海外IT動向ウォッチング 2014年4~9月(第7回)

ビッグデータ人材探しと最強チームの作り方

2014.05.12 Mon連載バックナンバー

 ビッグデータでは、集めたデータをどう活用するかが最も重要です。そこで要になるのが膨大なデータからビジネスに必要な情報を引き出す「データサイエンティスト」です。米国では既に職種として配備する企業も出ていますが、一方で、そうした人材をどう揃えればよいのか分からないという企業も少なくないようです。そんな疑問に、The Next Webの記事「3 Ways To Build A Winning Big Data Research and Development Team(ビッグデータ研究開発チームを組む3つの方法)」が答えています。

 

技術畑である必要はない

 記事を寄稿したジム・メイエール氏は、ビッグデータと予測分析を利用して職場の生産性や収益性を改善するサービスを提供する企業Evolvの共同設立者です。同社のビジネスがビッグデータありきであり、有能なデータサイエンティストや開発者を集めていることから、どうやって人材を探せば良いのかと尋ねられることが多いといいます。メイエール氏は自社の経験からのアドバイスしています。

 メイエール氏はEvolvでは、「Hadoop」(ビッグデータの分析で利用される分散処理技術)などの技術に精通した開発者だけでなく、理論的なアプローチをとる理論物理学、人工知能(AI)、組織心理学、計量経済学などの専門家も多く起用しているといいます。組織心理学、計量経済学などは、ビッグデータというよりも職場の生産性や人材・コストの最適化を支援するというEvolvのビジネスに関係ある知識となります。

 こうしたことから、「技術分野だけを対象としてデータ分析の人材を探す必要はない」と述べています。

 広範で共通点がないように見えるデータセットからビジネス上のさまざまな問題を解決することができる人やその作業こそが、適切で関連性が強い(が、見過ごされがちな)要素であることがままある。(収集されるデータが多い)活発な市場の問題を解決するためには、経済に精通した人が必要かもしれない。経済学の専門家は優れた確率論的安全評価モデルを構築できる人たちで、経済コンサル会社は格好の人材発掘の場だ。

 また、経済の専門家のほか、保険数理士、AIなどの専門家も適しており、(データ処理アルゴリズムの)MapReduceを扱える技術者よりも、データサイエンティストとしての日常業務に向いているはずだとも述べています。

 

社員候補もいる研究機関とのコラボでギブ・アンド・テイク

 メイエール氏はもう1つ、興味深い指摘をしています。… 続きを読む

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