BI

データ分析の民主化で立ち上がる“市民”--シチズンデータサイエンティストの正体

2016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。

 Gartner流に言えば、データサイエンティストとインフォメーションアナリストの分断は、SPSSやSAS、Rなどのデータサイエンスができることとデータディスカバリができることの違いによるものだ。このツールの違いは、目的が違うことから来ている。

 「クルマと言っても、より多くを乗せるバス、雪道でも走れる四駆、より速く走るためのレースカーは異なる。目的が違うからツールも異なる」(Howson氏)

 目的が異なるツールは、求められるスキルも異なる。四駆は乗用車であり、自動車免許があればいいが、バスだと専門の免許が必要だし、レースカーで競走するには、高度な訓練が必要となってくる。同様にデータディスカバリは業務でPCに慣れているビジネスマンの利用を想定しているが、データサイエンスは統計学の知識を前提にしている。

 ちなみに、Gartnerは、BIアナリティクスをデータディスカバリとデータサイエンスというカテゴリに加えてHadoopやNoSQL、「Netezza(現IBM PureData System for Analytics)」などのアナリティクス専用機を“ビッグデータ”というカテゴリに分類。それぞれの強みを掛け合わせた“ビッグデータディスカバリ”と呼ぶツール群が求められていると主張している。

誰がなるべきなのか

 それでは、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ギャップを埋めるための存在であるシチズンデータサイエンティストはより具体的にどういった人材がふさわしいのか?

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