データサイエンティストの仕事は、統計学、コンピュータサイエンス、データ分析を駆使して、膨大なデータを構造化しながら整理し、企業がデータを活用したアクションを起こすために必要な情報となるように解析結果を導き出す人のことを言うようです。
先日、週刊ダイヤモンドに、このような記事がありました。2000年の頃、世の中に流通していたデータ量は62億ギガバイト。それが20年後の2020年にはなんと約7,000倍の44兆ギガバイトにもなる見込みとのことです。
44兆ギガバイト…一体どれほどの情報量なのか想像もつきませんが、ビックデータの活用など耳にすることも多く、インターネットが小学生にまで浸透していることからも玉石混交の大量情報社会に我々は置かれているのだと再認識します。
企業活動に必須が「ヒト・モノ・カネ・情報」と言われて久しい中、限られた資源をいかに効率的に利用するのかというのが経営における命題となります。
最小費用最大効用は経済の要諦であり、改めて情報をどれくらいうまく活用できているのかという観点でみると、データサイエンティストという職種に対する需要拡大も納得できます。
ＡＩ(人口知能)についての話題にも事欠かない昨今ですが、御多分に漏れず、われわれ会計事務所の仕事も取って代わられる業種の筆頭として挙げられています。
企業のデータとして会計データを主に扱う業種となりますが、データサイエンティストのように必要な情報としてクライアントに適切に提供できているのかというと我がことながら力不足であると痛感します。
データ活用、において、多くの企業がデータの整理まででとどまっているのが現実です。
どんなに難しい分析手法やツールを用いたとしても、データの整理だけでは意味のある分析とは言えません。
一つのデータから多面的にデータを検証しデータとデータをつなぎ合わせ、その関係から単独データだけでは見つからない情報(示唆)を得ることが本当の意味での分析と言えます。そこから仮説、検証を経て、ストーリーを描くことを意識し分析に取り組んでみられることをお勧めします。
