はじめに
自動化は、すべての部門の専門的活動に影響を与えます。 一方では、自動化はビジネスをより効率的に管理するのに役立ち、他方では、必要なスキルのセットの絶え間ない変化につながります。
必要なスキルセットとの不一致は、失業につながります。 このアイデアを2つのシナリオで説明します。
シナリオ1-肉体労働
会社の書類のほとんどが紙であった2000年に、リクルーターとして就職しました。 ドキュメントを効果的にソートし、必要に応じてそれらを見つけ、これらのスキルのおかげで最高のスペシャリストになりました。
担当者の選択および管理プロセスが時間の経過とともに大きく変化していないことを考えると、18年間、コンピューターのスキルを習得することはできませんでした。 ただし、2000年から2018年にかけて、作業方法に大きな変化が生じ、従業員のすべてのドキュメントがクラウドまたはプライベートサーバーに保存されるようになりました。
その結果、あなたのスキルはそれほど需要がありませんでした。 スキルの向上を開始しないと、仕事を見つけるのが困難になります。 スキルの不一致は、採用プロセスと人事管理プロセスの開発が原因ではなく、サポートするビジネスプロセスの変化が原因であることに注意してください。
シナリオ2-顧客の好み
あなたはアナウンサーとして働き、まだテレビがなかったときにラジオでニュースを読みました。 あなたは現在の出来事を知っている優秀な従業員でした。 しかし、テレビが普及した後、ラジオはその人気を失いました。 ラジオ局が失われていたので、雇用主はあなたを遮断しました。
スキルがあれば、テレビのニュースアンカーとしての仕事を得ようとしますが、ボディーランゲージに取り組み、カメラへの恐怖を克服する必要があります。 良いニュースはありますか？ はい あなたの環境にはテレビで働いている人々がいます。彼らから、あなたはあなたが頼ることができることを学び、積極的に取り組んでいます。
この場合、あなたの職業もあなたの業界も変わっていないことに注意してください。 顧客があなたがサポートするビジネスで代替の製品やサービスを好むようになったというだけで、それはあなたのスキルを業界にとって不適切または時代遅れにします。
これらのシナリオから何を学びましたか？
この変更により、ビジネス管理が簡素化されますが、同時に、仕事に必要なスキルに不一致が生じ、特定の業界での失業につながります。
以下は、業界の専門スキルを変える3つの主な理由です。
- あなたの職業に適用されるツールとテクノロジーの変更。
- サポートするビジネススタイルの変更。
- 生産または宣伝する製品またはサービスに関する顧客の好みの変化。
自動化と変化するビジネスセクターは仕事を減らしていますが、一部の職業は他の職業よりも自動化の影響をより受けますか？
どの職種の自動化が多かれ少なかれ影響するか誰も知らないという事実にもかかわらず、以下の構造はアイデア全体を理解するのに役立ちます。
マシンは、例が少ない場合は十分に訓練されておらず、創造性を発揮する方法がわかりません。 作品にこれらの2つの特徴がある場合、心配する必要はありません。 たとえば、車の運転は、創造的なアプローチを必要としない繰り返しのプロセスです。 その結果、タクシー運転手は作業を自動化するリスクが高くなります。
データ科学者はロボットから保護されていますか？
データ処理および分析方法のスペシャリストがさまざまなタスクを実行し、ビジネスの成長を支援します。 これらの各タスクは、このチャートの異なる場所にあります。 下の図は、データサイエンティストが実行するさまざまなサブタスクに関する私の考えを反映しています。 比率は、特定の役割によって異なる場合があります。
すべてのデータサイエンティストの作業コンポーネントに10年間の保証があるわけではありません。 ロボットの下に入ることは、自動化が困難な作業の量と特定の役割に依存します。
2010年のデータ処理および分析方法の専門家の主なスキルは、ロジスティックおよび線形回帰の知識と、SASベースおよびMS Excelの知識でした。 2018年にこのスペシャリストを新しいツールで作業するための技術とスキルの改善なしで異動させると、スペシャリストで仕事を見つけるのが困難になります。 データサイエンスは長い間存在しますが、専門家の役割と責任は変わります。 それらを学ぶことができない専門家は、深刻なキャリアアップの課題に直面します。
データサイエンスの分野に来る若者は必要なスキルを持っているので、短期的には専門家の不一致の問題はありません。 しかし、球体の開発に伴い、専門家の年齢が増加し、テクノロジーが変化するため、毎日のタスクを完了する過程でスキルを向上させる必要があります。
長期的にデータサイエンスの生産性と需要を維持するには？
データ処理および分析の専門家には、専門的な将来を守るために4つのポイントをお勧めします。
- 最新かつ最高のツールとテクノロジーを学びましょう。
- 業界の変化とそれが仕事に与える影響を分析します。
- ビジネスの仕事が生み出す付加価値を常に考えてください。
- あなたを超えた他の業界で起きていることを常に把握しましょう。
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