BI市場の拡大と必要な人材
【Panorama Software Industry News より】

　新しい技術やプロセスが続々と開発され、ビジネスインテリジェンスは進化を続けています。情報サイト「シリコン・アングル」によると、ビッグデータのメリットを効率よく活用するために、分析プロセスを自動化する新しいシステムが開発されています。使いやすさと有効性を維持するためのデータサイエンティストなど専門的スキルを有する人材が重要になっています。

　新しく市場に出現するアナリティクスは長年にわたって進化させてきた成功事例を組み入れて開発されています。データ処理の自動化はBI業界の発展の原動力として貢献してきました。一方ユーザーがアナリティクスを使いこなすスキルを取得し、課題やソリューションを十分に理解することもBIの発展につながっています。

　人的要因
　「シリコン・アングル」はアナリティクスの専門家でありソーシャルネットワークビジネス起業家のペニー・ハーシャー氏のコメントを紹介しています。データ処理プロセス自動化のためのアプリケーションが普及していますが、データサイエンティストや管理者を配置する必要はあると述べています。ビジネスインテリジェンスは10年前に劇的な変化に直面しました。現在のアナリティクス業界にもこれと同じような大きな変革が起きており、データサイエンティストの需要は今後も高い状態が続くと予測しています。

　新しいアナリティクスツールの出現によってデータ分析がしやすくなるとともに、データの重要性と価値は高まっています。企業ではデータサイエンティストによる情報分析がますます必要になっています。

　データは「アート」である
　「テックターゲット」によると、専門家のビル・フランクス氏は、理想的なデータサイエンティストとは「データのアーティスト」であると述べています。従来のプロセスで扱っていた数値データは構造化され、比較的クリーンで整然としていましたが、最近のプロセスで収集した情報はそうでないことが多いと言われます。高度なアナリティクスの実践にはアナリストと同様、科学的なスキルが必要です。そのため優秀なデータサイエンティストは独創的な思考を応用して不完全なデータや不具合などの問題を解決する必要があります。

　記事によると、理想的なデータサイエンティストとは、問題に対して前向きに取り組む人であると分析しています。データサイエンティストとして条件に合う経歴を持つ応募者の中でも、十分な問題解決のノウハウの資質がある人はわずか20パーセントであるといわれています。