ページの本文へ

Hitachi

株式会社 日立インフォメーションアカデミー人財育成ソリューション

2015年02月19日

ビッグデータ人財育成への取り組み - データサイエンティストの人財定義検討結果の報告 -

 ビジネスを取り巻く環境がデータ利活用を中心に変化しています。事業部門やIT部門はこれまで以上に戦略的な部門として、ビジネスアナリシスや、ビジネスモデルの創出など、一歩踏み込んだ価値提供が求められています。

 当社は、ビッグデータがバズワードとして出てきた当初から「ビッグデータ利活用を提案・遂行できる分析思考力を持った人財育成」に取り組んできました。

 2011年度より「ビッグデータ利活用を提案・遂行できる分析思考力を持った人財育成」に注力するとともに、データサイエンティスト協会に加盟、同会のスキル定義委員会に参画し、これまでデータサイエンティストの人財定義に取り組んできました。

 この活動の中で、2014年4月から約8カ月間の集中検討を重ね、12月10日には、データサイエンティスト協会よりデータサイエンティストの「ミッション・スキルセット・定義・スキルレベル」について公開するに至りました。

イメージ

図.データサイエンティストに求められるスキルセット
「データサイエンティスト協会プレスリリース資料(2014年12月10日)」より引用抜粋

 本発表において、データサイエンティストに求められるスキルセットは「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3点とし、「ビジネス力」は課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力(business problem solving)、「データサイエンス力」は情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力(data science)、「データエンジニアリング力」はデータサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする力(data engineering)と定義しました。

 昨年11月27日に開催された「データサイエンティスト協会1stシンポジウム」では「データ社会に求められる新しい才能とスキル」をテーマとしたパネルディスカッションに筆者がスキル定義委員会の主要メンバーとして登壇し、今年度の委員会の活動成果を発表しました。

 発表では、当社が日立グループのビッグデータ事業を推進するために人財育成の観点でサポートしていること、また人財育成の観点での現状課題と解決に向けた取り組みについて述べました。(データサイエンティスト育成に貢献する当社のビックデータ関連講座にはこれまで1,700名以上の方に受講いただきました。)

 これまでの議論のなかで、現状のデータサイエンティストの育成課題として「データサイエンス力」以上に「ビジネス力」の強化が必要である点も分ってきました。

 今後も、データサイエンティストの育成体系や、育成における方法論など、皆さまに有意義な情報を提供してまいります。

イメージ

人財育成の重要性について発言する筆者(田中貴博)
(パネルディスカッションにて)