会社でデータを活用したいときに集めるべき人材（2022年5月時点版）
前置き
こんにちは。株式会社GENDAのこみぃです。
先日データウェアハウスの選定基準について記事を書いて、おかげさまで好評だったのですが、
これと並んでよく聞かれるのが、そもそもデータを活用したいってなったらどういう人を採用すればいいのかというお話です。
こちらもあまりにもよく聞かれるので、今回記事にしてみました。
会社の業務も軌道に乗って余裕ができて、そろそろデータとか見ていきたいなという方には参考になるお話かなと思います。
ちなみにデータ関連の人材の分類は会社によって結構違います。
境目が曖昧で実際には複数を兼ねている人が多いですし、明確に区別する必要さえ無いものです。
ただ、本日のお話はあなたの会社が求める人材が具体的に何をできる人なのかを考える一助にはなるかと思います。
データを活用するためには3種類の人材が必要
さて、実は世にいうデータ人材というのは広い概念で、それだけだとふんわりしすぎています。
これはエンジニアという概念に近いです。
一口にエンジニアと言っても、以下のように様々ですよね。
- インフラエンジニア
- サーバーエンジニア
- アプリエンジニア
- QAエンジニア
さらにこまかく分けていくと、例えばアプリエンジニアは以下のように分かれます。
- iOSエンジニア
- Androidエンジニア
- Webエンジニア
データ人材という言葉も同じです。実は3種類の人材に分かれます。
順番に解説していきます。
完全図解 これが3種類のデータ人材だ！
データエンジニア
データを活用していくためには、まずはデータを収集し、活用できるようにする基盤を作る必要があります。
この基盤を構築するのが データエンジニア です。
データエンジニアはインフラエンジニアやサーバーエンジニアとしてのバックボーンを持っていることが多いです。
近年だと必要になるのは以下のような知識やスキルです。
- AWSなどのクラウドの運用スキル
- データパイプラインの構築スキル
- SQLなどのDBに関する基礎的な知識
このブログでたびたび話題に出ているSnowflakeなどは、データエンジニアが担当する部分です。
データアナリスト
データアナリストは収集したデータを活用して事業に活かすべく解析を行う人材です。
データウェアハウスからデータを抽出する技術と、抽出したデータを解析して事業に活かす能力が必要になるので、必要なスキルは以下のようなものになります。
- SQLの基礎的な知識
- 統計についての基礎的な知識
- 解析したデータを事業に活かしていく企画力など
数値分析に詳しく、企画職と一緒にプロダクトのグロースハックをしていく人ということで、3つの中で一番エンジニア要素が少ない職種ですね。
データサイエンティスト
3つ目はデータサイエンティストですが、これはデータアナリストのデータ解析能力をさらに突き詰めていったような人材になります。
最近流行りの単語であるAIとか機械学習とかを扱うのがこの人達です。
エンジニア力が非常に重要になり、必要なスキルは以下のようになります。
- AIや機械学習についての基礎的な知識
- PythonやRなどで機械学習系のコードを書く能力
あなたの会社に必要な人材はどれか？
必要な人材フローチャート
さて、得体のしれなかったデータ人材という言葉も3種類に分けて考えると割とわかりやすくなりましたね。
このうちあなたの会社に必要な人材がどれか、フローチャートにしてみました。
まとめるとこんな感じですね。
- そもそもデータを収集したり閲覧する部分ができてないなら データエンジニア
- データの収集はできているが解析ができる人がいないなら データアナリスト
- データを活用する体制はできていてさらなる技術を求めるなら データサイエンティスト
ね。簡単でしょ？
素晴らしい提案
ここまで読んだあなたへ。
データ人材と言うと、多くの人はデータサイエンティストを想像するのではないかと思います。
しかし、実はデータサイエンティストが必要になるのは少し先です。すべての会社がデータサイエンティストが役立つ地点にいるわけではないのです。
そんな中で、実はすべての会社に必要な人材がいます。
おわかりですね。 データエンジニア です。
そういうわけで、素晴らしい提案をしましょう。
お前もデータエンジニアにならないか？
結びの言葉
そういうわけで、本日は案外知られていないデータ関連人材の生態についてお話しました。
さらに詳細が聞きたいという方は、私がわかる範囲であればお答えしますので、Twitterあたりでお気軽にお声がけください。
@kommy_jp
なお、私が務める株式会社GENDAでは、一緒に働くデータ関連の人材を絶賛募集中です。
興味がある方は是非お声がけください。
本日はこのあたりで。
それじゃあ、バイバイ！
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