はじめに
今回は外資系コンサルにてデータサイエンティストとして10年近く働いてきた私が、データサイエンティストにとって必要な能力をお話ししたいと思います。
まずデータサイエンティスト協会が定める必要な能力は「ビジネス力」「データサイエンス力」「エンジニアリング力」です。これらのうち、人によって得意な領域はかなり異なります。私はコンサル企業にいるので「ビジネス力」に強い人が一般的な企業よりも多いイメージですね。
私自身もそうでしたが、学生さんや20代でデータサイエンティストを目指されている方は「データサイエンス力」「エンジニアリング力」に興味がある人が多いようです。一方、年齢が高くなると「ビジネス力」の必要性が非常に大きくなっていきます。
ぜひ、まだ技術を磨きたいという方も将来的に必要となるであろう「ビジネス力」についてイメージを膨らませてもらえればと思います。
それではいきましょう！！！
データ分析の目的を理解し、ビジネス課題に変換する能力
データサイエンティストにとって、最も重要なスキルの一つは、データ分析の目的を明確に理解し、それをビジネス課題に結びつける能力です。単にデータを処理するだけではなく、企業や組織が直面する問題や目標を理解し、その解決策をデータから導き出すことが求められます。
例えば、売上の減少という課題があった場合、その原因を突き止めるためにデータを使う必要があります。しかし、データ分析の前に「なぜ売上が減少しているのか？」という具体的な問いに変換することが必要です。この問いを立てるためには、マーケティングや営業プロセス、顧客行動などのビジネス全体の理解が不可欠です。
その上で、データサイエンティストは、KPI（重要業績評価指標）やROI（投資対効果）など、ビジネス側で重視される指標に基づき、どのデータを使って分析するのか、どのような分析手法が適しているのかを判断します。さらに、分析結果をビジネスチームにわかりやすく伝え、具体的なアクションに落とし込むことも重要です。これにより、データサイエンティストは単なる技術者ではなく、ビジネス戦略の意思決定を支援する重要な役割を果たします。
ビジネスの目的を理解し、それをデータ分析の課題として適切に変換できる能力があるかどうかが、データサイエンティストの成功を左右する大きな要因となります。
データに基づく意思決定を支援するためのプレゼンテーション・報告能力
データサイエンティストの役割は、データを分析して有用なインサイトを導き出すだけでは終わりません。それらの結果をわかりやすく、そして説得力を持ってビジネス側に伝えるためのプレゼンテーションや報告能力が非常に重要です。どれほど高度な分析を行っても、意思決定者がその結果を正しく理解できなければ、データに基づく行動は取れません。
まず、データサイエンティストは、対象とするステークホルダー（経営層、マーケティングチーム、プロダクトマネージャーなど）の関心や知識レベルを理解し、それに合わせたコミュニケーションを行う必要があります。経営層には、ビジネスの全体像を踏まえたシンプルで影響力のある報告が求められますが、技術チーム向けには詳細なデータや分析手法を示すことが必要かもしれません。
プレゼンテーションでは、データを視覚的にわかりやすく伝える工夫が重要です。グラフやチャートを効果的に使い、複雑な分析結果を一目で理解できる形にすることが推奨されます。ここでのポイントは、視覚的な表現が正確であること、かつ誤解を招かないようにすることです。たとえば、スケールの異なるグラフや過度に単純化されたデータは誤解を生む可能性があるため、注意が必要です。
また、報告書の作成においても、結論を先に示し、根拠となるデータやプロセスをその後に展開する「トップダウン型」の構成が効果的です。このようにして、ビジネスチームは短時間で結論を把握し、その信頼性を確認できるようになります。
最終的に、データサイエンティストのプレゼンテーション・報告能力は、データに基づく意思決定をどれだけ効果的にサポートできるかに直結するため、ビジネスの成功に欠かせないスキルと言えるでしょう。
データに基づく戦略立案とその実行に対する理解
データサイエンティストは、分析を通じて得られた洞察を基に、組織のビジネス戦略を立案し、その実行を支援する役割も担います。単にデータを解析するだけでなく、その結果がどのようにビジネスの戦略に影響を与え、実行に移されるのかを深く理解することが必要です。このプロセスには、データの解釈、提案、そしてその効果的な実行までを見通すスキルが求められます。
まず、戦略立案においては、ビジネスの目標に直結する重要なKPIや指標を特定し、それを基にしたデータの分析が行われます。例えば、マーケットシェアを拡大するための戦略を立てる際、過去の販売データ、顧客の購買パターン、競合の動向などをデータとして活用し、どのような施策が効果的かを予測します。ここでデータサイエンティストは、単なるデータ分析者としてではなく、ビジネスの全体像を理解し、データから得られた洞察を戦略に変換する「橋渡し」の役割を果たします。
次に、戦略を実行に移す段階では、データを使ったシミュレーションやA/Bテストを活用し、最適な施策を選定します。たとえば、デジタルマーケティングの分野では、広告キャンペーンの効果を事前に予測し、どのチャネルやクリエイティブが最も高い成果を上げるかをデータで裏付けることが可能です。また、戦略実行中にも定期的なデータモニタリングを行い、予測と実際の結果を比較し、必要に応じて戦略を調整していく柔軟性が重要です。
最終的には、データに基づいた戦略が実行可能であるか、リソースやスケジュールの面でも実現性があるかを把握する能力も必要です。データサイエンティストは、ビジネス側と技術側の両方の視点を持ち、分析結果が現場でどのように活用され、どのように効果を生むのかを理解することで、ビジネスの成功に寄与することができます。このように、データに基づく戦略立案とその実行への理解は、データサイエンティストの価値をさらに高める重要なスキルです。
ビジネスモデルや業界知識を基にしたデータ分析の応用力
データサイエンティストが持つべき重要なスキルの一つに、ビジネスモデルや業界知識を基にしたデータ分析の応用力があります。データサイエンスの手法や技術は多岐にわたりますが、業界ごとのビジネスモデルや市場特性を深く理解して初めて、データ分析の結果をビジネスにとって有益な形で応用できるようになります。
例えば、EC業界では顧客の購買行動を分析し、リテンション（顧客維持）戦略やレコメンデーションシステムを最適化することが一般的です。一方、製造業では、サプライチェーンの効率化や設備の予防保全に向けたデータ分析が重視されます。各業界の特性やビジネスモデルが異なるため、同じデータ分析手法でもアプローチの仕方や注目すべき指標は変わります。
さらに、業界ごとの規制や市場動向に関する知識も重要です。金融業界では、リスク管理やコンプライアンスが非常に重要視されるため、分析結果が法的な要件を満たしているかや、リスク評価の方法が適切かを理解しておく必要があります。また、医療業界では患者データのプライバシー保護が極めて重要であり、その中でデータを扱うための知識や倫理的な配慮が求められます。
ビジネスモデルや業界知識を活かしたデータ分析は、単なる技術的なアプローチを超え、ビジネスの戦略や意思決定に直結する洞察を提供するものです。例えば、小売業ではシーズナリティや地域特性に応じた販売戦略をデータ分析で立てることができますし、IT業界ではユーザー行動データを基にしたプロダクト改善のサイクルを早めることが可能です。
このように、データサイエンティストがビジネスモデルや業界知識を活用して分析を行うことで、単に技術的な結果を出すだけでなく、ビジネスにとって具体的かつ有効な施策を提案できるようになります。これにより、データサイエンスがビジネス全体の成功に大きく貢献することが可能になります。
ステークホルダーとのコミュニケーションスキル
データサイエンティストがプロジェクトを成功に導くためには、ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションスキルが欠かせません。データ分析や技術的な専門知識が豊富であっても、それを理解しやすい形でステークホルダーに伝え、彼らのニーズを正確に把握する能力がなければ、分析結果をビジネス上の意思決定や行動に反映させることは難しくなります。
ステークホルダーには、経営層、マーケティング部門、プロダクト開発チーム、さらにはエンジニアリングチームなど、異なる背景を持つ多様なメンバーが含まれます。それぞれが求めている情報や関心事が異なるため、相手に合わせたコミュニケーションが求められます。経営層にはデータの詳細よりも、ビジネスに与えるインパクトや投資対効果（ROI）を重視した高レベルの報告が必要です。一方で、技術チームに対しては、データの取り扱いや技術的な細部にわたる説明が求められることが多いです。
また、ステークホルダーとのコミュニケーションでは、単に情報を伝えるだけでなく、彼らの意見やフィードバックを反映させることが重要です。例えば、マーケティング部門が特定のキャンペーンに関するデータを求めた場合、その背後にある意図を理解し、最適なデータや分析結果を提供するために質問や確認を行うことが有効です。これにより、分析がビジネスの実務と密接に結びつき、より効果的な施策が生まれる可能性が高まります。
さらに、技術的な専門用語や複雑なデータ分析の結果を、ステークホルダーが理解しやすい形に噛み砕いて説明する能力も重要です。これには、視覚的なデータ可視化や簡潔な要約が役立ちます。グラフやチャートを活用して、複雑なデータのトレンドや相関関係を直感的に伝えることができれば、相手の理解が深まり、意思決定のスピードも向上します。
結果として、ステークホルダーとの信頼関係が構築され、データサイエンティストがチーム全体の成功に貢献するための重要なパートナーとなることができます。このコミュニケーションスキルは、技術的なスキルと同じくらい重要であり、プロジェクトの最終成果に大きな影響を与える要素です。
