり衝撃的ですし、やりがいも感じます。

マーケッターのことなのかなあ。マーケティングを感でやっているってこと自体信じがたいですがね。統計学使わないの?だったら、サイエンスの視点が必要です。てか、市場調査ってサイエンスでしょう。

米国でマーケティングで学位取ったという輩って何してんのかな。

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