勝手に言っとけや！という感じなのですが、明日から本気出す予定なので、所属がない今の割と自由な状態で書いておきます。勢いだけのほぼ戯言です。
たまたまWeb上でつながってる方はデータ解析まわりの方が多くて、ビッグデータとかデータサイエンティストとかの話題がガンガンと流れこんでくるため色々な意見があるなーとウォッチしていまして、独断ですごくざっくり分類すると、「乗るしかない！このビッグウェーブに！」派のスーツっぽい方か、「ビッグデータ(笑)、データサイエンティスト(笑)」なエンジニアな方が多いとお見受けしています。あと、そもそもこの流れ自体を冷ややかに見てらっしゃる方も多そうですよね。
で、そんな中に鬼才現る！じゃないですが、舌鋒鋭い論客が現れました。
この方の楽天のデータサイエンティストは400人！日本のデータサイエンティストの半分は楽天にいる！ という記事を読みまして、日本にデータサイエンティストが何人いるとかは正直どうでもいいと思ってはいるのですが、最後の最後
日本はバカいってないで、このような世界で不足するのはデータサイエンティストよりも サーバ台数とインフラエンジニアだと認識したらどうでしょう。で、楽天やウリに困ったSIerは データサイエンティストな人材をそんなにためこまないでください。まじでお願いします。
という素敵な意見にうんうんと頷いてしまいました。
個人的には、今のデータサイエンティスト論を展開する方はちょっとデータ解析系の方が多すぎるのではないかなぁ、と思ったりしています。ある瞬間のスナップショットデータが利用可能な状態になっている前提からスタートすることでパフォーマンスを発揮できる方だけが大量に増えても、現実問題としてはけっこう辛い気が。。。
データまわりの話は、当たり前ですがデータの入口と解析結果の出口が重要だと思っていまして、ソーシャルゲームの成功事例は、入口としてゲーム内での行動ログ、出口としてユーザー反応に合わせたゲームのパフォーマンスチューニングやゲーム設計があり、そういった出口での変更が課金収入に繋がるという点で、データ解析に投資する費用対効果が高く、かつ見えやすいと言うのが大きかった気がしています。
逆に、最近のアドテクやデジタルマーケティングなどは、データをうまく使えば効果はあがりそうだというのが共通認識ですが、入口と出口がたくさんあるために、どこをどうすれば費用対効果があるのか見えなくて色んな意見が飛び交っていて、効果的なのかかけた苦労の割にそこまで効果がないのか、見えにくくなってしまっている部分が大きいですよね。
なんかちょっと話がズレた気もしますが、入口と出口はプランニング(戦略)とエンジニアリングが活躍するところでしょうし、費用対効果は人的費用はもちろんシステムの話になりますので、データ解析ばかりが先行するのではなくて、もう少し地に足のついた感じの話が出てくるといいかなぁと思ったりしています。ただ、データ解析要らないとかそういうのではなく、ここはニワトリが先か卵が先か、みたいなところもありますし、まあ難しいところですよね。当然、プランニングにはデータ解析した情報が必要でしょうしね。
あと、全然関係ないですが、データサイエンティスト分業論みたいなのもよく耳にする流れで、ソーシャルゲーム界隈は一時期データ解析まわりの人を多く集めていましたよね。今少し業界が縮小傾向にありそうなので、データ解析してた人とデータ基盤の整備してた人はそれなりにいると思うので、そういった方たちが流れてくるとは短期的には需給バランスは満たせそうな。とはいえ、不足すると言われてる20数万人にはとてもじゃないが足りなさそうですが。