事例：データ分析者の人材育成を内製化

デジタルトランスフォーメーション（DX）推進が叫ばれる昨今、大企業に留まらず中小企業においてもデータ活用が加速しています。企業がビジネスを展開する上で必要不可欠となっているDXにおいて、それを担う人材を供給するという側面で人事部の役割は大きいといわれています。

とはいえ働き方多様化による中で人材不足はDX推進の最大の課題といえます。DX推進人材市場の雇用が増え人材争奪が白熱するなか、優秀な人材は離職してしまいます。残る人材も社風に親和性はあるものの必ずしもDX推進に適している人ばかりではない、なんてことも……。

そもそも人材の不良は人事担当者の責任ではありません。新規雇用においては、波打つ時勢に対して、募集面や紹介文面、選考プロセスから得られる情報だけで企業課題に立ち向かう人材を選定するのは困難です。育成開発に関しても、戦略として人材データ分析、タレントマネジメントを求められつつも、実務は労務管理、給与管理、人事管理に追われる日々なんてことも。

DX戦略への課題解消には人材育成へのさらなる注力が必要です。ですが、むやみに投資を行うリスクへ踏み切れれず身動きが取れなくなる、そんな事態を避けるにはどうするべきでしょうか。ここにアナリティクストランスレーター(AT)の育成という一つの解決法があります。

データ分析ができる有用な人材の雇用/育成、といえば聞こえは良いですが、事実既にAIや機械学習活用のためにデータサイエンティストを採用/育成しDXプロジェクトを推進したもののなぜか業務適用につながらない……といった失敗事例多々もあります。そのような話を聞くたびに、「アナリティクストランスレーターを内製化していれば、成功したのにな」といった声があがるのです。

では、そんな夢のようなアナリティクストランスレーターとは、いったい何者でしょうか？本ホワイトペーパーでは、到底無理とも思える内製化のなかでどのように育成したのか？俗にいう、データサイエンティスト育成とどこが違うのか？等々、事例を元に最新の方法を詳しくご紹介します。