データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える
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機械学習などの先進技術を活用したデータ分析の取り組みが、大手企業や先進的なスタートアップを中心に進展している。新しい技術で何ができるのかという検証段階は過ぎ、業務課題を解決できなければ意味がないという共通認識ができつつあるのが現在の状況だ。とはいえ、データ分析を実際のビジネスに本格的に活用できている企業はまだ少ない。特に深刻なのが人材の問題だろう。そこでここでは、データにまつわる人材の問題を解決し、データをビジネスで活用するための処方せんを解説する。
（© ZoneCreative – Fotolia）
データ活用で深刻化する「人材」の問題
データ分析に取り組む必要性や重要性は論を待たないが、社内に「データサイエンティスト」を抱え、組織的に取り組むことができている企業はまだ少ないのではないだろうか。中でも深刻な問題が人材の不足だ。ビジネスを理解したうえで、データ分析に詳しい人間は稀有の存在と言える。そこで、そもそもデータサイエンスに求められるスキルから考えてみたい。
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・データ分析に必要な３つのスキル
・データサイエンスに携わる人の底上げ
・チームによるデータサイエンス
・データ分析に必要な３つのスキル
・データサイエンスに携わる人の底上げ
・チームによるデータサイエンス
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