10年前、ハーバード・ビジネス・レビューはデータサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな仕事」と評しました。今月は「今世紀でも依然として最もセクシーな仕事」だと評しました。セクシーさの捉え方次第なのかもしれませんね。
確かに、データサイエンスの人材不足を考えると、人材確保は困難です。この状況を改善する戦略としては、例えば、隣接職種に目を向けてスキルアップを図るといったものがあります。しかし、これは人材供給全体の問題を解決するかもしれませんが、根深い離職率の問題を解決することには繋がりません。データサイエンティストが高給取りの仕事を辞める理由は何でしょうか？その理由を挙げてみましょう。
参照: 採用キット: データサイエンティスト (TechRepublic Premium)
データサイエンスは単調な仕事だ
「データサイエンスとは、機械学習アルゴリズムを使用してモデルを構築し、ビジネスに影響を与えることだと多くの人が考えていますが、データクリーニングもデータサイエンティストにとって不可欠な部分です」とVicky Yu氏は書いています。
データクレンジングはデータサイエンスの不可欠な部分であるだけでなく、データサイエンティストが時間の80%を費やす作業でもあります。これはこれまでもずっとそうでした。マイク・ドリスコルが2009年に述べたように、こうした「データマングリング」とは「データのクリーニング、解析、そして校正という骨の折れるプロセス」です。実に魅力的です！
こうした面倒な作業に加えて、データサイエンスに飛び込むことに意欲的な企業が多く、「AIから価値を引き出すための適切なインフラが整っていない」という現実的な可能性も考えられます。これはジョニー・ブルックス氏が次のように述べているとおりです。
データサイエンティストは、洞察を導き出すためのスマートな機械学習アルゴリズムを書くために入社したはずですが、本来の仕事はデータ基盤の整備や分析レポートの作成であるため、それができません。一方、企業は毎日の取締役会で提示できるグラフだけを求めていました。しかし、企業は価値創出が十分に迅速に行われていないことに不満を抱き、こうしたことがデータサイエンティストの役割への不満につながっています。
以前も書いたように、「データサイエンティストはデータを通じて世界を変えるために会社に入社するが、実際にはデータのゴミを片付けているだけだと気づいて辞めてしまう」。問題は、別の会社でも同じ状況が続くということだ。言い換えれば、ゴミは同じように…ゴミなのだ。データサイエンティストの雇用主が彼らの仕事に目を向けていれば、状況はそれほど悪くないだろう。
無視された仕事の問題
HBR の著者は次のように述べています。「多くの組織はデータ主導の文化を持たず、データ サイエンティストが提供する洞察を活用していません。」
少なくとも給料はいいですよね？ まあ…「データサイエンティストが高給で雇われているからといって、雇用主に変化をもたらせるとは限りません」とHBRの著者たちは述べています。「その結果、多くの人が不満を抱き、離職率が高くなっています。」
機械学習やデータサイエンスの他の要素がより洗練されても、経営幹部は依然としてデータよりも直感を重視します。数年前、企業の経営幹部はデータドリブンであると断言していましたが、直感と一致しない場合はデータを再分析していました。このような研究は数多くあります。私たちは、データが先入観を裏付けるときは喜びますが、そうでない場合はそうではありません。
これらは、データサイエンスが衰退していることを意味するものではありません。これらの問題にもかかわらず、データサイエンス、そしてデータサイエンティストの需要は依然として高いです。しかし、データサイエンティストが「魅力的な」仕事だと主張するのは時期尚早でしょう。確かに、ますます不可欠な存在になりつつあります。しかし、魅力的かどうかは人それぞれでしょう。
開示: 私は MongoDB で働いていますが、ここで述べられている意見は私自身のものです。
