07:302016年になってにわかに注目を集める“シチズンデータサイエンティスト”。データサイエンティストよりも急速に増加すると予測されているが、誰がふさわしいのかを考える。Tweetクリップ“シチズンデータサイエンティスト”が注目されている。人間の言葉や行動履歴なども含めて、さまざまなものがコンピュータで計算、処理できるようになったビッグデータ社会で注目されてきたのが、“21世紀で最もセクシーな職業”として有名なデータサイエンティストだ。“シチズン(市民)”は何を意味するのだろうか?データサイエンティストにはさまざまな定義があるかもしれないが、最終的には統計学の専門家というところは共通している(データサイエンティストという言葉を世に広めた論文により詳細に記述されている)。Hadoop」やPythonでソフトウェアを書ける、最近で言えば、機械学習も活用できる人材、それがデータサイエンティストと定義することもできるだろう。Shacklett氏が書いているように「すべての企業にデータサイエンティストを雇う余裕があるわけではない」。データ活用を重視する動きが増幅していることから引く手あまたの人材であり、どこにでも転がっているという人材ではない。関連記事:セルフサービスBIとは何か?第1回:なぜ「セルフサービスBI」がビジネスユーザーにウケるのか?第2回:IT部門は「セルフサービスBI」にどう関わるべきか?第3回:事例に学ぶ「セルフサービスBI」導入の3つのポイントそこで、この1年で出てきたのがシチズンデータサイエンティストという存在だ。シチズンという言葉の裏には、データサイエンティストという少数の専門家だけではなく、より多くの人間がデータを分析できるようにすべきである、つまりデータ分析を“民主化"すべきであるという意味合いが込められていると取れる。この論理の延長線には、少数の専門家による分かりづらい専門知識だけに基づくのではなく、専門家に加えて営業やマーケティング、財務や経理、工場といった量産部門などさまざまな部門がデータを分析して議論を経た上で、製品やサービスを開発したり、営業施策を展開したりした方がいいということが見えてくる。企業の意思決定は、客観的なデータを起点にすべきだが、その議論にはより多くが参加すべきという考えだ(政治の世界で言う民主化とのアナロジーで考えれば分かりやすいだろう)。Howson氏はシチズンデータサイエンティストの必要性を強調した。その必要性とは、ビジネスの状況を分析するインフォメーションアナリストとデータサイエンティストが“分断”されているという状況を踏まえ、インフォメーションアナリストとデータサイエンティストの間を補うものとしてシチズンデータサイエンティストがいるというものだ。Howson氏インフォメーションアナリストとデータサイエンティストの間の分断は、それぞれが活用するビジネスインテリジェンス(BI)ツールから見えてくる。Softwareの「Spotfire」などのデータディスカバリだ。“セルフサービスBI”とも呼ばれるデータディスカバリは、ユーザー部門のエンドユーザーがクライアントPCにあるデータやデータウェアハウス(DWH)に格納されている全社的なデータ、あるいは社外にあるデータ、オープンデータなどを分析するが、セルフサービスという言葉が示す通り、IT部門が介入することなく使えるのが売りのひとつだ。データディスカバリについてHowson氏は「使いやすく、迅速性があるが、探索の深みがない、複雑な分析には適していない」と指摘する。データディスカバリは、グラフィカルに表示されるデータをクリックしてドリルダウンして詳細を見ることができる。データ分析のハードルを下げることが目的と言えるデータディスカバリは使いやすさを優先しており、複雑な分析への対応は考慮していない。何が起きたのかを知る「記述的(Descriptive)」、なぜ起こったかを知る「診断的(Diagnostic)」に対応できる。今後何が起きるのかを知る「予測的(Predictive)」、その時に何をすべきかを知る「処方的(Prescriptive)」には対応しない。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。