データサイエンティストは、大量のデータを整理し、分析し、実行できる戦略や事業、システム考案する人。
企業のあらゆる場面でデータによる意思決定を支援する。

統計学、数学、情報科学、高度なITスキルとAI知識、経営知識レベルの高い専門知識が必要とされる。
業務範囲は非常に広範囲で、育成については各国追いついていない。

データサイエンティストの説明に企業側のリテラシーが追い付かず、意思疎通できなかったり、十分に活用しきれなかったりというケースも多い。

データサイエンティストは、適切な言葉で分析や洞察を表現する力も求められる。
専門分野だけでなく、相手側の経営・事業・業界知識・業務に関して深い理解も必要となる。専門性を突き詰める研究者としてだけでなく、チームプレーヤーであることも重要である。
Amazon、Facebook、Googleでは、多くのデータサイエンティストが活躍する、顕著な成功事例である。

AI機能を搭載したサービスやソフトウェアのソリューションは企業レベルでも登場し始めている。
AIはデータサイエンティストが担っていた仕事の多くをカバーし、分析のための膨大データの前処理は、ほぼ瞬時に済ませられるようになった。
将来的に、分析の先何を見出すかも、各企業、従業員レベルに委ねられていくだろう。
高度で専門的な分析力を持つ人材は、世界的に不足し、適切な意思決定につなげられていない企業がほとんどである。
AI技術は発展途上で、デジタル技術の発展と進化期の今、データサイエンティストの需要は依然として高い。
AI技術を自社事業に取り入れようとする際にも彼らの知識とスキルが欠かせないのである。

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