「問題解決型データサイエンティスト」に必要なスキル
データサイエンティストに求められるスキルには、一般にどのようなものがあるのか。データサイエンティスト協会では、必要とされるスキルセットとして「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」として3つの分類を定めている。
では、問題解決型データサイエンティストでは、何がキーポイントになるのか。佐々木氏は「交渉力」や「解決すべき課題を捉える力」、また「課題解決によりどれだけの効果が期待できるのかを見極める力」などの「ビジネス力」をあげる。
「ビジネスの現場では、データの取得や分析ニーズを的確に把握するために社内外との折衝や、コミュニケーション力が不可欠です。分析業務の効率性や費用対効果なども鑑みる必要があります。
取り組みの効果は、できる限り定量化することが望ましいですが、必ずしもそればかりではなく、長期的な価値や意義も含めて各部門や経営層に伝えるプレゼンテーション力が求められるでしょう」（佐々木氏）
（2015年11月公開データサイエンティスト協会 スキルチェックリストより引用）
ここまで聞くと、「データサイエンティストになるには、こんなにいろいろスキルが必要なのか」と腰が引けてしまう人もいるだろう。しかし、佐々木氏は「それらを必ずしも1人で受け持つ必要はない」と語る。
つまり、組織なら複数で連携し、トータルでデータサイエンティストの機能を担えばよい。個人では、自身の実務において、何の目的で、どのような成果を出すためにデータを扱う必要があるのかを考え、必要なスキルを学べばよいのだ。
たとえば、事業の戦略を考え、提案をする立場であれば、「ビジネス力」「データエンジニア力」を中心に、結果から意味を読み取り、ツールで可視化して伝える力を養うとよいだろう。
一方、KPI（重要業績評価指標）を計算するための分析モデルを考えたり、実装をしたりすることが求められるならば、「データサイエンス力」「データエンジニア力」を中心に、プログラミング言語などを駆使して高度な解析から実装までをできる力を養うとよい。
