様々な企業担当者と出会うチャンスをお手伝いする、マイナビ転職主催の転職フェア・イベント情報のご紹介です

mixiチェック

マイナビ転職EXPO 講演レポート
会場風景1

ITで日本を変えるチャンスに貴方は?
〜現場のトップが語るBigDataの方向性〜

日本オラクル
テクノロジーコンサルティング 統括本部長 小守 雅年

[プロフィール]1988年独立系ソフトウェア会社入社。1999年日本オラクル株式会社コンサルティング部門に入社。現在はテクノロジーコンサルティング統括本部長となり、Oracleテクノロジー製品のコンサルタントを統括している。2011年執行役員に就任。

さまざまな業界で活用されるビッグデータ

皆さん、こんにちは。今日はビッグデータについてのお話をしたいと思います。先日、私の部の研修で、メンバーから「ITを使って自分たちが日本を変えていこう」という意見が出ました。これは決して大げさな話ではなく、この講演が終わる頃には皆さんにも、その可能性を感じていただけるのではないかと考えています。

2008年のリーマンショックで苦い思いをした方も多いのではないでしょうか? 実は私もその一人です。しかし、転んでもただでは起きません。取引先に対して、こんな時だからこそコストリダクションを目的としたサーバー統合をやりましょうという提案をしていました。そんななか、2011年には東日本大震災が起こり、より企業のコストリダクションが加速することになり、その後2013年に入り少しずつ景気が戻ってきた感があります。そうすると企業は次の投資を考えるようになってきました。その一つがビッグデータの活用です。

この商機はIT・小売業・製造業などにも広がっていて、政府も注目しており、例えば、国民IDや渋滞緩和、医療分野におけるDNAの解析などがその一例です。ビッグデータは大きく分けて、構造化データ(財務・販売・物流・顧客データなど)・準構造化データ(カーナビ・GPS・ETCなどのセンサーデータ、SNSデータ、テキスト・Eメール文書などオフィスの中にあるデータなど)・非構造化データ(画像マッチングや音声・ゲノムデータなど)の3つに分類されます。これらは順に、社内に蓄積されたもの、社会活動から発生したものを表しています。これらの中から近くにある2種類のデータをつなげるだけでデータ量が膨大に増え、世界が変わります。余談ですが、画像マッチングのデータ解析といえばスパイ映画でもよく見かけますが、実はあの技術は日本が一番進んでいるんですよ。

ビッグデータが日本を変える

会場風景2

そんなビッグデータソリューションを成功させるポイントは、3つあります。“大量データを処理する技術要素”、“多量のデータから価値あるデータを探し出す登場人物”、“正しいデータを活用する”です。

“大量データを処理する技術要素”はさらに、「データの把握・収集(DWH、データウェアハウス)」、「データを蓄積して処理可能な状態にする(MDM、マスターデータ管理)」、「データを処理・分析(NoSQL、Haadoop、アルゴリズム解析、プライバシー管理などを経て可視化)」、「データを活用」といった4段階に分かれます。これらのどの分野に携わりたいかによって、目指す技術や職種が変わってきます。「データの収集」であればSmart Device/Gateway(アプリケーションアーキテクト)、「データの仕分け」であればFast Data Processing(テクニカルアーキテクト)、「ストア解析」ならBig Data Management(データアーキテクト)、「業務分析」ならBusiness Analytic(データアーキテクト)やService Integration(ITコンサルタント)、そして「データの活用」ならService Applications(アプリケーションアーキテクト)といったところです。

データにまつわる職種は4つの階層に分かれそれぞれ役割も異なります。システムを構築するのは『システムエンジニア』、データモデルを管理するのが『データアーキテクト』、目的にそってデータを分析するのが『データアナリスト』、そして新たな業務価値を見つけるのが『データサイエンティスト』です。ここまで来るとそれを担うのはほんの一握りの人材となります。

今ご紹介した職種の仕事内容について、理解を深めていただくためにさらに詳しく説明をしていきます。まず『データアーキテクト』の仕事は、データモデリングの方針・範囲・計画・データモデル・データガバナンスモデルの策定とデータモデルの管理を繰り返しながら、データモデルを成熟させていくことにあります。いわば企業のアプリケーション担当とインフラ担当の間に立つ番人のような存在。ここがしっかりと機能していると、5年後に企業のデータがキレイになります。それに対して『データアナリスト』は、分析の目的設定やデータ分析仕様書の作成、分析ツールの管理、分析内容の改善などが仕事です。

今、多くの企業での課題となっているのが「データアーキテクトの不在」と「データアナリストの業務範囲が業務のみに偏っている」ことにあります。前者により、どのデータが正しいデータなのか分からないといった状態や、同じデータが複数存在してデータメンテナンスが煩雑になっているといった問題が起こっています。また後者では、分析ツールやデータマートの管理をすべて把握している人がいない中、帳票やデータマートが増加し続けており、ディスク容量が増大化しています。

だからこそ今、企業にとってはビッグデータ活用を契機にデータ整備をするチャンスであり、私たちは既存データをビッグデータに有効活用させようという提案を行っているところです。

エンジニアのキャリアパス

ビッグデータに携わるエンジニアになるためのキャリアパスを紹介します。「今やっていないから……」と諦める必要はありません。一番の近道をお教えします。

Javaプログラマの方であれば、オープンソースの技術(GUIとWebサービスの両方あればなおよし)を身に付けることで、『アプリケーションアーキテクト』になれます。DWH SE/Hadoopの経験者であれば、DB論理設計や帳票設計、統計学を覚えると『データアーキテクト』になれる。開発SEの方であれば、UNIX/Linux、ミドルウェア、インフラ設計・構築・運用ができるようになると『テクニカルアーキテクト』になれます。ITチームリーダーやインフラ構築ができる方が、アーキテクチャ設計・顧客向けソリューション提案のスキルを身に付ければ、『ITコンサルタント』です。これらの職種を目指したい方は、ぜひチャレンジしてください。

自分が持っていないスキルに関しては、気軽に相談してください。当社のことを「外資系の企業だから……」と敬遠する方がいるかもしれませんが、決して敷居は高くありません(笑)。人を育てることが、企業の役目でもあります。私も小さな独立系ソフトウェア会社のプログラマからここまできました。その上で、冒頭にお話した「自分たちの手で日本を変えるんだ!」というくらいの気概を持ってチャレンジしていただきたい。日本を変える第一人者になれるチャンスです。本日は、ありがとうございました。

講演レポートのTOPへ戻る

他の講演を読む