データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアの違いと私の仕事

この記事を書いたきっかけ

ビッグデータ関連の会社に転職することになりましたと前職（金融機関のIT子会社）の後輩にお知らせしたら、「データサイエンティスト的なことをやるんですか？」と聞かれました。

私の職種はプリセールスなので、データサイエンティストではなく「ビッグデータ関連のインフラを売ってる会社のプリセールス」というのが身も蓋もない回答にはなるのですが、そもそもデータサイエンティストって何する人？　私の仕事と何が違って何が同じなの？　ということをちゃんとまとめておこうと思い書きました。

データなんとかと名の付く職種の定義

以下に述べるのは一応の狭義の定義ですが、実際には会社によって違いがあるもよう。
以下の定義におけるデータサイエンティストの仕事をする職種をデータアナリストという名前で募集していることもあったり、逆もしかりで、実際の仕事内容は求人の要項を見ないとなんともいえない。

データサイエンティスト

• データ分析に必要な統計のモデルやプログラムを作る人
• 数学に強い人

データアナリスト

• データサイエンティストが作ったモデルやプログラムを使って、データを分析し、そこからビジネス的なインサイトを導き出して経営に提言する人
• 数字にもビジネスにも強い人

データエンジニア

• データサイエンティストやデータアナリストが使うデータが入手できる環境を整える人
• IT技術に強い人

私の仕事は？

私の勤め先は、ビッグデータの分析を可能にするプラットフォーム（ミドルウェア）を提供している会社です。私の職種（プリセールスエンジニア）は、そのプラットフォームを導入検討しているお客様を技術的な観点から支援すること。

上記3つの中では、データエンジニアに最も近い役割なのではないかと思います。
実際に導入にあたって手を動かすのは、プロフェッショナルサービスなどのポストセールス系の部門になるのだと思いますが、お客様が「ヨシ、これでいける！」と確信できて、「コレでいこう！」と自信を持てるくらいの技術検証や概要設計などはやるんだろうなーと。

一方、日本ではまだまだビッグデータの市場が小さく、ほとんどの会社が「ビッグデータってなんとなくよさげな雰囲気出してるけど、実際オレの会社で導入する意味あんの？　投資効果回収できんの？」みたいなことを疑問に思っているステータスだと思います。

その疑問にちゃんと寄り添って答えられることは、プリセールスに限らず営業チーム全員にとって必要になっていくはず。

それができるためには、データアナリスト的な知見も必要になっていくと思う。

そんなわけで、私の勉強の柱は当面こんな感じになりそう。

• ビッグデータを支える技術に関する知識
• 👆に関して、手を動かして構築や検証ができる能力
• データアナリスト的なものの見方、事例に関する知識

特に集中的に強化したいのはまんなか（手を動かす能力）です。
どうぞよろしく。