データ分析に関わっていると、
データ分析による「洞察」と、
データ分析そのものの「テクノロジー」が、
ごっちゃにされてしまうことがよくある。
これは区別しておこう。
データ分析における「洞察」は、
統計学やモデリングを通じて出す、
予測や推計といった内容やストーリーテリングのことである。
主にコンサルタントや経営者が関わる要素である。
洞察とは、それを用いて決断していくための知見ということだ。
データ分析における「テクノロジー」は、
統計学やモデリングの技術そのものや、
機械学習・AIやIoTのソリューションような、技術を用いて作る仕組みや製品のことである。
主に技術者や研究者が関わる要素である。
テクノロジーとは、それ自体を深掘りしたり再構成していくための知見ということだ。
現実解。
同じ統計学やデータ分析という切り口でも、
関わる人が異なるために、似たことを別な立場から話してごっちゃになる場合が多い。
この分断を乗り越えられると、待遇が一気によくなる。
追記。
日本の企業が数学に強い技術者を冷遇することを尻目に、
外資企業が数学に強い層を厚遇している事実を、もっと直視しよう。
boxcox.net、遠藤武。