データサイエンスとは？ 活用可能な領域や何が変わるかを解説

データサイエンスは、データを解析することで、企業や社会課題の解決に役立てる分野です。データを解析するための考え方や手法は、統計学や確率、ディープラーニング、プログラミングなどの様々な手法を駆使します。これらを駆使することによって、データの収集、前処理、分析、可視化という一連の工程を実施し、企業にたまっているデータを有効活用していきます。

具体的には下記のような領域に役立っています。

– 企業の業務プロセスの改善…業務でボトルネックとなっている箇所の特定や、業務システムの利用時間を可視化し、改善に役立てる

– 商品開発やサービスの改善…アンケートによりサービスの不便な箇所を特定し、集中的に改善する

– マーケティング…市場やトレンドを予測し、適切な広告の出稿戦略を立てたり、マーケットにフィットする商品を開発する

– ヘルスケアなど…個人の健康データを収集し、病気の予防や食生活の改善に役立てる

上記に挙げた内容はほんの一例で、データサイエンスを使うことにより効率化・価値が見いだせる領域は多々存在しています。

データサイエンスが登場する以前は、経験や感覚といったある種のデータをもとにさまざまな意思決定が、さまざまな場面で行われていました。しかしデータサイエンスの活用により、経験や感覚といった曖昧かつ可視化されていなかったものをデータとして共有し、人手で行う場合よりもはるかに幅広いスケールで展開することが可能になります。

以下は、データサイエンスを活用した企業の成功事例の一例です。

データを可視化して利便性向上に成功した事例

配車アプリのUberは、膨大な量のタクシー配車データを解析することで、より正確な配車予測を行っています。Uberのアプリでは、ユーザーが目的地や時刻を入力すると、最適なタクシーが自動的に配車されるようになっています。

通常のタクシー会社は、時間帯や天候など、配車担当者の経験によって配車予測を行っていますが、Uberでは、天候データや交通量のデータを活用し、混雑状況や渋滞状況などを考慮した最適な配車予測を自動で行っています。

これにより、ユーザーは待ち時間を減らし、タクシー配車サービスをより利便性の高いものとして利用できます。

データを解析しビジネス拡大に成功した事例

通販サイト大手のAmazon.comは、顧客の購入履歴、閲覧履歴、クリック履歴、商品レビューなどのデータを収集し、分析することで、顧客の嗜好を分析し、最適な商品をレコメンドすることができます。

Amazonを利用したことがある人であれば、この商品を購入した人にこちらもお勧めです、といったおすすめ商品の表示を目にした方がいるでしょう。これらはすべてデータサイエンスを利用したレコメンドエンジンによるものです。通常の通販サイトで同様のことを行うためには膨大な人手が必要ですが、データサイエンスを利用することにより、Amazonへアクセスするすべてのユーザーにレコメンドエンジンを提供することが可能になっています。

これにより、顧客の満足度の向上と同時に、購買額の増加にもつながっています。

このように、データサイエンスを活用することで、企業はより正確なマーケティングや効果的な販促を大規模に実施することや、既存の業務プロセスを改善し、人員などのリソースを最適に配置することができるようになります。これは、企業の競争力を高め、市場シェアを拡大することや、新しいビジネスモデルの創出につながります。

データサイエンティストとは、データ分析し、意思決定に役立てる専門家です。企業が持つ様々なデータを分析できるように加工し、分析結果から企業の業務プロセスの改善や新しいビジネスモデルの提案を行います。そのためには、統計学やディープラーニング、コンピューターサイエンスに関する高度な知識はもちろんのこと、意思決定や課題解決したいビジネスに関する専門性についてもある程度具備しておく必要があります。

データサイエンティストになるためには、ITとビジネスの両面の知識が必要になります。具体的にどのような知識が必要か、どのように身につけていけば良いか、見ていきましょう。

データサイエンティストに必要なITの知識

データサイエンティストには、コンピューター上でデータを成形・分析するための知識が必要になります。具体的には、数学や統計学の知識、PythonやRなどのプログラミング言語に関する知識、機械学習や深層学習の知識などが必要とされます。これらの知識を身につけるためには、下記のような方法が考えられます。

・オンライン講座の受講

データサイエンスに関するオンライン講座は数多く存在しています。自分のスキルレベルに合わせて、自分に合った講座を選び、学習することが大切です。

・プログラミング言語やクラウドの学習

PythonやRなどのプログラミング言語はもちろんのこと、データ分析を行うためにはJupyter Notebookと呼ばれる環境への知見や、Google BigQuery、AmazonSageMakerなどのクラウドサービスが使われます。これらの基本的な知識については身に着けておくといいでしょう。

データサイエンティストに必要なビジネス面の知識

データサイエンティストの役割としては、データを解析することによって得られた課題や発見に対して、改善策や新規施策を行う際に、社内外の他部門の担当者との協業が求められる場合もあります。

それらの相手が高度な機械学習の知識や数学の知識を持っているとは限らないため、データを解析することによって得られた結果をわかりやすく伝えていく必要があります。従って、コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルなども重要な要素となります。

・実践的なプロジェクトの経験

データサイエンスにおいては、実践的なプロジェクトの経験が必要です。

そうした経験は、データサイエンスのプロジェクトに限らず、通常のシステム開発におけるプロジェクトでも、必要なコミュニケーションやプレゼンテーション能力が十分に身につきます。

また、副業案件などでプロジェクトに参加したり、Kaggleといったデータサイエンスのコンペで自分でデータを集め、解析してみたりすることで、実践的なスキルを身につけることができます。

・英語力があると望ましい

データサイエンティストは、場合によっては論文や専門書の読書も大切です。日本語で書かれていないケースも存在するため、多少の英語力があると役に立つケースが多いです。

データサイエンスは、ビッグデータやマイクロデータを解析することで、企業や社会課題の解決に役立てる分野です。

データサイエンティストは、データの前処理、モデルの選択や作成、分析結果の可視化などを行い、企業の業務プロセスの改善や新しいビジネスモデルの提案を行います。

データサイエンティストになるためには、数学や統計学の専攻、プログラミング言語の習得、機械学習や深層学習の知識などが必要とされます。また、実践的なプロジェクトの経験や専門書の読書も大切です。

データサイエンスは、今後ますます重要性が高まる分野であり、データサイエンティストとしてのスキルを身につけることは、今後のキャリアアップや転職にもつながるでしょう。

データミックスは、データサイエンスに特化したビジネススクールです。

総合講座として「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」や「データサイエンス基礎講座」など5講座、トピック別講座として「Python入門」など4講座を提供しており、目的に合わせて必要な知識やスキルを効率よく学ぶことができます。受講料の70%が還付される専門教育訓練給付制度の利用も可能です。

データサイエンティストとしての転職や、自身のビジネス経験とデータサイエンスを掛け合わせてキャリアアップを考えている方は、ぜひ受講をご検討ください。

公式HP：データサイエンスが学べる日本屈指のビジネススクール- datamix