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データ分析の膨大な手間を“1クリック”で解決する方法がある
2021.01.15

これからの時代に求められるデータ利活用第8回

データ分析の膨大な手間を“1クリック”で解決する方法がある

著者 Bizコンパス編集部

 DXを推進するために、IoTなどのIT技術を駆使してビジネスにおけるさまざまなデータを収集している企業の数は、増えていることでしょう。しかし、せっかくデータを集めたとしても、それらを分析し、次のビジネスにつなげる知見につなげることができなければ、宝の持ち腐れになってしまいます。

 NTTデータ経営研究所が実施したアンケート調査「企業におけるデータ活用の取り組み動向調査」(2020年5月13日)でも、データ活用の課題として、“そもそもデータ活用が業務として定着しない”が1位、“ビジネス面・データサイエンスのスキルが不足している”が2位でした。データは集めたものの、それをどのようにビジネスに活かしていくのか、頭を悩ませている企業は多いようです。

 こういった課題の背景には、データサイエンティストなどのDXを推進させるためにデータを活用できる人材の不足と、採用や育成の難しさがあります。企業はどうすれば「データをうまく活用できない」という課題を解決できるのでしょうか。NTTコミュニケーションズ株式会社(以下、NTT Com)でデータ活用のコンサルティングに携わる大東誉英氏に聞きます。

なぜ、データサイエンティストが不足しているのか

NTTコミュニケーションズ株式会社
ビジネスソリューション本部
ソリューションサービス部
Smart Factory推進室
大東誉英氏

 データサイエンティストやデータ活用ができる人材確保の難しさについて、大東氏は次のように説明します。

 「DXを推進するためのデータ活用において、データサイエンティストには数学・統計学をベースにしたデータ分析能力だけでなく、各企業の事業特性や業務課題を理解したうえで、データの収集や加工の方法をコンサルティングしたり、分析の結果をビジネスに直結させるためのシステムへの実装や運用のスキルも求められます。それだけに、人材は不足しがちですし、採用も難しい現状があります。

 当然、これらは事業特性や業務課題によってやり方が千差万別です。手法が体系化されていないため、データサイエンティストは、長い時間をかけて様々なデータ手法の試行錯誤をしています。そのため、社内にデータサイエンティストを抱えていたとしても、同時に複数の案件をこなすのが難しく、結果として人材不足に陥りやすい状況があります」(大東氏)

 足りないリソースを埋めるため、外部のデータサイエンティストに分析のアウトソーシングする手段もあります。しかし、ここにもいくつかの課題があります。

 「データ活用ができる人材は売り手市場であるため、委託コストは高騰しています。運良く委託先が見つかったとしても、自社の事業特性などを理解してもらう期間が必要になります。そのため、即戦力として活躍してもらうのは困難です。さらにいえば、外部にアウトソーシングするということで、データ活用のノウハウが社内に蓄積されないという課題も残ります」(大東氏)

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