データ・サイエンティストほど素敵な仕事はない <アウトソースできない?>

データ・サイエンティストほど素敵な仕事はない　トーマスH.ダベンポート DIAMONDハーバードビジネスレビュー

　「データ科学」(Data Scientist)という言葉の流行のきっかけになった論文らしい。

　この論文を読むと、「データ・サイエンス」を使って価値を創出する「データ・サイエンティスト」と呼ばれる人達がいてその人達の活動領域を「データサイエンス」と定義しているようだ。そして、「データ・サイエンス」の重要性より、企業にとっての「データ・サイエンティストの重要性について論じてある。

　一般的には科学を実用化するのはエンジニア、実装するのがテクニシャン、運用するのがオペレーターだ。コンピュータで例えると、コンピュータ・サイエンスを研究する科学者(コンピュータ・サイエンティスト)がいて、その研究成果を活用して実際にコンピュータ・システムをSE(エンジニア)が設計して、プログラマ(テクニシャン)がl実際にコンピュータを動作させるシステムを作り、オペレータが運用する。　

　データ・サイエンスは科学と技術が明確に分かれていないようだ。

　　データ・サイエンティスト ＝ データ・サイエンス ＋ データ・エンジニア ＋ プログララマ( ＋オペレータ)　

　「データ・サイエンティスト」は「データ・サイエンス」から始まったものではなく「データ・エンジニア」を科学方向と実用化方向に拡張したような感じだ。

　今後、成熟すると分離するのかもしれないが、今のところ、「データ・サイエンス」と「データ・サイエンティスト」は不可分ではないと思う。

　とすると、問題は、アウトソースが困難なことではないだろうか？。つまり、データ分析システムの構築を外注して、そのシステムを運用という、従来の情報システムの調達方法が使えないなら、大きな問題があるのではないだろうか？

　アウトソースできないとすると、デター・サイエンティストを採用するか育成するかしかない。

　SIerは「アウトソースできますよ。^^)」と言うのだろうが、「動かないコンピュータ」になって日経コンピュータのネタになるのでは。

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