IoTとデータサイエンティスト

| | コメント(0) | トラックバック(0)

IoTとデータサイエンティストがIT業界のキーワードになっています。

Infobright社のCEOが先週このキーワードで記述したBlogを翻訳してみましたので、よろしければご参照下さい。
data-centre-woman-data.png

IoT(モノのインターネット)の成長により、スマートデバイス、センサ、モニタなどの機械が絶え間なく生成するストリーミングデータは従来型のデータベース技術でビックデータ分析機能を満足できるかのよいテストとなっています。

また、それらのデータを有効活用できる高いスキルを持つデータサイエンティストが最も需要の高い職業として注目されています。

データサイエンティストという言葉は2008年にD.J. Patilと Jeff Hammerbacherによって紹介され、複数の業種に広がりました。

その後、データサイエンティストは新たな課題"情報が量と幅の両面で爆発的に拡大を続けること"に対応するべき複雑な時代に入りました。

それでは今日さまざまな業種でデータサイエンティストが企業活動を支援するために対応すべき課題はなんでしょうか?
もう少し見ていきましょう。

教育のバックグラウンド:
この職種が最初に登場した時、専用の学位やプログラムはありませんでした。
データサイエンティストのニーズが高まるに従い、カリフォルニア大学やイリノイ大学で専門コースの検討が行われ、数学、コンピュータサイエンスなどをベースとする学部と修士の開発が進んでいます。

問題解決能力:
優秀なデータサイエンティストは高い問題解決能力と個別の課題ポイントを線で結ぶ適性を持つ必要があります。
急速に進化する業界で成功するため、データサイエンティストの思考は素早く、新たな視点や関連性をみつけこれまでになかったソリューションを生み出します。

新しいアイデアへ:
現在のデータサイエンティストは業務に不可欠で、データマイニングを実施し分析するための新しい手法を積極的に採用しようとしています。
彼らは新しいメソッド、プラットフォーム、ツールを柔軟に取り入れ、技術革新にも積極的です。 

これまでに指摘してきたように、IoT(モノのインターネット)はまだはじまったばかりです。2014年がHype(前宣伝)の年とすれば来年がComingOutParty(デビュー)となるでしょう。更にこの先4-5年で変化しながら、より多くのビックデータ分析、様々な分野での活用事例がでてくると期待できます。



トラックバック(0)

このブログ記事を参照しているブログ一覧: IoTとデータサイエンティスト

このブログ記事に対するトラックバックURL: http://www.blog.infobright-partner.jp/mt/mt-tb.cgi/340

コメントする