昨今、「ビッグデータ」が大々的に取り上げられることで、情報活用の注目度が増しており、「データサイエンティスト」という新たなキーワードも取り沙汰されています。情報活用に必要とされる技術は、既に浸透した感のある「見える化」から、より高度な分析領域（＝ビジネスアナリティクス）である「発見」「What-If」「プロアクティブ」へ拡大しています。市場の期待も「現状の見える化」から「業務変革の起爆剤」へと拡大している中、変化に対応するにはどういった人材が必要となるでしょうか。情報を活かし、データドリブンでビジネスに変革を起こすには、「業務課題の発見から原因の究明、変革プランの立案とシミュレーションまで」の試行錯誤サイクルを短期間で回す必要があり、下図のようなスキルセットが必要だと想定されます。

このような人材のニーズは今後更に高くなると考えられますが、全てを網羅するとなると非常に敷居が高く、現状このような人材を獲得・維持するのは容易ではありません。情報活用を業務に組込むには「情報活用要件の整理」と「チーミング」がポイントです。まず業務上必要となる要件（業務目的、利用可能データ、到達レベルなど）を明確化します。これにより、要求すべきスキルセットを整理・スリム化することができます。その上でチームを組んでスキルを補完しあい、情報活用業務を運用していくことで、チーム内で近いスキルを学びあい、スキルの幅を広げていくのが現実的でしょう。なお、「ビジネス－アナリティクス」「アナリティクス－IT/分析基盤」など、業務上で関係性の強いスキルを選択的に習熟することで、効率良くスキルの幅を広げることができます。

NTTデータでは上記のようなアプローチを通じ、「情報活用要件の整理」から「トライアル分析」、「分析業務運用を通じた人材育成」に至るまで、データ分析コンサルティングによるお客様の業務変革・サービスの高度化を支援しています。