データサイエンティストのビジネス力とは？必要な理由や習得法を解説

データサイエンティストを目指す際、このような悩みを抱える方もいるでしょう。

実際、データサイエンティストとして活躍するのであれば、差別化をするためにビジネス力が必要です。

そこで本記事では、データサイエンティストにビジネス力が求められる理由や必要なスキル、身につける方法などを解説します。

データサイエンティストに求められるのはビジネス力

まずは、データサイエンティストにビジネス力が求められる理由について解説します。

データサイエンティストとして活躍するのであれば、知っておくべきないようなので、確認していきましょう。

理由1：現場の指揮を統率するから

データサイエンティストにビジネス力が求められる理由のひとつは、現場の指揮を統率する役割を担うからです。

データサイエンティストは、AIエンジニアや営業部隊などに指示を出し、企業の課題解決のためにチームをまとめ上げる必要があります。

ビジネス力がないと現場を統率することは難しいので、必要であると言えます。

理由2：課題解決が真の目的だから

データサイエンティストにビジネス力が求められる理由の2つ目は、課題解決が真の目的だからです。

データサイエンティストの仕事は、企業の課題を解決することがメイン業務のため、以下の行動が必要です。

データサイエンティストは、データ分析だけでなく、課題解決をするために存在します。

そのため、データサイエンティストにはビジネス力が必須条件として求められます。

データサイエンティストに必要なビジネス力とは

それでは、データサイエンティストに必要なビジネス力を、細分化して解説します。

論理的思考力

論理的思考力は、データサイエンティストの基盤となるスキルです。

分析で得られた数値を整理し、筋道を立てて説明できなければ、現場は動きません。

たとえば、売上低下の要因を「客数減少」「購買単価の低下」と切り分け、そのどちらに施策を集中すべきかを示す場面です。

複雑な分析結果をシンプルな論理に落とし込める人材は、根拠がある説明もできるため、周囲から信頼を得やすくなります。

問題解決力

問題解決力は、データサイエンティストがやるべき大きな仕事のひとつであるため、欠かせないスキルです。

企業の課題解決をするためのスキルの差によって、データサイエンティストとしての価値が決まると言っても過言ではありません。

企画・計画力

企画・計画力は、データ活用の全体像を設計する力です。分析の目的を設定し、必要なデータや期間を見積もり、プロジェクトを進めます。

新規サービスの需要を予測する際には、データ収集の流れや分析スケジュールを計画する際に役立ちます。

企画・計画力は、ムダのない効率的な進め方が可能となり、チーム全体の動きが良くなるため、データサイエンティストに必要です。

デザイン力

デザイン力とは、データを「伝わる形」に整える力です。分析結果を数値のまま示すのではなく、グラフや図解で視覚的に表現することで、理解度が大きく変わります。

たとえば、売上推移を折れ線グラフにまとめ、キャンペーンの効果を一目で比較できるように提示するケースです。

クライアントや会社内で提案・共有する際、わかりやすい内容にまとめられていると、承認されやすいだけでなく、全体認識の理解度が深まります。

ヒアリング力

ヒアリング力は、企業の課題や現場の進捗情報などを正しく引き出す力です。分析の出発点は「なにが課題か」を理解することから始まります。

ヒアリング力が不足していると、企業の明確な課題も不透明なままになる可能性もあります。

不透明な状況でプロジェクトを進めても、成功する確率は極めて低いので、ヒアリング力は大切です。

プレゼンテーション力

プレゼンテーション力は、分析結果を相手に納得してもらうための力です。

数値をそのまま提示するのではなく「この改善策で売上が10％増える可能性がある」と具体的に説明すると、説得力が増します。

案件を受注したり、クライアントやチームに説明したりする際に、わかりやすく完結に説明できると、提案もとおりやすくなります。

マネジメント力

マネジメント力は、プロジェクトを円滑に進める力です。分析には複数の部署が関わるため、関係者を調整し、期限内に成果を出す役割も求められます。

IT部門と連携してデータ抽出を依頼し、営業部門と施策の実行タイミングを調整する場面があります。

その際、現場を円滑に進めらないと、プロジェクトの進行が遅くなり、クライアントを不安にさせてしまうでしょう。

チームを円滑に回し、クライアントからの信頼を得るためにも、マネジメント力は重要です。

データサイエンティストのビジネス力を身につける方法

ここまで、データサイエンティストに必要なビジネス力を解説しましたが、「どうやった身につければいいの」と疑問に思う方がほとんどです。

以下は、ビジネス力を高めるための方法なので、ぜひ参考にし、実践してください。

例題をもとに練習する

ビジネス力をつけるには、例題をもとに反復練習を繰り返す必要があります。

反復練習は、地道な作業ですが、かなり効果的です。

練習問題は、WebサイトやYouTubeで「データサイエンス　練習問題」と検索すれば見つけられます。

Kaggleでコンペに挑戦する

Kaggleは、データサイエンティストになるために必須とも言える学習教材です。

Kaggleとは、データ分析や機械学習の課題に参加し、ランキング形式で競うプラットフォームです。

世界中の人が参加でき、上位入賞者には、賞金や特典などの報酬があります。Kaggleは、現場で起こりえるレベルの課題なので、上位入賞できると転職できる可能性も高まります。

Kaggleは、データサイエンティストのビジネス力をつけるうえで、かなり重要なプラットフォームです。

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データサイエンティストのビジネス力によくある質問

データサイエンティストのビジネス力によくある質問について回答します。

データサイエンティストのビジネス力とは？

データサイエンティストのビジネス力は、「論理的思考力」「問題解決力」「企画・計画力」「デザイン力」「ヒアリング力」「プレゼンテーション力」「マネジメント力」などに分られます。

データサイエンティストに求められる3つのスキルセットとは？

データサイエンティストに求められる3つのスキルセットは、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」です。

データサイエンティストのビジネス力は将来性が高い

データサイエンティストのスキルセットの中でもビジネス力は、差別化をするための重要なスキルです。

ビジネス力の差で収入が変化するケースもあるので、身につけるための行動が大切です。しかし、ひとりで活動するのに不安をもつ方がほとんどでしょう。

もちろん押し売りをするつもりはありません。

一方で、「スクールに入ってから行動できる」という人は、以下のような成果をあげられます。

ここまで成果がでるのは、実践に必要なビジネス力を身につけているからです。

ほとんどのスクールでは、ここまで成果が出ているのは珍しいでしょう。

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