2018年1月19日に発行された日本経済新聞紙の夕刊1面に掲載された見出し「データ解析者 争奪戦」を拝読しました。
そのリードは「企業のビックデータを解析し、商品やサービスの改善に役立てるデータサイエンティスト(データ解析者)が人気だ」と伝えています。
この結果、求人大手が扱う求人は1年近くで6倍弱に増えたと伝えます。
日本経済新聞紙のWeb版である日本経済新聞 電子版は見出し「AIに不可欠 データ人材争奪戦 求人1年で6倍」と伝えています。
これからは、あらゆるモノがネットにつながるIOT(モノのインターネット)とAI(人工知能)の活用が欠かせない社会基盤になります。そのためには、そのIOT(モノのインターネット)とAI(人工知能)の活用できるデータサイエンティスト(データ解析者)が必要不可欠になります。
まずは、IT(情報技術)企業を先頭に、データ解析者人材の確保を急いでるそうです。
フリーマーケットアプリの大手企業であるメルカリ(東京都港区)は、現在は15人のデータ解析者を抱えています。同社は主要アプリの「メルカリ」のダインロード数が日本・米国・英国で合計1億件に達しています。この利用者の操作履歴などのデータ解析を基に、さらに表示内容や使い勝手の改良を加えて、競争力を高める計画です。
このため、「今後も数10人を採用する」と、同社の人事マネジャーは伝えます。
IT企業大手のヤフーも現在、データ解析者とその関連技術者を約500人抱えています。そして、将来的には「約2000人の陣容にする」計画です。
製造業もデータ解析者を増やします。例えば、日立造船は2017年度にデータ解析者を数人確保し、これからは毎年度に数人を採用し、ビッグデータ解析を強化する計画です。
求人情報大手のエン・ジャパンの転職サービス「ミドルの転職」では、データ解析者に対して2017年12月には約150件の求人があり、約9カ月間で5.6倍に増えたそうです。
元々、日本では人材不足といわれていたデータ解析者の求人は増える見通しです。経済産業省の調査結果では、2020年時点ではデータ解析者は約4万8000人不足するとの見通しです。
そのリードは「企業のビックデータを解析し、商品やサービスの改善に役立てるデータサイエンティスト(データ解析者)が人気だ」と伝えています。
この結果、求人大手が扱う求人は1年近くで6倍弱に増えたと伝えます。
日本経済新聞紙のWeb版である日本経済新聞 電子版は見出し「AIに不可欠 データ人材争奪戦 求人1年で6倍」と伝えています。
これからは、あらゆるモノがネットにつながるIOT(モノのインターネット)とAI(人工知能)の活用が欠かせない社会基盤になります。そのためには、そのIOT(モノのインターネット)とAI(人工知能)の活用できるデータサイエンティスト(データ解析者)が必要不可欠になります。
まずは、IT(情報技術)企業を先頭に、データ解析者人材の確保を急いでるそうです。
フリーマーケットアプリの大手企業であるメルカリ(東京都港区)は、現在は15人のデータ解析者を抱えています。同社は主要アプリの「メルカリ」のダインロード数が日本・米国・英国で合計1億件に達しています。この利用者の操作履歴などのデータ解析を基に、さらに表示内容や使い勝手の改良を加えて、競争力を高める計画です。
このため、「今後も数10人を採用する」と、同社の人事マネジャーは伝えます。
IT企業大手のヤフーも現在、データ解析者とその関連技術者を約500人抱えています。そして、将来的には「約2000人の陣容にする」計画です。
製造業もデータ解析者を増やします。例えば、日立造船は2017年度にデータ解析者を数人確保し、これからは毎年度に数人を採用し、ビッグデータ解析を強化する計画です。
求人情報大手のエン・ジャパンの転職サービス「ミドルの転職」では、データ解析者に対して2017年12月には約150件の求人があり、約9カ月間で5.6倍に増えたそうです。
元々、日本では人材不足といわれていたデータ解析者の求人は増える見通しです。経済産業省の調査結果では、2020年時点ではデータ解析者は約4万8000人不足するとの見通しです。
単に、前から言われていたことが顕著になっただけです。
製造業で頑張るとして、放置し続けた結果です。
現金もキャッシュレス化によって、何をいつ購入したのか、購入履歴が明らかになります。
スマフォからはどこにいるのかも、自然と明らかになってしまいます・・ああ
摩天楼さま
コメントをお寄せいただき、ありがとうございます。
日本の大学には、コンピューターサイエンス学部があまり設置されていません。
今回の日本経済新聞紙の記事にも載っていますが、横浜市立大学はデータサイエンス学部を今年4月から開設します。こうした動きがどこまで功を奏すか、今後、見守るしかないですね。
そのデータ解析者を育成する大学などの教育態勢も拡充が大切ですね。
コメントをお寄せいただき、ありがとうございます。
これからは、多品種少量の製品は販売データというビックデータを解析し、売れ筋を見つけ、営業利益を高める時代です。
消費者が真にほしいと考えているモノを計画的に製造して、すべて販売する時代に入り始めています。