MBAとデータサイエンス

データに基づいた意思決定を行う「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」といった言葉を耳にする事が多くなりました。

ビッグデータやデジタルマーケティング技術の発展に伴い様々なデータを活用しそれに基づいた意思決定を行うことが出来るようになったことで、
これまで以上のコスト削減や売上拡大など費用対効果の高い施策を打ち出す事が見込めるため、データドリブン(データ駆動型)経営にはますます注目が集まるようになっています。

企業の重要な意思決定をデータに基づいて行う事はまだ一般的ではないため、データサイエンスに精通した人材に対する需要はこれまで以上に高まっています。4割近い経営者がデータサイエンスの専門家の不足を感じているというデータもあるほどです。

では出来るだけ優秀なデータサイエンティストをデータドリブン経営のために雇用すればうまくいくのかというと、必ずしもそうではありません。
データドリブン経営ではデータに基づいた意思決定をする必要があるため、社内に蓄積された様々なデータを分析し結果を共有するだけではなく、意思決定プロセスにまで深く入り込める人材が必要だと多くの企業が考えています。

ですがデータサイエンティストの業務範囲として、意思決定プロセスの深いところにまで関与する事はそれほど一般的ではありません。経営の意思決定プロセスに入り込むためには企業全体のあらゆる情報やデータを横断的に把握する必要があるため、多くの場合ではデータサイエンティストの業務の範疇を越えてしまいます。そのため、データサイエンスの知識やスキルもありながら意思決定プロセスにも深く入り込める人材が必要とされるようになってきています。

データドリブン経営が注目され、データサイエンスも出来るビジネスリーダーの需要が高まったことで、アメリカではMBAかデータサイエンスどちらの学位を取るべきかという議論になるほどまでになっています。
アメリカでは、給与面でも検討に値するほどデータサイエンス人材の給与相場が高騰しているようです。

データサイエンスはMBAに取って代わるようなものではありませんが、MBAとデータサイエンスは全く独立したものではなく補完しあうことの出来るものです。

最近では既存のMBAのカリキュラムにデータサイエンス領域も加えたプログラムを実施するMBAスクールも増えてきました。
ビジネストランスレーターの存在があれば経営者に必要とされるデータサイエンスの知識やスキルはそこまで高いものではなく、こういったプログラムを選択する事で十分に補完可能です。また、本ブログを運営するDataMixが開講している社会人向けのデータサイエンススクールのような場所で勉強する事もデータサイエンスのスキルを補完する一つの選択肢になり得るでしょう。

データサイエンスやアナリティクスのトレーニングを受けているかどうかがMBA取得者のその後のキャリアやポストの選択肢に大きく影響するようになってきている事は間違いありません。今後データドリブン経営がより一般的になっていくことで、経営者がデータサイエンスのスキルを持つことの価値はより高まっていくといえます。

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