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データビークルが考える、データサイエンティストがいなくてもデータを活用するための仕組み
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データビークルが考える、データサイエンティストがいなくてもデータを活用するための仕組み
データサイエンティストが必要なのではなく、データを分析した結果の知見を活用したい データサイエンテ... データサイエンティストが必要なのではなく、データを分析した結果の知見を活用したい データサイエンティストへの注目が少し逸れているのには、2つの理由がありそうだ。1つが、優秀なデータサイエンティストはそう簡単に増えない、育成できないことだろう。ビジネスに価値ある知見を導き出すには、数学や統計学などの高度なデータ分析スキルと同時に、ビジネス目線で価値あるデータを見つけ出しそれを読み解くビジネスセンスが必要だ。 どちらかを持っていても、両方を併せ持つ人は少ない。さらに得られた知見をビジネス現場の人に分かりやすく伝えるのも簡単ではない。なので容易にはデータサイエンティストと呼べる人は増えない。そのためもあってか、データサイエンティスト育成プログラムなども少し足踏み状態なのかもしれない。 もう1つの理由が、データサイエンティストが必ずしもいなくてもビッグデータを分析し結果をビジネスに生かす流れが生み