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ビッグデータの人材不足問題における違和感

 
2014/01/26(Sun) Category : データ分析
 最近はデータ分析を行う人をデータアナリストと呼ぶそうです。そして、この人材が不足しているらしい。雑誌や書籍を読むに、次のような人材が求められているそうです。


求められる人物像のリスト
1) データ分析ができる
2) データベースの知識がある
3) 分散処理ができる
4) 業務に精通している
5) 分析結果を実際の業務に落とし込める

 はっきり言って、中途でもこんな人いません。3)までなら大学院博士課程を出た新卒で何人かいると思いますが、4)に関しては、入社後しばらく業務を経験しないと業務内容の把握は無理です。程度の差はあれ中途でも同様です。中途でも同様である理由は、データ分析の目的は業務上の課題解決ですが、課題は各社各様であることです。


 と、ここまではその辺で売ってある図書やWEBサイトに書かれていることです。しかし、経営者や管理職はデータ分析の結果をどう判断するのだろうか?という疑問がわきます。データ分析を行う人材は確保できなくもないし、数年かければ育成できます*1*2。ですが管理職はどうでしょうか。

*1:大学院の統計やデータ分析関係の講義を受講・ゼミへの参加・実験の履修など、手はあります。計測項目を設計した上での実験・分析経験が絶対に必要です。現役学生で基礎を身に着けるだけで3年はかかります。なお、数学は最低でも数3までマスターしておかないと無理です。ベクトルとか行列とか4次元以上とかにアレルギー反応があると絶望的かなぁ。

*2:統計や多変量解析や機械学習等の基礎的な勉強はともかく、応用力をつけるには多人数でのディスカッションが欠かせません。計測や分析の行為や結果に対するデータリテラシーという言葉がありますが、データ分析に対する常識を習得するには相対的な価値基準の形成が必要になるためです。


 データ分析の結果は確率で示されます。被分析データの性質、計測の誤差、母集団の見誤り、各種サンプリング手法の性質、データ分析手法の特性、分析対象の時間的変化、データのスケール、etc.・・・。そして大事なのが分析者の信念・信条・ビジョン。これらを勘案して結果を判断する必要があります。

したがって自分の頭で判断することを放棄するのでない限り、経営者や管理職には必ずデータ分析のリテラシーとビジョンが求められます。これこそ、ビッグデータ分野における人材不足の本質ではないでしょうか?



分析モデルを一度作ったら使いまわせるとか,
目的もなくちょっと分析してみるとか,
目的もないのに何か価値のある新しいことが分かるとか,
特定の課題を解決するために作った分析用ソフトウェアがどこそこでも使えるとか,
課題解決を意図して収集されていないデータに対してクラスター分析して必ず有用な情報が分離するとか、

分析において一般的にありえません。加えて、如何に少ないデータで有用な情報を抽出する、或いは素早く分析フローを回すかがデータ分析において重要になります。ビッグデータでなければならない理由はどこにもありません。この程度の認識だけでも一般的になってくれると良いなぁと思います。



参考文献
管理職に対するデータリテラシーの必要性に関してはこれこれで紹介されています。お勧め。



蛇足
 少し古い情報ですが、ビッグデータ活用における最大の課題は「ビジネスとして何に活用するかが明確でない」だそうです*3。これはデータ分析を通して自社の抱える課題の解決に目を向けたことがない、もしくは顧客不在の売り姿勢でいなければ出ないはずの回答です。ビッグデータという単語の胡散臭さが漂う要因ではないでしょうか。

*3:http://special.nikkeibp.co.jp/as/201301/nec_bigdata/
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