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昨今データ量の増大が加速しています。このデータの管理は従来のやり方では管理が煩雑になったり分析するのに時間を要してしまうこともあるかもしれません。ビジネス変化も加速しているため、データドリブンな判断をしていくには、効率的なデータ分析が求められています。
今回は、すでに活用され始めていますがこれからのビジネスでデータ活用する上で重要となってくるデータサイエンスについて記事にしました。
目次
- データサイエンスとは？
- データサイエンスの事例
- データサイエンスを取り入れていく方法
- 最後に
データサイエンスとは？
データサイエンスは、大量のデータを収集し、分析して有用な情報を抽出することによって、課題を解決する手段です。
具体的には、以下のような特徴があります。
- 統計学とITの融合
統計学の考え方とIT技術を組み合わせて、データの中から洞察を得る手法を追求
- 大規模なデータの解析
大量なデータをから有用な情報を抽出
- 非構造データも対象
数字で測れない画像や文章などの非構造データも解析可能
仮説を立て、データを収集しアルゴリズムや予測モデル検証・実装し分析をしていくことを指し、検証や実装をするには、現状では統計学の知識とプログラミングのスキルが必要となります。
今までは、技術面等の問題で解析できていなかったビッグデータや自然言語の文章などから新たな価値を発見することが可能となり注目されている分野となります。
データサイエンスの事例
データサイエンスは浸透しつつあり、データサイエンスという言葉を知らなかったとしても以下のような事例は関わったり身近にあったりするのではないでしょうか？
- マーケティング分析
顧客の購買履歴や行動データを分析し、ターゲット市場を特定したり、パーソナライズされた効果的な広告戦略を立てるのに使われています。
- チャーン予測
サブスクリプション型のビジネスでは、継続利用してもらうことが重要です。顧客離れを予測し、離反する顧客を特定し、顧客との関係づくり強化のリテンション戦略を立てるのに利用されています。
- 価格最適化
売上や競合、市場や天候、季節、イベント等の情報をから需要と供給のバランスを考慮した価格を調整するのに利用されています。
- 在庫管理
価格最適化と同様に売上や競合、世の中の動向から過剰な在庫を防ぐ生産計画を立てることに活用されています。
データサイエンスを取り入れていく方法
新しいものを取り入れていくとき実際にそれに関わる業務をするのが早いと思うのですが、普段の業務があったりデータサイエンスを取り入れていこうという流れがなかったりすると身に着けるのが大変だったりもします。
そこで独学でもデータサイエンスを身に着けられる方法について以下にまとめてみました。記載している以外にも方法はあると思います。
- 専門機関で学ぶ
データサイエンスは、数学や統計学、プログラミング等の知識が必要です。専門機関である大学や今だとオンラインスクールで学ぶことでデータサイエンスの知識を身に着けていきます。
- 統計につよいプログラミングを学ぶ
PythonやR等統計用のライブラリが用意されているプログラミング言語を学ぶことで実践的にデータ分析スキルを身に着けていきます。
データ分析に使用するデータを用意することが課題となりますが、業務でデータを蓄積している場合にはすぐに試していける方法です。
- 資格取得を目指す
データサイエンスに関する資格があります。取得のための勉強をすることでデータサイエンスを理解し、取り入れていきます。
資格も取得できるため対外的にも有効です。
以下のような資格があります。
- データサイエンティスト検定
国内で唯一のデータサイエンティストの検定です。
- E資格
- プログラミングができるエンジニア向けにディープラーニングやAI、データベースやそれに関わるプログラミングなどの実用的なスキルを証明できる資格です。
- CAP(Certified Analytics Professional)
分析やオペレーションリサーチを専門とする国際機関のINFORMSが主催する資格です。統計分野を中心にデータ分析の知識、スキル、能力が評価される資格です。
最後に
データサイエンティストを自社で保持、育成するという動きは近年、多くのお客様で見受けられます。
AIを活用することで、人間が分析をすることが減少していくという説もありますが、各企業にとって何がベストな分析になるのか、判断を行っていく部分はまだまだ人が携わる事が続いていくと予想しています。
データサイエンスの知識を身に着けていくことは、企業にとって価値のある人財に成長できる、ひとつの手段でもあるので是非、検討してみるのも良いかもしれません。
