ビッグデータの活用が、企業にとって大きなテーマになっている。この分野への注目が高まるとともに「データサイエンティスト」という職業そのものが「魅力的な仕事」と紹介されるようになっている。 　それに対して、「データサイエンティストの仕事は、華やかな側面よりは、むしろ泥臭い部分も多い」と語るのは、日本IBM ビジネス・アナリティクス＆オプティマイゼーション サービス　シニア マネージング コンサルタント／データ サイエンティストの山田敦氏だ。
　山田氏は2000年代、まだ「ビッグデータ」という言葉が一般化されていなかったときから、さまざまなデータをビジネスに活用する技術やサービスに携わってきた。
　「やっている仕事は当時から大きく変わっていません。後から『データサイエンティスト』という名前が付いたと感じています。そのころから私が大事にしているのは、データ分析の目的と経営インパクトです。すなわち“何のためにデータ分析をやるのか”。やるからには、売り上げ拡大やコスト削減など、P/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）にインパクトを与え、その改善に貢献できるようなものでなければ意味がありません」と、山田氏は指摘する。

　マネージング コンサルタント／データ サイエンティストの羽田知史氏は「データ分析による成果はお客様が判断されるもの。ただし、その手法については、ノウハウと経験も要求される」と語る。羽田氏は日本IBMの東京基礎研究所の出身であることを生かし、顧客とは違った視点でワークフローなどを「見える化」し、高い評価を得ている。
　山田氏は「データをガリガリと処理するだけではなく、その先のお客様の業務の改善につなげることが大切。コンサルタント的なスキルと分析スキルを併せ持ち、“その問題を解決するためには、このような手法で分析すればいい”と頭の中でロジックを組み立てながらお客様と話すことができるのが優れたデータサイエンティストです」と話す。