#はじめに
初めまして！
主にデータアーキテクトとして仕事をしているヒロリーと申します。
これまでに
・コンビニ系共通ポイントカードのデータ戦略チーム
・メガベンチャーWebサービスでのビッグデータ活用PJTチーム(総合EC事業会社、予約系サービス事業会社)
・ゲーム事業会社でのデータ戦略チーム
などで働いてきました。
様々な業種で企業内ビッグデータのデータ活用部門を経験してきた上で
今後のビッグデータに関わるエンジニアの方向性について書いて行こうとお思います。
#データサイエンス職種の細分化
データ系職種の色々
こちらの記事で
@msdtakashi
さんが書いていただいたようにデータ界隈といっても様々あります。
チーム・データサイエンス
- クライアントや社内の他の部署との調整をするAIコンサルタント
- 分析用のサーバを構築したりデータ基盤を管理するデータエンジニア
- 高度な統計学や数理モデルを用いて問題を解決するデータサイエンティスト
- ビジネスサイドからデータで課題を解決するデータアナリスト
- データの可視化を行い多くの人にデータの姿を伝えるBIデザイナー
- データの管理を行い皆が作りやすいように管理するデータアーキテクト
一般的には「データサイエンティスト」というと
上記の区分の中でデータサイエンティスト兼AIコンサルタント
のイメージが強いのではないでしょうか？
現在、データサイエンス系案件において、
高度な統計学や数理モデルを開発改良していく、ポジションは凄く少ないです。
これはマシンラーニングなどで未来予測をする段階には、
多くの企業が到達していないという現状があります。
#ビッグデータ活用プロジェクトの種類
ビッグデータ活用系のプロジェクトには２段階あります。
・現状把握のシステム化
・未来予測のシステム化
未来予測の１段階前の現状把握を効率化するためのツールがBI(Business Intelligence)ツールです。
BIツールの例(Tableau)
私は、AIとBIは補完関係にあると考えています。
BIツールが運用されていてKPIに関するデータが一元管理されているデータウェアハウスがあれば
AIプロジェクトは教師データが作成しやすくなりスムーズに進みます。
AIツールがあったとしても、AIで導き出したデータを施策判断に活かすためには、
チームメンバーが毎日チェックできる、BIダッシュボードが無ければAIの真価をフル活用できません。
今後どのような方向性でキャリアを構築して行こうと考えているのか？
まだまだ、人の直感と全体感を掴む能力はAIには負けてはいないと思います。
課題に対してBIでこと足りることを考え仕分け、
本当にAIを使うべき場所を見極めていくのが今後重要になっていくと考えています。
それなので、私は今後の方向性としては
「データアーキテクト」と「BIデザイナー」のスキルを伸ばしつつ
「AIコンサルタント」
ビッグデータ処理インフラの開発、管理をする「データエンジニア」
を磨いて行こうと考えています。
データサイエンス系プロジェクトで働く仕事人を目指すみなさんには
データサイエンティストの職種を細分化して捉えた上で、
自分にとって合う今後のキャリアを考えていっていただきたいです。
最後までお読み頂きありがとうございました！