<일본시장조사보고서>2023 데이터 사이언티스트 채용부터 육성, 활용 실태와 장래 전망(일본어판)
(일본어목차)2023 データサイエンティストの採用から育成、活用実態と将来展望
자료코드: C65102900 / A4 194 / 2023. 07. 12
본 리포트에서는 2020-2021년판과 비교해, 육성과 활용과 함께 채용(신규 졸업자/중도 채용)에도 커버 범위를 넓히는 형태로 조사를 실시했다. 데이터 사이언티스트가 부족하다고 하는 가운데, 어떻게 채용해, 육성시키고 레벨을 올려 나갈 것인가에 대해서는 현재 매우 중요한 과제가 되고 있으며 IT 사업자뿐만 아니라 유저기업에서도 중요도가 높은 과제로 인식이 확산되고 있다.
이번에는 대형 IT사업자와 유저기업과 함께 EBPM(지자체판 Data Driven 경영)에 주력하고 있는 선진적인 지자체의 3자에게 취재를 하며, 각 입장에서 데이터 사이언티스트를 어떻게 정의하고, 평가하고, 채용해, 어떻게 육성시킬 것인지, 각 플레이어의 대응을 취재했다.
많은 시행착오를 거듭해 하나의 현실해를 발견한 플레이어의 노하우가 담겨 있습니다.
◆조사개요
조사목적: 본 리포트에서는 일본 데이터분석 관련 인재의 현황에 대해 '대형 IT 사업자·분석 전업 사업자' '유저기업(지자체 포함)' '지자체'의 3가지 시점에서 조사하여 채용과 육성을 중심으로 동향과 과제 등 실태를 파악하는 동시에 향후 시장동향을 전망했다.
다음으로 시점의 상세에 대해서 설명한다. 대형 IT사업자에 대해서는 데이터 사이언티스트 관련 정의와 사업전략, 신규졸업/중도채용과 연수 관련 대응내용, 활동 사례 등을 중심으로 조사했다.
한편, 유저기업은 데이터 사이언티스트 관련 사업전략과 함께 신규졸업/중도채용과 연수 관련 대응내용 뿐만 아니라 사업자에 따라 분석업무의 내제화/아웃소싱에 대해 조사했다.
또한 지자체에 대해서는 EBPM의 침투가 요구되는 가운데 데이터의 이용, 화룡 관련 대응 개요와 인재육성 등을 중심으로 조사했다.
조사대상: 대형 IT사업자·분석 전업사업자 6사 + 유저기업 7사 + 지자체 2개 지자체 = 총 15사·지자체
데이터 관련 인재의 범위: 데이터 사이언티스트 협회가 정한 '비즈니스력', '데이터 엔지니어링', '데이터 사이언스'를 모두 겸비한 인재는 극히 소수이기 때문에 대형기업에서는 각 능력을 갖춘 팀제체로 대응하고 있는 실정이다.
그래서 본 리포트에서는 인원수 규모를 산출할 때 데이터분석 프로젝트에 종사하는 팀을 구성하는 ①분석 컨설턴트 ②데이터 사이언티스트 ③분석 아키텍트, ④프로젝트 매니저라는 4 인재의 합계로 산출했다.
조사 방법:
(1) 당사 연구원이 직접 면담취재(온라인면담 포함)
(2) 전화조사 및 문헌조사 등
조사기간: 2023년 1월 ~ 2023년 7월
◆자료 포인트
• 일본 데이터분석 관련 인재(데이터 사이언티스트/분석 아키텍트/분석 컨설턴트/프로젝트 매니저)를 인원수 기준으로 산출.
• 2020-2021판 조사에서 대상으로 한 육성과 활용 실태와 함께, 작업형 고용이 등장하는 가운데 새로 채용에도 포커스.
• 새롭게 EBPM의 관점에서 선진적인 지자체를 취재
• 취재기업에 대해 IT 사업자/유저기업을 크게 쇄신, 또 선진 지자체에 대해서도 취재.
리서치 내용
제1장 총론
1. 데이터 사이언티스트란
1.1. 데이터 사이언티스트 개요
1.1.1. 데이터 사이언티스트의 정의
1.1.2. 데이터분석 프로세스
1.2. 데이터 활용 관련 협회의 개요
1.2.1. 데이터사이언티스트협회
1.2.2. 금융데이터활용추진협회(FDUA)
2. 데이터 사이언티스트를 둘러싼 각 단계의 사업자 동향
2.1. 인재 배출--교육기관, 리커런트 사업자
2.1.1. 대학, 고전
2.1.2. 리커런트 사업자
2.2. 인재채용~육성--IT벤더/유저기업
2.2.1. 인재채용(신규 졸업자/중도 채용)
2.2.2. 인재육성
3. 데이터 사이언티스트를 고용하는데 있어서의 환경조건
3.1. 데이터 사이언티스트를 고용하는 데 있어서의 3조건
3.2. 조건 ①: 전략면—어려운 것은 전략의 전사적인 침투
3.3. 조건 ②: 시스템 부분
3.3.1. 클라우드화
3.3.2. 데이터 매니지먼트를 포함한 데이터분석 환경의 구축
3.3.3. 데이터 사이언티스트 지원 툴
3.4. 조건 ③: 인사부분--채용·평가·연봉
3.4.1. 신규 졸업자/중도 채용
3.4.2. 평가제도
3.4.3. 연봉
4. 데이터 관련 인재규모 추이 예측(2020년도~2025년도)
4.1. 일본 데이터분석 관련 인재규모 추이 예측
4.1.1. 일본 데이터분석 관련 인재규모 추이
4.1.2. 일본 데이터분석 관련 인재규모 예측
4.2. 직종별 인재규모 추이 예측
제2장 IT사업자 및 유저기업, 지자체에 의한 데이터 사이언티스트의 채용부터 육성, 활용 실태
1. IT사업자의 데이터 사이언티스트 채용부터 육성, 활용상황
1.1. 대형 SIer의 데이터 사이언티스트 채용·육성 환경
1.1.1. 신규 졸업자 채용 관련 대응
1.1.2. 중도채용 시 전문직 채용여부와 요구되는 스킬 세트
1.1.3. 독특한 급여제도 사례
1.2. 분석 전업 사업자의 데이터 사이언티스트
1.2.1. 신규 졸업자 채용 관련 대응
1.2.2. 중도채용 스킬 세트
1.2.3. 사원을 확보하기 위한 독특한 제도
1.3. 취재대상 사업자의 대응 비교
1.3.1. 데이터 사이언티스트의 정의
1.3.2. 사업전략
1.3.3. 신규 졸업자 채용 관련 대응
1.3.4. 중도채용 관련 대응
1.3.5. 연수 관련 대응
1.3.6. 확보 시책
2. 유저기업의 데이터 사이언티스트 채용부터 육성, 활용상황
2.1. 채용·연수에 관련된 대응
2.1.1. 신규 졸업자 채용 관련 대응
2.1.2. 중도채용 관련 대응
2.1.3. 데이터 사이언티스트 연수 관련 대응
2.2. 주요 업계의 데이터 사이언티스트 활용 상황
2.2.1. 제조업
2.2.2. 유통·소매업
2.2.3. 금융업
2.2.4 제약업
2.3. 취재대상 사업자의 대응 비교
2.3.1. 데이터 사이언티스트의 정의
2.3.2. 신규 졸업자 채용 관련 대응
2.3.3. 중도채용 관련 대응
2.3.4. 연수 관련 대응
2.3.5. 인정자격 관련 대응
3. 지자체의 데이터 사이언티스트 육성·활용 상황
3.1 EBPM 개요
3.2. 취재대상 시청의 대응 비교--요코하마시청, 고베시청
3.2.1. 데이터 활용에 관한 개요
3.2.2. 인재육성 관련 대응
3.2.3. 향후 대응
제3장 교육기관의 데이터 사이언스 교육 현황
1. 국가 방침
2. 초등학교~고등학교 대응내용
2.1. 초등학교의 대응
2.2. 중학교의 대응
2.3. 고등학교의 대응
3. 대학의 대응내용
3.1. 모델 커리큘럼 책정을 위한 움직임
3.2. 수리·데이터사이언스·AI 교육 현황
3.3. 수리·데이터사이언스·AI 교육프로그램 인정제도
제4장 기업 개인표
1. D4c그룹, 도시바 등 15기관
