すべての社会人がデータサイエンスを学ぶべき7つの理由

今の仕事に活かしたい、キャリアチェンジしたい、スキルを身につけたい、データサイエンスを学ぶ目的は人それぞれです。

データサイエンスを勉強する=データサイエンティストになる・データ分析を仕事にする というイメージがあるかもしれませんが、決してそんなことはなく、データサイエンスを学ぶメリットは全てのビジネスパーソンにあるといっても過言ではありません。

データサイエンスの最も重要なビジネス上の役割の一つが「データによる意思決定」です。

データドリブン経営など、経験や勘に頼らず、客観的なデータや根拠に基づいて意思決定を行う重要性は次第に増してきています。
MBAとデータサイエンス という記事でもご紹介したように、近年MBAのカリキュラム内でもデータサイエンスの講義が行われるほど、これからのビジネスリーダーにはデータサイエンスの素養が必要とされるようになっています。

売上データや顧客データなどを利用して、既存顧客への効果的なアプローチを考えたり、単価を上げたり、ユーザーの傾向を調査したりなど、マーケティング領域では既にデータを活用したマーケティングが一般的になりつつあります。

データの活用はマーケティングに限ったことではなく、データを収集・可視化・分析する方法さえ理解していれば、特定の領域に限らず、ありとあらゆる分野で、客観的で根拠のある施策の策定やビジネス課題の解決などに役立てる事が可能です。

データの活用は社内のマネジメントにも利用出来ます。

各社員のパフォーマンスや売上・経営への貢献度、人員の配置が適切か、業務量や稼働にムラがないか、といった事がわかるデータを収集し(どのようにデータを取り、どのような指標を使って判断するのかというハードルは少し高いですが)、分析やシミュレーションを行うことで会社全体や部署単位、プロジェクト単位でのオペレーションや人員配置の最適化を行えます。

こういったデータを取得し分析することは、個々人の業務を一律にではなく、それぞれの業務内容やスキルに合わせて公正に評価する事のできる人事評価システムや給与査定などへも繋がります。

RPAやAIの普及により、現在様々な業種の様々な業務で自動化が進んでいます。

ここでもデータサイエンスが利用されています。

RPAやAI自体にもデータサイエンス領域の技術が多く使われているほか、自動化をするにあたってどこをどう自動化すると最も費用対効果が高いのか、無駄が多いのはどこなのか、といった事をデータから導き出すのもまたデータサイエンスの領域です。

本格的な自動化に業務で携わる機会というのは限られているかもしれませんが、自動化に関する知識やスキルは、自分の日々の業務を自動化するためにも役立てられます。

ビジネスにおける「予測」の重要さが増してきています。

ビッグデータの時代となり様々な種類のデータを大量に取得出来るようになった事やAIの普及、各種技術の進歩・低価格化などにより、5年前や10年前と比べてより手軽に精度の高い予測を出せるようになったことで、データは分析するだけでなく予測のために使う時代へと変化しつつあります。

顧客の行動を予測したマーケティング、需要の増減を予測した在庫管理、解約しそうな顧客を予測し先手を打つ、など、データ活用と同様に予測も様々な領域で活用出来ます。データを使って予測をする様々な手法もデータサイエンスを通して学べます。

上記の1～5のようなことをデータに基づいて行った場合、その結果どの程度の効果があったのか、結果として得られたデータは十分な量なのか、など、データに基づいて行ったアクションの結果は、当然ながらデータに基づいて検証します。

数字的な根拠をもって施策や戦略に効果があったかどうかを評価出来るため、効率よくPDCAを回すための重要なプロセスとなるほか、外部に対して客観的な説得力を伴って効果の有無や程度を説明出来るようになります。

効果検証と一言にいっても、目的や扱うデータによって手法はいくつもあり、それぞれの手法とその違いについてもデータサイエンスの中で学ぶことが出来ます。

データサイエンスを学ぶことで、「データリテラシー」が向上します。

データは嘘をつきませんが、データの見せ方を変えることで相手に与える印象を操作したり、適切ではない指標を使って解釈をミスリードする事はいくらでも出来てしまいます。

こういったデータに騙されないためにもデータリテラシーを持つことは重要ですし、データリテラシーがあるかないかによって、同じ表やグラフから読み取れる情報量は大きく変わってきます。

社会全体でのデータの活用が進めば進むほど、データリテラシーの高い人間も必要とされるようになり、現在のITリテラシーのように、業種や職種に関係なくリテラシーが高いほど重宝され、ビジネスパーソン全体にとっての+アルファのスキルとなるでしょう。

データサイエンスの知識が活用できる領域は非常に幅広く、汎用性の高いスキルといえます。

日本のデータ活用はまだ途上にあるため、データサイエンスの知識があまり必要とされないケースもあるように思うかもしれません。ですが、アメリカでは既にすべてのビジネスでデータサイエンスが不可欠であるとまで言われており、日本でもこれから更にデータの活用が進んでいくことは間違いないと思います。

具体的にやりたい事があったり実現したい目標のためにデータサイエンスを学ぶ人も多いですが、漠然と何かスキルを身に付けたいけど何を勉強したら良いのか…という方も、英語やITスキルのように、持っていて損はない新たなスキルとして、データサイエンスを学んでみるのはいかがでしょうか？

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