IoT時代のデータ分析、データサイエンティストは1日60時間労働しかないのか？

　IoTの活用は、収集したビッグデータを分析した結果を基に新しいサービスを始めたり、業務の最適化をしたりすることにある。つまり、最終的に分析するところまで持っていかない限り、ビッグデータからは何の価値も生まれないということになる。

　しかも、IoTなどで使うセンサーデータや、Twitterなどのインターネットデータを利用する場合、目的の分析をするためにデータ形式の加工、いわゆるETL作業に多くの時間を要する。データサイエンティストが「業務の80％をデータクレンジングに費やす」という説に従えば、1日8時間労働換算で6.4時間がこのような作業で失われることになる。

　また、現在のデータ量の9～10倍といわれる“顕在化されていない”データが利用可能となれば、状況はさらに悪化し、データサイエンティストは今より7、8人多く必要となる。そこで、ビッグデータ分析を行うデータサイエンティストの工数を劇的に削減する方法として、ビッグデータ分析に最適な環境を全てそろえたクラウドサービスを紹介する。