yendouさんの感想・レビュー

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

著者 : ディミトリ・マークス ポール・ブラウン 小林啓倫

• 日経BP (2013年2月28日発売)

昨年（2013年）の2月にハーバード・ビジネス・レビューにて、”データ・サイエンティストほど素敵な商売はない”と魅力的な仕事ということで紹介されてから、「ビックデータ分析」、「データ・サイエンティスト」というのが、IT業界のバズワードとして人気を博してきた（最近は少し落ち着いてきた感がありますが）。インターネットを中心にIT業界が活性化し、PCの高性能化はもとい、手持ちのモバイル端末でも高品位の処理が可能になってきた。LTEで通信も高速になり、ストレージも大容量化の時代、情報の通信＆蓄積は技術革新とともに安価にもなりつつあります。

これだけ分析ブームでもありますが、ITの世界でももともとデータアナリストとか、システムアナリストと呼ばれる人は結構いたと思います。前者は広告や商品の効果測定とするリサーチ会社のイメージだし、後者はSIをする中でのコンサルタント的な立場で業務の分析などをしていたイメージです。その中で、”データ・サイエンティスト”が職業として出てきたのはなぜなのか？　まず、この「データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」」では、そもそもサイエンティスト＝（科学者）とつけるだけに、従来のアナリスト＝（分析者）とは違う、「分析力」とは何なのかという言及があります。

分析をするだけではなく、それを実施することで何か変わるのか。そして変えたことでの変化量を常に計測することで、継続的な業務変革につなげていく。まさにプロセスを提案するだけではなく（ここまでだとサイエンティスト止まり）、プロセスを変革していくイノベータにならないと意味がないのかなと思います。

データの取り扱い方もそうですが、単純に数字や文字の並びを分析するだけでなく、その裏にどのような現象が潜んでいるかを知るというのは、僕自身、学生時代の卒業研究でやっていた材料研究やプラズマの物性研究に近いなと感じました。データとしては確かに数値で上がってくるんだけど、それは計測誤差なのか、想定している現象の外からくる雑音なのか、そもそもの想定とは全く違う現象がそこで起こっているのか、、数字1つでも正しさをとことん考え抜く、それが単に数字を整理するだけのアナリストと、複数要因を想定する「分析力」を持ったサイエンティストの違いなのだと思います。

感想投稿日 : 2014年1月10日

読了日 : 2013年10月16日

本棚登録日 : 2013年3月2日