データサイエンティストは「やめとけ」、「きつい」と言われる3つの背景とは。やりがいや市場価値を上げるスキルも合わせて紹介

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データサイエンティストの案件

はじめに

データサイエンティストとは、ビッグデータなどの膨大なデータを収集・分析し企業の経営課題を解決するための提言を行うプロフェッショナルです。

近年では、ビッグデータを始めとしたさまざまなデータを活用しビジネスに役立てる動きが加速しています。

さまざまな業界や企業でデータ活用の重要性が叫ばれ、それに伴いデータサイエンティストの需要も高まってきています。

データサイエンティストは将来が期待される職種である一方、おすすめできないと言う声もあります。

今回はそうした背景について解説するとともに、データサイエンティストのやりがいや市場価値を上げる方法についても紹介していきます。

期待値コントロールが難しい・会社とのギャップがある

データサイエンティストは膨大なデータを分析して経営課題の解決に導くことを期待されることから、会社経営陣の期待値と実態の間にギャップが起こることがあります。

これはデータサイエンスについてあまり知識がない、もしくはなんとなく理解している経営陣や依頼主からの期待値が高い場合に発生するケースです。

また、機械学習やAIを使ったデータサイエンスを行う予定でも、現場環境が整備されていないといった状況は多々あります。その場合はまずデータ基盤の整備とダッシュボード作りに専念することになります。

経営側からそういった状況に対して理解を得ることができないと、短期間で最終的な結果を求められお互いの認識に相違が生じてしまいます。

データサイエンスはトレンドの分野でもあり期待が高く、依頼側の理想だけが先走ってしまうとこのように会社経営陣との間に業務の進め方や成果に対するギャップが生まれ期待値をコントロールすることが難しくなります。

データ集計・分析基盤が整備されていない

データを分析し経営課題へ活用していくためには、そのための分析基盤の構築が必要です。

分析基盤が整備されていない場合は、分析に必要なデータを集められないため基盤の作成から行う必要があります。

日々のビジネス活動によって集まる大量の情報を活用するために、ダッシュボードの設計・集計するためツールそして分析基盤にいたるまで技術的に整備する必要があります。

分析基盤を構築することで、大量のデータを自動的に分析でき属人化を防げるだけでなく、一貫したシステム連携によりよりスムーズにデータ活用ができるようになります。

まずはデータを集計する必要がありますが、データ集計に使われるツールはGoogle Cloud Composer・Embulk・fluentdなどがあります。

その他にも状況に応じてプログラミングを用いた機械学習などを利用してデータの収集・加工を行うこともあります。

そのためPython・R・SQLなどのプログラミングスキルが求められることもあります。

また分析基盤は、担う役割によりいくつかの要素に分けられます。

• 大量のデータをそのまま保管する「データレイク」

→集計された膨大なデータを、加工していない状態でそのまま保管する機能です。

この段階ではさまざまな形式のデータを保管します。

データの蓄積には、Google Cloud Storage・Amazon S3・snowflakeなどのツールを用います。

• 集まったデータを加工し整理する「データウェアハウス」

→データレイクに蓄積したデータを、データ分析の目的に合わせて集計・統合し加工したものを保管することをデータウェアハウスと呼びます。

データの加工には、Google BigQuery・Amazon Redshift・Treasure Dataなどのツールを用います。

• データを加工し経営にすぐ活用できる状態で保持している「データマート」

→データウェアハウスと似ていますが、データウェアハウスがデータの保管のための整理であることに対し、データマートではダッシュボードで数値が可視化されているなどすぐ情報として使用できる状態にまで加工されていることが一般的です。

社内政治が面倒・きつい

データサイエンティストとしてパフォーマンスを発揮するためには、経営陣との信頼関係も重要となりそのための社内政治が必要なことがあります。

集計し分析したデータは、データそれ自体だけでは意味がなく経営陣が中心となって活用していかなければ何も変わらないためです。

そのためには、そもそもデータ分析をする意義や分析されたデータを活用するメリットを上層部に理解してもらい積極的なデータ活用を行ってもらうように働きかける必要があります。

分析から得られた結果を専門用語を知らない相手に対してもわかりやすく説明し、理解してもらえるような対応力や関係構築力が求められます。

社内政治のためにも分析結果のプレゼンなど、「見せ方」の工夫が必要

分析したデータの価値を認識してもらうためには、分析結果をどのように資料としてまとめ、プレゼンするかなどの見せ方に関する工夫も求められます。

そのデータに価値があることを自分だけが分かっている状態ではなく、経営陣にも理解してもらうためにどのように効果的に伝えることができるかといったプレゼン能力も必要です。

このように、データサイエンティストはデータ分析のスキルだけでなくそれをどのように伝え魅力を感じてもらうかというところまで気を配るため、さまざまなスキルが求められることからこうした点もきつい職種だと思われる一因となっています。

チームがなく孤立しやすい。ゆえに激務にもなりやすい

データサイエンティストは新しい職種であることから基本的に企業に少数しかいないことが一般的で、業務もその人に属人化してしまいやすい傾向にあります。

そのため周りに業務上の相談をできる人が少なく、個人ですべての業務を進めることも多いため組織の中で孤立してしまいやすいです。

さらにはデータサイエンティストに関する周囲の理解もばらつきがあることから、データに関する「なんでも屋」といったポジションに捉えられてしまうことも少なくなく、あれこれと業務を依頼されてしまい結果的に激務となってしまうことがあります。

キャリアのロールモデルとなる人がいない

データサイエンティストとしてのキャリアのロールモデルが周囲にあまりおらず、今後目指すべきキャリアパスのイメージが湧きづらいという悩みを持つデータサイエンティストが少なくありません。

データサイエンティストとしての職種について社内の理解を得ることや業務上の関連部署とのコミュニケーション調整なども自分が0から浸透させていくようなマインドで取り組む必要があります。

社内でのキャリアパスについても自分が前例となって進めていく必要があることから不安を感じたり気疲れしてしまうなどモチベーションの維持が課題となるケースがあります。

きつくてもデータサイエンティストとして働くメリットとやりがい

データサイエンティストは新しい職種であることから業務範囲について周囲の理解を得る必要があったり、社内で孤立してしまいやすく孤独感を感じやすいといったデメリットがあるとお伝えしました。

ここからはデータサイエンティストとして働くことのメリットややりがいについてお伝えしていきます。

世界的に人材不足で市場価値が高く希少性も高い

データサイエンスをはじめとしたデータ活用は多くの企業に注目されており、年々そのニーズは増加しています。

一方でそうしたデータを扱うデータサイエンティストの人材は不足しており、世界的に先端IT分野の人材の市場価値が上がってきています。

このような状況においてデータサイエンティストとして十分な経験やスキルを身につけておくことは価値が高く、その先のキャリアパスを有利に進めるためにも非常にメリットがあると言えます。

技術とビジネス両方を理解し実務経験をこなすことができる

データ分析の技術的な側面と、レポート作成や経営課題解決のためのアドバイスなどビジネス的な側面両方の実務経験を積むことができます。

データを収集・分析・加工する一連の作業やツールの活用といった技術力を磨くことができる一方で、高いコミュニケーション能力も身につけることができるため幅広いスキルセットを手に入れることができます。

技術力もビジネス力も幅広くかつ高いレベルが求められるため、常に勉強を怠らないような学習意欲などもデータサイエンティストに必要な資質と言えます。

会社員としても年収が高く、フリーランス案件も多く独立がしやすい

データサイエンティストの年収は、スキルや企業により差がありますが概ね650万円前後と言われています。日本の平均年収が約450万円前後であることを考えると、高水準であり高い年収が狙える職種です。

データサイエンティストは世界的に大きな需要があるにも関わらずまだまだ人材が不足しているため、市場価値が高くフリーランス案件も多いです。

一定の経験を積めばフリーランスとして独立もしやすく高年収を確保しやすいことは大きなメリットと言えます。

キャリアパスの幅が広い

データサイエンティストを起点にさまざまなキャリアパスを目指すことができます。

データ分析の経験を活かしてコンサルタント系の職種を目指したり、マネジメント職や専門的なエンジニアなど自分の志向に合わせたキャリアパスの選択肢があります。

具体的には機械学習エンジニア・プロジェクトマネージャー・ITコンサルタント・マーケターなどデータサイエンティストと親和性の高い職種はいくつもあり、スキルや経験を活かすことができます。

もちろんデータサイエンティストとしてより専門性や強みを磨き、データサイエンスにおけるスペシャリストとしての活躍を目指す道もあります。

上流工程に携わることができる

データサイエンティストはビジネスにおける上流工程に関わることができることもメリットです。自社のビジネス構造を理解した上で課題を定義することから始まり、最終的なデータ分析の結果は経営の最前線で活用される可能性があります。

企業の経営にダイレクトに携わることができることはやりがいを感じるポイントと言えます。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストに向いている人というのはどのような特徴があるのでしょうか。

適正がある人の特徴を3つ紹介していきます。

データサイエンスをした先にある「活用」まで自分でやりたい人

まずは、データの分析だけでなくそこから得られた結果を活用するところまで関わりたい人が挙げられます。

データサイエンティストにとってデータの分析はあくまで手段であり、そこから得られた知見を元に経営課題の解決に向けた具体的なアドバイスを行うことまで責任を持ちます。

そのため分析だけ行いたいという人は向いておらず、その先の活用まで興味を持てる人が向いています。

データエンジニアリングだけでなく、ビジネススキルを身につけたい人

データを収集・分析したりそのためのデータ基盤を整えたりといったデータエンジニアリングだけでなく、幅広いビジネススキルを身につけたいという人にも向いていると言えます。

データサイエンティストは、データエンジニアリング以外にもレポート作成やプレゼンテーションスキル、そして高度なコミュニケーション力など多岐にわたるビジネススキルが求められます。

専門的なスキルを身につけながら幅広いビジネススキルを習得したい人にもおすすめの職種です。

試行錯誤できる忍耐力がある人

データサイエンティストは、正解がない経営課題に対してデータ分析を元に最良と思われる答えを探すことが仕事です。

そのためには質と量を担保したデータ収集や分析を根気強く行うことが必要です。

データサイエンティストと言うと華々しいイメージを持つかもしれませんが、実際には試行錯誤しながら泥臭い分析業務を行うため、粘り強く取り組める忍耐力がある人が向いています。

データサイエンティストのニーズが高い業界は？

データサイエンティストのニーズが高い業界はどこでしょうか。ここからは具体的な業界を例にデータサイエンスとの関連性を紹介していきます。

IT/Web業界

IT/Web業界はWebマーケティングやSEO対策など、データ分析のニーズが高い業界です。

データサイエンスとWebマーケティングは親和性も高いため、Web業界での経験もあると活躍の場がさらに広がります。

金融・保険業界

市場リスクや保険における利益・損失の計算モデルなどデータサイエンスが幅広く活用される業界です。リスク領域などのほかにも顧客満足度向上へ向けてのデータ活用などにも各社力を入れている業界です。

製造業界

製造現場においても生産管理やより効率的な稼働などデータ活用の動きが強まっています。データの活用による製造現場のDXを進めるスマートファクトリーと呼ばれる工場も増えてきています。

アパレル（EC）

アパレル・ファッション業界もデータサイエンスが盛んな領域です。ファッションはシーズンや年齢・顧客層により売れるアイテムが大きく変わるため、集計したデータを分析することでより効率的なEC販売戦略を立てることができます。トレンド情報をいち早くキャッチし販売につなげるためにも日々蓄積される購買データが重要となります。

まとめ

今回はデータサイエンティストの仕事内容や実情についてご紹介しました。さまざまな業界や企業においてデータ活用のニーズが高まってきていることから活躍が期待されるデータサイエンティスト。

将来性は高い一方で、求められるスキルの幅が広かったり経営側との期待値のズレが起こる場合があるなど注意が必要なところもあります。

データサイエンティストは会社の方向性を左右するような重要な経営課題に最前線で携わることができ、やりがいや介在価値を感じることができるポジションです。

1. データサイエンティストは新しい職種であることから、周囲の理解が不十分だったり未整備な環境だったりと理想と現実のギャップが起こりがち
2. 分析業務だけでなくレポート作成やプレゼンテーションなど高度なコミュニケーション能力も求められる
3. 世界的に人材が不足しているため市場価値が高く、経営課題にダイレクトに関わることができるなどやりがいも多い職種

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