はじめまして。株式会社justInCaseのCAO (Chief Analytics Officer) の小泉です。 データ分析の目的とは何でしょうか。それは、分析結果が経営の意思決定に使われること私は考えます。そして経営戦略の仮説の定量的検証を高速に繰り返すことが求められています。 スタートアップという環境においてデータ分析自体を実行することはとてもチャレンンジングです。例えば、ある分析をするためにデータを欲しようとしてもデータレイク自体が存在しないことが多々あります。もはやデータミスティーです。データブラックホールかもしれません。 一方で別の捉え方も可能です。自分自身でデータ取得の手段/経路/構造を分析実施前から自らの手で定義が可能です。分析の目標を見据えた形のデータ収集が可能です。綺麗な分析を好み泥臭いインフラ構築は興味ないという方には正直向いていません。むしろ泥臭い部分を楽しめるマインドが必要です。そして分析フローの全体感を見渡すことができるようになることは、あなたのデータ分析に関するキャリアパスに必ずプラスになることを確信します。 私たちは保険分野でのスタートアップです。保険という分野は、データ分析が活用されてきたもっとも歴史のある分野と言えるでしょう。ビッグデータを取得できない時代では手元のわずかなデータから数理的な仮定を置き現実問題を解決してきました。保険数理については晩年のガウスも取り組んだ大変興味深い分野です( https://www2.tsuda.ac.jp/suukeiken/math/suugakushi/sympo25/25_16uemura.pdf )。現代では取得可能なデータが爆発的に増加しているにも関わらず、保険分野でのデータの活用はわずかに留まっています。数理的な思考とデータハンドリング/モデリングの双方を鍛えることができる、稀有な環境だと私は思います。 爆発的に増加したデータを保険に活用するため、当社は次に考える役割の人材を探しています。もちろん一人の人間がこれらの機能にぴったりと分類できるものではないことは承知しています。 - データサイエンティスト: 前処理、集計、モデリング、アルゴリズムの選定、可視化。アウトプットの質を向上することに責任を持つ。 - データアナリスト: 分析を通じて意思決定の質を向上させるアウトプットを出すことに責任を持つ。 - データエンジニア（機械学習エンジニア）: データ分析環境構築に責任を持つこと。データ収集。インフラ整備。パフォーマンス最適化。 - アナリティクスディレクター: データ分析プロセスのマネジメントし円滑な運用のために様々な部署や人とのつなぎ役となることに責任を持つ。 私たちの会社はチームの人材こそ会社の宝と信じています。保険という分野に詳しい必要は全くありません。キャッチアップしていくという態度と自信だけが必要です。データドリブンなビジネスを徹底するために、これを読んでいるあなたと一緒に働くことができればとてもうれしく思います。飽きずにここまで読んで頂きありがとうございました。ぜひご一報頂ければと思います。