近年、ビッグデータを扱うデータサイエンティストという職業が注目されています。情報社会がますます広がる現代ですから、巷にあふれるデータの量は莫大です。

データサイエンティストは、その膨大なデータを分析し企業の収益につながる情報を選別し企業戦略を提案します。その提案が企業にとって有益かどうかが仕事のゴールです。

データサイエンティストの仕事が現在の企業を動かす中心的な役割を担っています。そのため、データサイエンティストの存在が企業にとって重要です。

ここでは、データサイエンティストの仕事や年収について詳しく説明します。

データサイエンティストは需要と年収が高い職業


データサイエンティストとは、企業の取り組む事業内容を分析して改善点を見つけ出し、新たな戦略を提案する仕事です。

主な仕事を紹介します。

  • データの収集および整理
  • データの集計および分析
  • データの可視化・パターン認識
  • レポート作成

仕事内容としては、かなり特殊な分野といえます。そのため、需要が多いのですが対応できる人材が不足しているのが実情です。

データサイエンティストの平均年収


データサイエンティストのようにデータ分析を担当する仕事は複数ありますが、ここではデータ分析に関わる3つの職種と平均年収をお知らせします。

【データサイエンティスト】

平均年収：約730万円

仕事内容：データを分析し、データに基づいた合理性のある判断を提案

【データアナリスト】

平均年収：640万円

仕事内容：ビジネスに必要なデータ分析

【マーケッター】

平均年収：570万円

仕事内容：市場ニーズの把握と販売戦略の立案

ここで紹介した平均年収は国内企業の情報です。海外及び外資系企業ではより高い年収のデータが示されています。

データサイエンティストの年収が高いのはなぜ？


企業がもつビッグデータを分析することはデータアナリストでもできる仕事です。しかし、データサイエンティストは分析した結果を販売戦略の立案作成の段階まで持っていくことができます。

この高度なスキルを持つデータサイエンティストを確保したいという企業はとても多いです。このような特性を持った人材を求める企業は多く、年収が高額になっています。

大手のビッグデータを取り扱う

各企業は独自の市場データが不可欠です。特に大企業はビッグデータを保有しているため、その分析をするデータサイエンティストは重要な役割を果たします。

このビッグデータの分析・解析は一部機械で扱うこともありますが、最終的な企業戦略の立案のためにはデータサイエンティストの分析に頼らざるを得ません。

企業の営業戦略の成否は、データサイエンティストの力量が大きく影響します。そのため、優秀なデータサイエンティストの需要が急増しているのが実情です。

高いスキルが必要なため人材不足

ビッグデータの分析は単なる数値の分析だけではありません。分析した数値の解析から新たな戦略を立案することが重要です。

数値分析できるだけでなく数値の持つ意味を解析し、戦略の問題点を見極め新たな方向性を提案できる人材が求められます。

この高いスキルを持つ人材は不足していますが、需要に見合う数の人材の育成が間に合っていません。そのため、必要な人材の確保が難しい状態が続いています。

データ分析の需要が高まっている

時代の変化によって、企業にはさまざまなデータが集まってくるようになりました。しかし、そのデータを有効活用できる分析法や分析システムも十分機能しているとはいえません。

データサイエンティストは一部分析システムを活用して効率的にデータ分析を行います。そのシステムの運用には、データ解析ができるデータサイエンティストが必要です。

市場にあふれているデータの分析ができるかどうかは、企業にとっての販売戦略に大きく影響します。ビッグデータを有効活用できるデータサイエンティストは、企業にとって不可欠な存在です。

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データサイエンティストの年収について知りたい方は、この機会に是非チェックしてみてください。

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データサイエンティストがさらに年収をアップするには？


大手企業の中では、データサイエンティストの不足が問題となるほど需要の高い職種です。一般のIT技術者より年収は高めですが、年収をアップするためにはいくつかの方法があります。

データサイエンティストは需要が高いため、企業の募集を待つ必要はありません。仕事のスキルアップや働く場所などを通して、自らが年収アップのために動くことが可能です。

ここでは年収アップにつながる3つのポイントについてご紹介します。

外資系企業で働く

データサイエンティストは、他のIT担当者よりも年収は高いのが現状です。これは日本国内の状況ですが、海外はより高収入で雇用される事例が多くあります。

日本にある外資系企業では、海外本社同様に企業の意思決定にデータ活用を重視しなければなりません。そのため、データサイエンティストの仕事は大変重要です。

日本企業では、年功序列の風習がまだ存在します。そのため、若いデータサイエンティストの年収が上がっていないことも外資系企業を狙う理由の1つです。

■マネジメント業務を行う

データサイエンティストは、データ分析を通して企業の販売戦略のプランニングを提案します。そのため、さまざまな業務に精通していることも必要です。

データ分析・解析・戦略展開と計画を進めるためにも、チームが必要となります。そのチームを動かしていくマネジメント力は不可欠です。

また、販売戦略を進める段階では販売の状況を把握して再度分析することが求められます。そのため、販売にかかわるマネジメント業務に精通したデータサイエンティストは重要な人材です。

Webマーケティングを学ぶ

データサイエンティストはさまざまなデータを分析し、新たな販売戦略を構築します。その販売戦略をデザインする段階で、Webマーケティングの知見や経験が重要です。

企業にとって大きな収益をもたらすためには、Webマーケティングの仕組みを知っている人材だからできる新たな戦略が求められます。

Webマーケティングを活用した新たな戦略を立案できる人材こそ、企業が高い年収を用意してでも求めたい人材です。

データサイエンティストに必要なスキルは？


データサイエンティストは、膨大な数値を扱うスペシャリストですから、数値に関する知識と処理する技術が求められます。

単に数値処理するだけではデータサイエンティストとはいえません。

データは分析され有効活用できる段階まで整理され、経営者が判断できる形に仕上げることがデータサイエンティストの仕事です。

そのため、求められるスキルはＩＴ全般・数理統計・ビジネススキルなどの知識と多岐にわたります。

ここで紹介するのは、データ分析・解析の段階で必要なスキルです。

プログラミングスキル

大手企業は「ビッグデータ」と呼ばれる膨大な量のデータを扱います。そのデータをある目的に沿って分析するためには、分析に適したプログラミングを扱えなければなりません。

データの解析の結果やこれからのデータ活用についても、分かりやすく説明することを求められます。そこで、グラフや図表を作成するなどの可視化するプログラミング技術が必要です。

データ分析では「R言語」、統計解析やグラフ・図表の作製では「Python」が主に使われています。

統計学・数学のスキル


データサイエンティストがデータ分析をするときに、目的が必要です。データ分析には目的別にさまざまな手法がありますから、最適な手法を選ぶこともデータサイエンティストの力にかかっています。

代表的なデータ分析の手法をご紹介しましょう。

  • クロス集計：異なる属性同士の相関関係を導き出す
  • ロジスティック回帰分析：発生確率を予測する
  • アソシエーション分析：ビッグデータから商品やサービスの関係性を見出す
  • 決定木分析：起こり得る物事を予測する
  • クラスター分析：似ているデータをグループ化する

このようにさまざまな手法がありますが、使いこなすスキルが必要です。

グラフ作成スキル

企業は、データサイエンティストから出された新しい提案を受け最終判断をします。グラフ作成は、データ分析の経過や結果を説明するときに大変有効な方法です。

グラフといっても折れ線グラフや棒グラフからネットワーク図などの複雑な図があります。可視化するときには、伝えたい内容に合わせて形式で表示できるスキルが大切です。

データサイエンティストに向いているのはどんな人？


データサイエンティストは、データの処理に時間をかけます。そのため、数学や数字と向き合うことが得意な方が向いているといえます。

データ分析のために、忍耐強くデータの意味を考え根気強くデータの活用方法を試行錯誤する地道さが必要です。

ここでは、データサイエンティストに向いている特性を2つご紹介しましょう。

仮説と戦略を立てられる人


データサイエンティストはデータを分析・解析することが最初の仕事です。

データ分析から得た情報をもとに解決すべき課題を把握して、ビジネスとしてどのように成果を上げられるかの仮説を立てます。

この仮説から期待できる成果を明確にした戦略を提示することで、会社としての意思決定まで導かなければなりません。

このデータ分析から仮説・戦略提示・試行・改善・決定までの作業をイメージできる人がデータサイエンティストに向いている人といえます。

柔軟に物事を考えられる人

データサイエンティストは、企業としての重要な方針決定に必要なプランを提案する仕事です。企業の求めるプランは時期や素材、トレンドによっても変化が求められます。

データサイエンティストが提案するプランは、ゴールは同じでも多様なルートを経てたどり着くことができる柔軟性が必要です。

その柔軟性を保つためにも、データ分析や解析を進める段階であらゆる可能性を考えて仮説を作ります。そのため、プランの方向性を変えることなく収益につながる戦略を展開することが可能です。

データサイエンティストとして働いている人のリアルな声を聞いてみよう


データサイエンティストは、これまでもこれからも魅力ある憧れの仕事と期待されています。企業からは大きな責任を与えられる重要な仕事です。

データサイエンティストの仕事を正しく理解するために、データサイエンティストとして働く人の本音を知っておくと安心できます。

インターネットを使ってデータサイエンティストとして働いている人の声を聞いてみましょう。

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データサイエンティストの需要は世界中で伸び続ける


近年世界中の企業で課題となっていることは、ビッグデータの活用です。どの企業でも利用できるビッグデータも解析ができなければ役に立ちません。

そのデータをビジネスに使える形にするのがデータサイエンティストです。世界中の企業からの需要が高い理由はここにあります。

データサイエンティストの需要はIT企業にとどまらず、自動車産業・金融業・保険業などの需要が高まっていることが実態です。そのため、人材不足の状況が続いています。

データ分析における「AI技術」の活用が話題になっていますが、現在の「AI技術」では、分析や解析ができても営業戦略を立案することについては人間の判断が不可欠です。

このような状況ですから、データサイエンティストの需要と人材不足はまだまだ続くと予想されています。

データサイエンティストが活躍している企業一覧

GeeklyReviewでは以下のような、データサイエンティストが活躍している企業をご覧いただけます。