最近、社内でデータ活用を推進しようということで、データサイエンス人財を社内に抱えようという動きがあります。

社内でデータ活用するぞ！ となったとき、ある壁にぶち当たることがあります。

実業務の壁です。

もう少し説明すると、実業務に時間を取られ、データ活用するのに時間を掛けられない、というものです。

今回は、「実業務とデータサイエンス人財育成の狭間で」というお話しをします。

データサイエンティストが足りない！

社内にデータサイエンティストが足りない！ ということで、当のデータサイエンティストを増やすための活動がなされます。

データサイエンティストと言わずに、データ分析者でも、分析官でも何でもいいですが、要は、実務でデータ分析・活用をする人もしくは推進する人です。

データサイエンティスト人財の増やし方は幾つかあります。

• 新卒採用で増やす
• 中途採用で増やす
• 社内育成し増やす

社内育成し増やすのが一番現実的

新卒採用で増やすやり方は時間が掛かり、中途採用は人財の奪い合いで難しく、社内育成が一番手っ取り早い、といった感じでしょう。

しかも、ある程度の社歴のある人であれば、社内事情や自社ビジネスの理解もあるため、データサイエンスの社内実践に向いています。

そこで、多くの企業が考えるのが、データサイエンティストを社内育成し増やす、という道です。

社内育成し増やすのが一番現実的、ということになります。

そこに意外な壁が待ち受けています。

片手間だと「時間がない問題」が起こる

社内育成しデータサイエンティストを増やすぞ！ となったとき、幾つか育成方法があります。

一番簡単なのが、書籍を読んだり外部セミナーに参加したり、Kaggleのようなデータ分析のコンペに参加したりすることです。

それだけだと、実務の力が付きません。

そこで、社内のデータサイエンスの実務をし、経験を積む必要が出てきます。

しかし、実業務に時間を取られ、データ活用するのに時間を掛けられない、という問題が起こることがあります。

なぜそのようなことが起こるのか？ というと、実業務を残しつつ片手間で社内のデータサイエンスの実務を経験させよう（もしくは、しよう）とするからです。

理想はデータサイエンス実践に100%投入

今抱えている実業務が軽いのであれば、社内のデータサイエンスの実務が片手間であっても問題ないのかもしれません。

しかし、私の見る限り、社内人財を育成しデータサイエンティストに育てようとする場合、その対象となる社内人財はエース級の人財が多いようです。

要は、今抱えている実業務の中核を担っているため、今抱えている実業務が軽いという状況になっていないのです。

そのような場合、確実に「実業務に時間を取られ、データ活用するのに時間を掛けられない」という状況に陥り、中途半端なデータサイエンス実践になります。

理想は、「データサイエンス実践に100%投入」です。

しかし、現実は難しいようです。

この問題に関しては、データサイエンス人財を「新卒採用で増やす」「中途採用で増やす」というやり方の方が軽いです。理由は明確で、今抱えている実業務がないからです。

専門部署を作る

このような問題の解決策の1つが、データ分析やデータサイエンスなどの専門の部署を作る、というものがあります。

人事異動という強制力で、今抱えている実業務から強制的に切り離されるため、「データサイエンス実践に100%投入」という状況が作りやすいです。

しかし、別の壁が発生します。それは部署の壁です。

データ分析・活用の現場と、それを支援する部署が異なるため、どうしても距離が生じてしまいます。

結局のところ、どの壁が簡単に乗り越えられるかによる

データサイエンティストを増やすための活動がなされる場合、何かしら壁が立ちはだかります。

結局のところ、どの壁が簡単に乗り越えられるかにより、やり方が企業や組織によって異なってくるでしょう。

例えば……

• 新卒採用で増やすのか？
• 中途採用で増やすのか？
• 社内育成し増やすのか？

育成するにも……

• データ分析・活用の現場で育成するのか？
• 専門の部署を作り育成し全社推進するのか？

……などなど。

競合他社にやり方や、他社の成功事例をもとにしても上手くいきません。

どのやり方が一番いいのかの答えは、その企業や組織の内部事情によります。

要は、答えは自社の中にある、ということです。

今回のまとめ

今回は、「実業務とデータサイエンス人財育成の狭間で」というお話しをしました。

最近、社内でデータ活用を推進しようということで、データサイエンス人財を社内に抱えようという動きがあります。

データサイエンティスト人財の増やし方は幾つかあります。

• 新卒採用で増やす
• 中途採用で増やす
• 社内育成し増やす

新卒採用で増やすやり方は時間が掛かり、中途採用は人財の奪い合いで難しく、社内育成が一番手っ取り早い、といった感じでしょう。

しかも、ある程度の社歴のある人であれば、社内事情や自社ビジネスの理解もあるため、データサイエンスの社内実践に向いています。

そこで、多くの企業が考えるのが、データサイエンティストを社内育成し増やす、という道です。

社内育成し増やすのが一番現実的、ということになります。そこに意外な壁が待ち受けています。実業務の壁です。

「実業務に時間を取られ、データ活用するのに時間を掛けられない」という状況に陥り、中途半端なデータサイエンス実践になります。

理想は、「データサイエンス実践に100%投入」です。しかし、現実は難しいようです。

そのため、データ分析の専門の部署を作り育成し全社推進する、という道が考えられます。

それはそれで問題が起こります。組織の壁です。データ分析・活用の現場と、それを支援する部署が異なるため、どうしてもこの壁ができてしまいます。

データサイエンティストを増やすための活動がなされる場合、何かしら壁が立ちはだかります。

結局のところ、どの壁が簡単に乗り越えられるかによります。その答えは、自社の中にあります。

どのやり方が一番いいのかは、その企業や組織の内部事情によるため、競合他社にやり方や、他社の成功事例をもとにしても上手くいきません。