데이터 분석 관련 인재 규모에 관한 조사결과(2019년)
【조사요강】
1. 조사기간： 2019년 4월~6월
2. 조사대상： 일본의 IT사업자, 분석전문사업자 및 유저기업 등
3. 조사방법： 당사 전문연구원의 직접 면담, 전화·e-mail을 이용한 청취 조사 및 문헌 조사 병용
1. 조사기간： 2019년 4월~6월
2. 조사대상： 일본의 IT사업자, 분석전문사업자 및 유저기업 등
3. 조사방법： 당사 전문연구원의 직접 면담, 전화·e-mail을 이용한 청취 조사 및 문헌 조사 병용
＜데이터 분석 관련 인재 규모 용어정의＞
본 조사에서의 데이터 분석 관련 인재란, 데이터 분석 프로젝트에 종사하는 팀을 구성하는 ①분석 컨설턴트(분석 안건에서의 데이터 활용 전략 등의 책정에 관여), ②데이터 사이언티스트(데이터 수집 및 프로그래밍 언어를 사용한 분석에 기반을 둔 모델 개발 등에 관여), ③분석 아키텍트(데이터 사이언티스트가 개발한 모델을 시스템에 탑재하는 단계에 관여), ④프로젝트 매니저(데이터 분석 안건의 통할)의 4인재를 대상으로 하며, 그 합계를 인원수 기준으로 산출했다.
본 조사에서의 데이터 분석 관련 인재란, 데이터 분석 프로젝트에 종사하는 팀을 구성하는 ①분석 컨설턴트(분석 안건에서의 데이터 활용 전략 등의 책정에 관여), ②데이터 사이언티스트(데이터 수집 및 프로그래밍 언어를 사용한 분석에 기반을 둔 모델 개발 등에 관여), ③분석 아키텍트(데이터 사이언티스트가 개발한 모델을 시스템에 탑재하는 단계에 관여), ④프로젝트 매니저(데이터 분석 안건의 통할)의 4인재를 대상으로 하며, 그 합계를 인원수 기준으로 산출했다.
＜시장에 포함되는 상품·서비스＞
①분석 컨설턴트, ②데이터 사이언티스트, ③분석 아키텍트, ④프로젝트 매니저
①분석 컨설턴트, ②데이터 사이언티스트, ③분석 아키텍트, ④프로젝트 매니저
◆2019년도 일본 데이터 분석 관련 인재 규모는 63,400명 예상, 2022년도에는 116,000명에 달할 것으로 예측
~데이터 분석의 전략적인 활용에 따라 관련 인재 규모가 급격히 확대~
~데이터 분석의 전략적인 활용에 따라 관련 인재 규모가 급격히 확대~
일본 데이터 분석 관련 인재 규모 예측
야노경제연구소 조사
주1. 명 수 기준
주2. 데이터 분석 관련 인재 규모는 ①분석 컨설턴트, ②데이터 사이언티스트, ③분석 아키텍트, ④프로젝트 매니저의 4인재의 합산치
주3. 2019년도 전망치, 2020년도 이후 예측치
주2. 데이터 분석 관련 인재 규모는 ①분석 컨설턴트, ②데이터 사이언티스트, ③분석 아키텍트, ④프로젝트 매니저의 4인재의 합산치
주3. 2019년도 전망치, 2020년도 이후 예측치
1. 시장 개황
각종 센서 및 스마트 디바이스 등의 보급에 의해 방대한 데이터를 수집할 수 있는 환경에 있는 가운데, 수집한 데이터를 정리·분석함으로써 지금까지 없었던 정보를 과제 해결방법에 대한 기대가 높아지고 있다. 현재 데이터 분석 관련 인재가 주목 받고 있으며, 그 중에서도 데이터 사이언티스트는 가장 중요한 인재로 여겨지고 있다.
각종 센서 및 스마트 디바이스 등의 보급에 의해 방대한 데이터를 수집할 수 있는 환경에 있는 가운데, 수집한 데이터를 정리·분석함으로써 지금까지 없었던 정보를 과제 해결방법에 대한 기대가 높아지고 있다. 현재 데이터 분석 관련 인재가 주목 받고 있으며, 그 중에서도 데이터 사이언티스트는 가장 중요한 인재로 여겨지고 있다.
이러한 가운데 데이터 분석 관련 인재를 둘러싼 환경 정비가 진행되고 있다. 제도 측면에서는 영업비밀 등의 산업 데이터 및 퍼스널 데이터의 보호·활용을 위한 법 환경이 갖춰지고 있다. 교육 측면에서는 인재의 배출을 위해서 대학의 교육개혁 및 초중고에서 새로운 교육 지침을 내세우는 등 단기·중장기적인 교육 환경의 변혁이 진행되고 있다.
기업의 동향에 대해서는 현재 시급하게 데이터 분석 관련 인재의 체제를 구축하기 위해, 중도 채용의 움직임도 활발해지고 있지만, 해당 인재 자체가 전반적으로 부족하다. 따라서 사내의 시스템 엔지니어나 이과 인재를 중심으로 리커런트 교육※을 통해서 인재를 육성하는 움직임이 활발해지고 있다.
또한 그 희소성에 의해 연수입이 상승해, 인재 확보가 어렵다고 여겨지는 데이터 사이언티스트를 중심으로, IT사업자 및 유저기업을 불문하고 신규 졸업자 채용을 위한 움직임도 등장하기 시작했다.
※ 리커런트 교육(Recurrent Education)이란 사내 또는 사외(대학 및 기업 등의 교육기관)에서 사회인용으로 재교육의 기회를 제공하는 제도
2. 주목 토픽
데이터 분석 관련 인재의 육성을 위해서 적극적으로 연수를 실시
데이터 분석 관련 인재의 육성을 위해서 적극적으로 연수를 실시
IT사업자 및 분석전문사업자는 사내용 연수로서 데이터 분석 등에 사용하는 프로그래밍 언어인 「Python」연수를 비롯한 다양한 연수시스템에 대해서 정비를 진행하고 있다. 또한 분석전문사업자를 중심으로 사외용(유저기업용) 연수 서비스도 제공하고 있다. 사업자에 따라서는 지방에서의 데이터 사이언티스트의 육성에 주력하고 있어, 지방에서 육성한 인재를 현지 중소기업의 지원에 연결하는 등 지방창생을 기축으로 한 체제 구축을 위한 움직임도 시작되었다.
한편, 제조업 및 소매업을 비롯한 유저기업은 「데이터 사이언티스트의 육성」과 「전사적인 데이터 분석을 기반으로 한 의사결정의 침투」와 같은 목적별 연수를 종업원에게 제공하는 추세이다. 전자는 단독 연수나 분석전문사업자가 제공하는 연수 등을 활용해, Python 연수 및 모델링 연수 등을 실시하는 것이며, 후자는 데이터에 근거하는 의사결정을 전사에 침투시키기 위해, 주로 업무스킬을 가진 현장사원에 대해서 간단한 데이터 분석 등의 단독 연수를 실시하는 것이다.
3. 장래 전망
2022년도의 일본 데이터 관련 인재 규모(인원수 기준)는 116,000명에 달할 것으로 예측된다.
2022년도의 일본 데이터 관련 인재 규모(인원수 기준)는 116,000명에 달할 것으로 예측된다.
데이터 관련 인재의 직종별(분석 컨설턴트/데이터 사이언티스트/분석 아키텍트/프로젝트 매니저)에 대해서는 AI 및 IoT 등의 분야를 불문하고 데이터 분석 안건이 증가하고 있어, 모든 직종에서 성장할 것으로 생각한다.
현재 데이터 모델 구축 등을 포함해, 데이터 분석 자체에 가치를 찾아내는 경향에 있지만, 서서히 데이터 활용 전략의 책정단계에 중요성이 높아지고 있어, 향후는 분석 컨설턴트의 수요가 증가할 것으로 생각한다.
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