IoTは当然ながらテクノロジーやプラットフォームの話ばかりではありません。データレイクアーキテクチャのプラットフォームの中で、実装していくロジックや分析を実現する人材が非常に重要です。この記事では、IoT推進に必要な人格と、人材育成について事例を交えて紹介します。

データ分析官・データ管理者・データエンジニア

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図1 IoT/データ活用に必要な人格

IoT、データ活用を進めるにあたり、必要な人格が3種類あります。まずデータを分析する人です。この人は分析自体を企画したり設計したりする役割も担っています。
2人目がデータのエンジニアです。データベースエンジニアとは少し違い、データベースのような構造化データばかりではなく、非構造データも含めてデータを設計したり加工したり、実際にデータサイエンティストがデータを使える状態になるよう準備したりする人がデータエンジニアです。
最後に、もう一人、実は非常に重要なのが、データ管理者です。データを分析する人、データを準備する人というのは存在しますが、データサイエンスやデータ活用が活発化していくと、様々なデータを扱う必要が出てくるので、それを管理しなければなりません。しかしながら、誰でもそのデータにアクセスできては困ります。ガバナンスを効かせる必要も出てきます。そのようなデータを管理する役割です。データの管理ルールを作ったり、カタログ整備など実際にユーザーが使いやすいような形にインターフェースを整えたりする役割を担う人です。

この中で、ここでは主にデータ分析官とデータエンジニアについて説明します。
データ分析官やデータエンジニアは、どのようなスキルが必要なのでしょうか?

データ分析官とデータエンジニアの育成

この中で、ここでは主にデータ分析官とデータエンジニアについて説明します。
データ分析官やデータエンジニアは、どのようなスキルが必要なのでしょうか?

図2はデータ分析とデータエンジニアについてのレベル分けです。
レベル1では、データ分析官では、エクセルやBIツールを使った簡単な集計的な分析ができる人ということになります。一方、データエンジニアはSQLが使える人です。レベル2レベル3になっていくと、機械学習など具体的な分析手法の要素が入ってきます。徐々に上がっていくと、最終的には新しい分析手法や、分析アプリケーションの構想を自分で考案して推進できる能力を有する人になってきます。例えばレベル2の人、他の人に助けてもらいながら進められる人。レベル3の人は、ある程度自立して、自力でデータ分析、分析業務を進められるレベル。レベル4になってくると知らない手法なども自分で調べながら分析業務を進められる人という形で、求められる能力のレベルが高くなっていきます。

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図2 IoT/データ活用に求められるスキル要素

スキルの要素の観点で見ると、実際に機械学習やディープラーニングなど最近注目されている技術、手法が世の中に出ていますが、機械学習だとレベル2、3。ディープラーニングだとレベル4と言ったような形でマッピングできます。他には、IoTでのデータの活用や分析では、例えばレベル3に位置しているログ分析やテキスト解析、レベル4では位置情報に関するスキルが必要であったりします。