データサイエンティストにはなれなかった

システム屋さんの中でひっそりデータ活用について考えていくブログ

ブログのタイトルを変えました。

どうも明けましておめでとうございます。
昨年末は少々やらかしてしまって散々な目にあいましたが
この流れを断ち切って2015年は健康で安心に過ごせると良いなと思っています。
皆様今年もどうぞよろしくお願いします。

で、本題。当ブログのタイトルを変更しました。
以前は「SE採用の新入社員がデータサイエンティストになるまで」というタイトルでした。
4月を迎えれば入社4年目ですし、そろそろ新入社員という言葉にも違和感があるなと感じていました。また、2014年様々な社外の活動に参加して、
私は「データサイエンティスト」になりたかったのではないという認識が強まりました。

私は現職(データ分析コンサルの様なもの)で、「ビジネスとしての価値を出す」ことが最重要であると考えて取り組んでいます。
その中で行う分析は事実に基づいてビジネスや課題を理解するということが
目的であることが多く、クロス集計や単純な可視化といったものが基本となります。
お客様に見せるかどうかは別にして主成分分析や一般化線形モデルなども使ったりしますが、精々その程度のことしかしません。
高度な統計学機械学習アルゴリズムの知識などは業務ではほとんど使っていない様に思います。
案外その様な知識よりも、私のバックグラウンドでもある実験心理学の様な
データ取得に関するバイアスに気付いたり、それを生じさせない様にする工夫などの方が役立っている様な気さえします。

この様に複雑なアルゴリズムや手法を使わず、また、ディープラーニングなど最新の研究成果にも疎い私は
とても「データサイエンティスト」であるとは思えないし、これからもきっとなれないのだろうと感じています。

一方で、私は今の仕事や働き方に対してある程度満足しています。
上でも述べましたが、私は「ビジネスとしての価値を出す」ということが最重要であると考えています。
「データサイエンティスト」でなければ出せない価値はもちろんありますが、
そうでなくてもデータをしっかり見て理解することで生み出せる価値もあると考えています。

私の当面の目標としては、データ活用によって価値が生まれるという体験を
草の根的に広げていける人間になりたいと考えています。
そのためには、予め多くの業界や業種に対する理解を深めていたり
海外のビジネスやソリューションの知識を得て持ち球を増やしたりということが
狭義の分析力を高めるよりも必要なことだと感じています。
もはや、データにこだわる必要ももしかしたらないのかもしれませんが、
私個人としては事実(データはこの一部)に基づいて理解を深めていくというプロセスを重視したいのでこれからもデータにこだわっていきたいと思います。