アルゴリズム博士の平均月収は4万元、データ可視化スキルは世界中で需要が高い

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2020年現在、ほとんどの人にとって「ビッグデータ」という言葉に馴染みがないということはないでしょう。

特に、感染症の予防・抑制期間中、各地の健康コードの導入から国家レベルの個人旅行調査まで、ビッグデータと関連従事者は、確認された患者の適時検出と所在の特定、そして感染症の拡大防止に消えない貢献を果たした。

近年、データ産業が徐々に成熟するにつれ、ビッグデータ自体が医学、気象学、交通など他の多くの分野に広がり始め、これらの分野の専門家や研究者にデータ次元の知識解釈を提供しています。

ビッグデータ実践者にとって、これは進歩の原動力となりますが、必然的に問題や不安も生じます。

このような状況の中で、清華大学ビッグデータ研究センターは2017年からビッグデータダイジェストと共同で年次研究プロジェクト「トップデータチーム構築のパノラマレポート」を発表し、データチーム構築の現状を評価し、データチームが発展する中で直面する問題に答え、業界のデータチームの形成や大学のデータ人材の育成に指導的意見を提供することに努めています。

今年も予定通り「トップデータチームビルディングパノラマレポート2020」 （以下、「レポート」）が届きました。 2020年のレポートでは、戦略的データパートナーであるLinkedInと提携して世界に焦点を広げ、世界中のデータチームの開発パターンを探求することを期待しています。

年初、突然の疫病の発生は社会全体に大きな影響を及ぼし、データチームも影響を受けました。感染症流行の影響下で、データ実践者はどのような心構えを維持すべきでしょうか?データチームの構築は、ルールに従って徐々に遅くするべきでしょうか、それともゆっくり加速するべきでしょうか?

このレポートには、10万件を超えるオンライン公募情報、約1,000件の有効なアンケート、世界中の優秀なデータチームリーダー6名への詳細なインタビューが含まれています。データチーム構築の現状、世界のデータチームの観察、疫病がデータチームに与えた影響など、さまざまな側面からデータチーム構築の現在の全体像を真に提示することを目指しています。

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以下はレポートのハイライトの一部です。

一級都市と新一級都市は引き続き人気があり、アルゴリズム関連の職種は最も高い学歴要件がある

現在、一線都市と新一線都市では、データチームの構築において依然として大きな採用需要を維持しています。

求人件数が最も多いのは深セン、広州、上海、北京、杭州で、次いで成都、武漢、南京、長沙、蘇州となっている。全体的に見ると、これらの都市は一級都市から新一級都市までの階層構造を示している。

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教育要件に関しては、データ業界の半数以上が学士号以上を必要としていますが、修士号以上に対する要件は明確ではありません。

アルゴリズム、製品、データ、開発の4つのコアポジションは、比較的高い学歴要件があり、学士号以上の学歴要件が60％を超えています。アルゴリズムポジションの学歴要件のうち、学士号以上の学歴要件は97％に達し、修士号以上の学歴要件は35％に達します。

ネットワーク、運用、保守の職種に対する学歴要件は大幅に低く、学士号以上を必要とする職種は 50% 以下です。その中で、ネットワーク職種で求職者に学士号を求めているのはわずか 18% です。

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給与も職種によって大きく異なります。博士号を持つアルゴリズム職の給与水準は最も高く、40,000元近くになります。ソフトウェア、開発、製品、データなどの職種でも、修士号または博士号を必要とする職種の給与が大幅に増加しています。しかし、ネットワークとメンテナンスなど、学士号と修士号を必要とする職種の間では給与の逆転現象が見られ、間接的に、そのような職種に対する教育要件が高くないことを示しています。

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データ視覚化スキルは、世界中のデータチームの間で人気のスキルになりつつあります

LinkedIn のデータによると、データ分析スキルとデータ視覚化スキルは、過去 1 年間で世界のデータ人材の中で最も急速に成長したスキルです。前者は約 150% の割合で成長し、後者も 100% を超える割合で成長しました。Microsoft Power BI は過去 1 年間で 94% の割合で成長し、世界市場の新興スキルランキングで最も急速に成長している分析ツールとなっています。

人工知能、データサイエンス、データ管理スキルも急速に成長しています。過去1年間で、人工知能とデータサイエンスはデータ分析に大きな影響を与え、データ量の増加もデータ管理スキルの急速な発展を促しました。

国内市場では、過去1年間で最も急成長したスキルはデータサイエンスであり、成長率は175％でした。世界レベルと比較すると、中国ではデータサイエンススキルの需要がより強いです。その他のスキルに対する需要は国際平均と同様です。

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データ実務家は一般的にキャリアと業界の発展に楽観的であり、安定したキャリアプランを持っています。

データチームの内部構築と雰囲気作りも、データ実務者に非常に重要な影響を与えます。現在のキャリア満足度を調査したところ、実務者の 40% 以上が現在のキャリアに対して非常に前向きな姿勢を維持しており、実務者の約 15% が現在のキャリアに十分満足していないと考えていることがわかりました。

さらに、レポートでは、データ チーム メンバーのキャリア プランニングについても説明します。調査結果によると、実務者の5カ年計画では、データ人材はデータ関連業務へのさらなる深掘りを望んでおり、その割合は39%で、次いで企業の意思決定者への昇進を望む人が15%でした。また、プロダクトマネージャーに転身したい、または自分でビジネスを始めたいと思っているデータ人材のグループもあり、それぞれ約 12% を占めています。現職の継続を希望する者の割合も約12％で、実際に転職を検討している実務者はわずか1％にとどまっている。

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一般的に、データ チーム メンバーのキャリア プランは、主に意思決定者と専門家の2 つのパスに焦点を当てています。

中国のデータチーム実務者のうち修士号取得者の割合は世界平均を上回っており、博士号取得者の割合が最も高いのは英国である。

データチームやデータ産業を観察する際には、国内だけに目を向けるのではなく、世界の最先端国の開発状況も重要です。 LinkedIn プラットフォームからのデータを統合することで、世界のデータ業界の発展におけるいくつかの傾向と動向も把握できました。

近年のデータ産業の発展に伴い、世界的に見ると、採用市場ではデータ人材に対する需要が非常に高く、世界のデータ実務者の数も着実に増加しており、過去1年間の成長率は4.4％でした。

世界のデータ実務者の学歴分布から判断すると、データ人材は総じて高学歴で、98.5%が学士号以上を取得しています。その中でも、学士号を取得したデータ実務者が最も多く、44%を占め、次いで修士号を取得した者が36.4%、MBAを取得した者が12.1%、博士号を取得した者が6%となっています。

国別に見ると、LinkedIn 上で学士号以上の学位を持つデータ実務者の割合が最も高いのはインドです。データ業界の実務者はほぼ全員が学士号以上を取得しています。博士号を持つデータ実務者の割合が最も高いのは英国で、8.3% を占めています。米国では博士号を持つデータ実務者が 7.4% です。

上記3カ国と比較すると、中国は修士号取得者が51.2%と最も多く、次いで学士号取得者が41%となっているが、MBA取得者と博士号取得者はそれぞれ3.6%と3.1%と比較的少ない。

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さまざまな業界のデータ人材がインターネットに流入しているが、高等教育業界のデータ人材は大きな損失を被っている

他の専門的才能と同様に、データ才能もさまざまな業界間で流動しています。世界中でデータ人材が最も集中している上位 10 の業界を観察することで、 「業界人材誘致指数」を定義し、業界によってデータ人材に対する魅力指数が異なることを発見しました。

（注：業界人材誘致指数＝指定業界への人材流入数／指定業界からの人材流出数）

インターネット業界が世界中で高い魅力を維持していることは疑いの余地がありません。データ人材の流入という点では、情報技術・サービス、金融サービス、経営コンサルティング、通信、高等教育業界のデータ人材のほとんどがインターネットに流入しています。

コンピュータソフトウェア、銀行、病院・看護、保険、インターネット業界では、他業界からデータ人材が流入している一方、高等教育におけるデータ人材の流出は深刻である。その中で、インターネットは魅力指数が最も高く、6.27に達し、金融サービスが5.20でそれに続いている。

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パンデミックはデータの価値を浮き彫りにし、データチームの40％以上がビジネス量の増加を経験している。

年初に発生した疫病により、データ業界も一定の影響を受け、打撃を受けています。

アンケート情報によると、データ実務者の半数以上がデータチームの業務が程度の差はあれ影響を受けていると考えており、回答者の20％以上が、今回の流行がデータチームの業務に「重大な影響」を与えていると考えている。

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業務量に関しては、回答者の 40% 以上が、データ チームの業務量がさまざまな程度に増加したと回答し、そのうち 3.6% のデータ チームが業務量が 2 倍になったと回答しましたが、約 17% のデータ チームは依然として業務量が大幅に減少したと回答しました。

しかし、流行の影響にもかかわらず、データ チーム実務者の 47% は流行がデータ チームの作業にほとんど影響を与えていないと考えていることがわかります。

Big Data Digest は、以前のアンケート調査から、この流行が企業のデータチームの業務に大きな影響を与えていないことを知りました。回答者全体のうち、17.5%は自社のデータチームに全く影響がなかったと回答し、29.1%はほとんど影響がなかったと回答し、23.3%は大きな影響があったと考えている。

疫病の流行による業務量への影響については、回答者の38.8％がデータチームの業務量は変化していないと考えており、16.9％が業務量は減少していると考えている。回答者の 44% がデータ チームのビジネス量が増加したと報告し、そのうち 3.6% のチームのビジネス量が 2 倍になりました。疫病の影響により、ビッグデータ関連ビジネスの価値がより顕著になっていることがわかります。

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効率的でストレスに強いデータ チームが、所属する企業にとって重要であるだけでなく、社会全体の持続可能で健全な発展の原動力でもあることは、容易に理解できます。全体的に見ると、データ チームに対するこの流行の影響は完全に否定的なものではありません。一部の企業は従業員を解雇したり給与を削減したりしたが、事業量の大幅な増加も見られ、パンデミックの期間中にデータサービスの価値が徐々に高まったことを示している。同時に、今回の流行は実務家のキャリアプランに一定の影響を及ぼし、回答者の中には当初の転職計画が変化した人もいた。