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【求められる人材】データ分析できる人がこれから求められる【高収入案件多数】

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「データ分析」ができればどこでも勝ち組!

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今週のダイヤモンドは面白かったです。テーマが「データ分析」ということで私にはあまり興味のないものだったのですが・・読んでいるととても勉強になりました。

みなさん「データ分析」ときくと、どういうことを思い浮かべますか?

統計学? プログラミング? Excel計算?

私は理系の科学系なので・・まず初めに「統計学」を思い浮かべました。このデータとこのデータから、有意な差がみられるため・・といったことを普段からよく分析して結論付けしていましたからね。

実際、今回のダイヤモンドでも「データ分析」としてあげられている分野は、統計・プログラミング・Excelと私の思い描いた通りの物でした。

そんなの昔からあるじゃん!ということですが、なぜ今あらためて「データ分析」が熱いのか?

それは人工知能AIの出現です。

 

求む!AIを使いこなせる人材!

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AIという言葉は、最近本当に耳にしますよね。

例えば嵐がでているHITACHIのエアコンのCM。ずっと部屋にいた相葉くんと、さっき帰ってきたばかりの桜井君。

相葉君には緩めの風を、桜井君には少し強い風で・・と滞在時間と体感温度などを勝手に計算して、気持ちよい風を送ってくれるというエアコン。

まさにAI内蔵型の家電ですよね。

人工知能ですから、そこにまるで人が入って操作しているかのようなものをイメージすればよいかもしれません。暑そうな人がいるからうちわで強めに扇いであげる・・そんな強弱を勝手にしてくれるということですよね。

こういった人工知能の進歩が、家電やあらゆる製品・サービスへ応用されていることによって、何が生み出されているか?

それはビッグデータです。

このタイプの女性はこのような商品を好んでいる。この年齢層の男性はこのようなHPをよく見ている。この地域ではこの製品が良く売れている。こういう性格の人はこのようなサービスにはお金をかける、こういった食べ物をよく購入している人は病院受診率も高い、この飲み物とこの食事はよく一緒に売れている・・・

生活面で思いつくことをほんの少しあげてみましたが・・様々な分野の大規模なデータがAIによって集められているのですよね。

で、そのデータどうするの?ってことです。

データは集めても何の価値も持ちません。そこに価値を見出すために必要なのが「データ分析」なのです。

例えば、上に例として挙げたデータから、

「この商品の年代別売り上げ額」を出すことで、新商品の市場調査に活かすとか。

「こういった食べ物を好む人がかかりやすい病気」を出すことで、病気のメカニズム解明と治療薬の研究に活かしたり。

この「」の部分を出すために統計学などのデータ分析が必要になってくるわけです。

すなわちAIが広がっていく今、「データ分析」できる人材は企業が喉から手が出るほど欲しい人材というわけです。

 

年収2000万以上の求人の当たり前!

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実際に「データ分析」を専門とする方々の転職市場とはいかなるものか・・

まさかの超エリート、医師や弁護士などと肩を並べる「年収2000万求人」がザラにあるというのが現状です。

その理由はどの企業もデータを持て余しているからです。なんとかデータに意味を見出してくれる優秀な分析者を手に入れようと必死なわけです。

「データサイエンティスト」「統計学者」などの転職市場は、求人倍率は6倍という驚異の数字で、圧倒的な供給不足の状況です。

なんと海外では新卒ですら「年収1300万円以上」の超好待遇が用意されている企業もあるとか・・

どうしてこれだけ高額な給与が払えるのか。

それは、既に企業はデータ分析に対して相当なコストを払っているということです。なんと「データ分析」の外注額、1社あたりの平均は月350万というデータがあります。

すなわち、平均して企業はデータ分析に年間4200万円もの支出をしているのです。大きな会社なら億単位の投資をしています。

すなわち年収2000万を支払って、専属のデータ分析者を5人雇ってもまだお釣りがくる状況なのです。

こんなおいしい求人があるなんて、しかも今後も必要なスキルであることを考えると、「データ分析」を学びたくなりますよね。

続いて、実際に年収2000万求人ではどういったスキルが求められているのか。具体的なところをみていきましょう。

 

データ分析のプロに求められる3つのスキル

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データ分析というと、数字とひたすら向き合いコンピューターをカチカチするイメージでしょうか。

しかし実際に求められるスキルは当然「データ分析」+αです。そのαにあたる部分が「ビジネス力」ですね。

よって求められる3つのスキルとは、

  1. その企業の経営課題を理解する「ビジネス力」
  2. 経営課題を理解したうえでデータに意味を与える「データサイエンス(分析)力」
  3. 分析から見えた解決策を実際の運用におとし込む「データエンジニアリング力」

ということになります。ただ統計がわかる、プログラミングができる・・では企業が求めるプロのデータ分析者とはいえないわけですね。

しかしこれは、あらゆる分野の人にチャンスがあるということです。

例えば・・・

・経営学を学んだ文系出身者が、データ分析力を身に着けて「プロのデータ分析者に」

・統計学を学んだ文系よりの人が、経営コンサル会社で修行をつみ「プロのデータ分析者に」

・研究者としてデータ分析をせざるを得なかった人が、マネジメント職に昇格し経営の視点を持つことで「(その会社の)プロのデータ分析者に」

といった具合にさまざまな道があるということです。

自分の強みは何かを意識して、3つのスキルのうちのどこかを強化した人材になることができるということですね。

今、どんな分野にいる方も「プロのデータ分析者」になれる可能性がありそうですよね。

では、最後に「プロのデータ分析者」になればどのような分野で活躍できるのか?を見て終わりにします。

 

今後、活躍が見込めそうな業界は?

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4大業界は、「金融」「機械・製造」「製薬・医療」「飲食」です。

これらの業界でビッグデータ熱が高まっているのは周知のことですよね。私の属していた製薬・医療業界なんで、ほんとにもう熱かったですよ。「ビッグデータ、ビッグデータ」って・・

私はビッグデータより、個別診療派だったので興味はなかったですけれど・・

そして続く業界が、「広告」「サービス」「運輸・物流」「美容・ファッション」とのことでした。意外なところ「美容系」ではディープラーニングが伸びそうということでした。

 

いかがでしたか?これからの時代を生きていくために・・これまで無縁だと思っていた方も「プロのデータ分析者」という道も選択肢に入れてみてくださいね。

ダイヤモンドには「データサイエンティストがすすめる著書や教科書」の説明もありました。興味のあるかたはぜひ実際にダイヤモンド3/4号を手にとって読んでみてくださいね。

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