需要の高いデータと分析のスキルを今すぐ採用

情報の量と質が向上するにつれて、マネージャーはデータを活用してデジタル時代の競争力を高め、新しい顧客戦略を立ち上げ、チームを最大限に活用するというプレッシャーに直面しています。 そのデータを分析し、意思決定者のために翻訳する適切な人材がいなければ、企業は取り残されてしまいます。

「すべてはデータから始まります」と、MFS Investment Management のグローバル ビジネス戦略ディレクターであり、MIT Sloan のビジネス分析キャップストーン プログラムの業界ホストである Nadine Kawkabani 氏は述べています。

彼女が 2018 年にプログラムに参加したとき、彼女がよく耳にした言葉は、データが 2 年ごとに倍増しているというものでした。 現在は 18 か月ごとです。 そのデータを扱うために雇われた人の数はそれほど速く動いていないため、Kawkabani 氏は次のように述べています。騒音を出しますか?

Nadine Kawkabani 氏、MFS Investment Management のグローバル ビジネス戦略ディレクター

Kawkabani と、Comcast、Netflix、および Pfizer の採用マネージャーは、彼らの会社に不可欠な技術的スキルと、今日のデータ中心の役割を満たすために求められるソフト スキルを共有しました。

Python、R、SQL、そして「正しい数学」

採用担当者は、データと分析に関する学部および修士課程の急増を認めながら、データの専門家を探す際に高度な学位は必要ないと述べています。 しかし、基本的なプログラミングに堪能であることは、データ関連の仕事を検討しているすべての人に共通する点であることに全員が同意しました。

「エンジニアであれ、データ サイエンティストであれ、研究科学者であれ、必要なプログラミング言語は SQL か Python です。志願者の好みに応じて、Python か R です」ネットフリックス。

サン氏はまた、A/B テストなどの基本的なサンプリング手法や、違いの違いなどの因果推論手法の習熟度も求めていると述べています。

Yichen Sun 氏、SM ’13、Netflix のデータ サイエンス マネージャー

Comcast の戦略的分析担当シニア バイス プレジデントである Trace Hawkins 氏は、SQL を知っている人は Python を学び始めることを勧めています。 交渉の余地のないものは、誰かがデータを解釈および分析する方法です。

「Python では、マッチ ペア比較母集団を生成できますが、正しい方法を知っていますか? 良いマッチペアと悪いマッチペアの違いを本当に理解していますか? また、セグメントが相互に排他的で、集合的に枯渇しているかどうかについて、クラスタリング アルゴリズムをどのように評価しますか?」 ホーキンスは尋ねた。 「そこで行う可能性のあるすべてのことは、自分の数学が正しい数学であったことを検証する方法を方法論的に理解する必要があります。」

ユニコーンを求めて

Hawkins 氏と Pfizer Global Supply Operations Insights のデータ サイエンス リーダーである Jonathan Lowe 氏は、どちらもユニコーンを探していると述べました。

Trace Hawkins 氏、上級副社長、戦略分析 (エンタープライズ ビジネス インテリジェンス)、Comcast

Hawkins は、調査結果をビジネス対象者に翻訳できるデータ ワーカーを探しています。 ロウ氏によると、彼の「スーパー ユニコーン」とは、たまたまコンサルティング スキルを持ち、ソフトウェア開発が好きなデータ サイエンティストのことです。

「第 4 のカテゴリーもあり、例外を設けて、他のカテゴリーがなくても採用することがあります。 [skills]、これはドメインの専門知識です」と Lowe 氏は述べています。 「もし誰かが、『キャリアの半分を質の高い研究所で働いてきたが、ここ数年はデータ サイエンスを学んでいる』と言うなら、私たちはそれらの人々をむさぼり食うでしょう。」

Sun のチームが計算コスト、消費者体験、プライバシー要件、データ インフラストラクチャの準備などを考慮する必要がある Netflix の制作環境では、最先端のテクノロジが常に最適なソリューションとは限りません。

「したがって、原則的かつ実践的であり、適切なトレードオフを行い、そのような技術的決定の背後にある「理由」を明確に説明できる人物が必要です」と Sun 氏は述べています。

コミュニケーション、好奇心、コラボレーション

企業のビジネス面とデータ面の間のギャップを埋めることは、採用マネージャーにとって最優先事項であり、データから収集された情報を実行可能なビジネス戦略に正確に変換することの重要性を強調しています。

「ストーリーテリング スキルは、この能力を説明する別の方法です」と Lowe 氏は言います。 「[Don’t] 専門用語をぼんやりとぶつけただけで、ビジネスでこれが必要な理由を説明してください [data] サポートと、あなたが構築したものをビジネスが使用した場合に何が起こるか.」

今日のデータ中心の役割には、革新的で問題を先取りする考え方に貢献する好奇心も必要です。 問題を解決するためのソリューションを持っているデータ専門家は契約を破ることはありませんが、Sun は、彼らのソリューションが問題の適切なアプリケーションである可能性があることを理解するようにその人を指導しようとすると言いました。それを行うためのエレガントな、またはさらに簡単な方法です。」

Jonathan Lowe 氏、ファイザーのデータ サイエンス リード

これに関連して、Sun は「より内省的で、このフィードバックを非常に生産的な方法で受け取ることができ、使用するアプローチに適応できる人」も求めています。

これらおよびその他のソフト スキルは、データと分析の仕事、および関連する文化がどのように変化したかを示す例である、と Kawkabani 氏は述べています。 目隠しをしてデータを処理することはもはやありません。 それは、データが理にかなっていること、そしてデータに触れている人々が会社の戦略にどのように影響を与えているかを理解していることを確認することです.

「私たちはお互いに頼り合っています」とカウカバニは言いました。 「最善の戦略を立てることはできますが、優れたデータ、優れたグラフ、正確なデータ、タイムリーで解釈可能なデータがなければ、何の意味もありません。」

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