データサイエンスとは
データサイエンス(data science)とは、応用統計学の一種で、コンピューターサイエンスと数学の要素を組み込み、
定量的・定性的なデータからインサイトを抽出します。
データサイエンスで使用されるツールやテクノロジーには、機械学習のアルゴリズムやフレームワーク、
プログラミング言語や可視化ライブラリなどがあります。
データサイエンティストは、プログラミング、数学、専門知識を組み合わせ、データを使用して問題を解決します。
データサイエンスが重要な理由
データサイエンスの実践は、ビジネスの競争力と生産性を向上させます。
データサイエンスを重視する組織は、データの活用なくしては成しえなかった傾向や機会を
特定できます。データサイエンスから得られたインサイトは、
ビジネスの成果に多大な影響をもたらします。
データサイエンスでは、大規模なデータセット、小規模なデータセットの双方から有用な情報を抽出できます。人工知能 (AI) システムのトレーニングには
大量のデータが必要ですが、データサイエンスは小規模なデータセットでも役立ちます。
たとえば、小売業者では、これまで既存店の売上高に基づいて店舗の在庫予測が行われていました。しかしながら、
新型コロナウィルスの感染拡大の影響で店舗が閉鎖され、入手できるデータの量や種類が変わったため、予測手法の変更を
余儀なくされました。
データサイエンスでは、利用できるデータ量が少ない場合であっても、データの増強、合成データの生成、
転移学習、アンサンブル学習などの手法を使用することで、インサイトを取得できます。
また、データサイエンスによって、組織は高いレジリエンス (回復力) を構築できます。急速に変化するテクノロジーの世界で企業が
生き残るためには、迅速な適応力や対応力が求められますが、データサイエンスは
その大きな助けとなります。
データサイエンスは多くの組織に取り入れられており、さまざまな業界において豊富な応用事例が生みだされています。今やデータサイエンスを
利用しない組織は、遅れを取るだけでなく、廃業に追い込まれるリスクさえあります。
データサイエンスのライフサイクル
データサイエンスは循環的なプロセスです。そのライフサイクルは、以下のステップに分けられます。
さまざまな業界におけるデータサイエンスの活用
自社製品や社内業務の改善のために、日々データサイエンスが活用されています。どのような業種の企業であっても、
データサイエンスの実践により恩恵を受けられます。
以下にユースケースの一例をご紹介します。
- 推奨モデルを使用し、ターゲット顧客に新規または既存のエネルギー製品をマッチングさせるエネルギーソフトウェア企業
- 機械学習モデルを用いて、従来の金融機関では見落とされていた見込み顧客にアプローチする金融サービス企業
- ダイナミックプライシングモデルを用いて、車をリストアップし、貸し出しを希望する顧客に価格の提案を行うカーシェアリング会社
- 成績表、標準テストのスコア、人口統計などのデータを組み合わせ、卒業が危ぶまれる学生を特定する高等教育機関
- 複雑なデータルックアップと意思決定アルゴリズムを組み合わせ、ローン申請者が不正を行っていないかどうかを判断するフィンテック企業
ホワイトペーパー『Data Science in Practice: Five Common Applications(実践データサイエンス:5つの一般的な活用例)』では、これらのユースケースのそれぞれについて詳しく説明しています。
ビジネスインテリジェンスとデータサイエンスの比較
データサイエンスのビジネス用途は多岐に渡り、その焦点はビジネスインテリジェンスより幅広く、戦術も多様です。
ビジネスインテリジェンスでは、従来の構造化データに対して統計や可視化ツールを活用し、
現在および過去の傾向を、見やすくわかりやすい方法で説明・提示します。
データサイエンスでは、これらのアプローチに加え、構造化データや非構造化データに対して機械学習を活用し、
関係性を調査し、起こりうる結果や最適なアクションを発見できます。
ビジネスインテリジェンスの最も典型的な出力の手段はレポートやダッシュボードであり、これらを介して
人間に情報が共有され、人間によって最良の意思決定が下されるのに対し、データサイエンスでは直接実行できる決定やアクションが
生成されます。
データサイエンスはだれが利用できるのか
データサイエンスを扱えるのは、データサイエンティストだけではありません。実のところ、誰もが
データサイエンスを活用できます。テクノロジーの進歩により、データサイエンスに専門的なコーディング知識や高度な統計的ノウハウは
不要になりました。「ドラッグアンドドロップ」のデータサイエンスは今や広く受け入れられ、
データサイエンスの実践可能な形式となっており、アナリストなどのデータワーカーがモデルを作成して大規模にデプロイできるようになっています。このような「シチズン
データサイエンティスト」、つまりバックエンドの複雑なプロセスを知らずとも高度な分析を実行できるデータワーカーの
需要は高まる一方です。
データサイエンスはその需要の高さから、高給取りであることが多く、慢性的な人材不足もあり、ボトルネックになりがちです。
その一方で、シチズンデータサイエンティストはデータサイエンスにおけるマルチプレイヤーとして
注目を集めています。場面に応じて適切なチェックを行えば、あらゆる企業がシチズンデータサイエンティストの手を借りて
モデル作成量を大幅に増やし、これまで成しえなかったインサイトの獲得や収益増加を実現できるようになります。
データサイエンスの始め方
Alteryx Analytics Automation Platformを使用すると、繰り返し可能な
自動化ワークフローを作成して、大規模なデータサイエンスのプロセスを簡素化および効率化できます。データへのアクセス、
準備、モデル作成、分析結果の共有などを 1 つのプラットフォーム上で簡単に
実行できます。
また、スターターキットでは、
クラウドベースのデータストレージおよび
分析ツールであるSnowflakeをAlteryxに統合する方法を
学習できます。これらを併用することで、
クラウドでの分析やデータサイエンスの成果を容易に推進できるようになります。
次の用語
クラウドデータウェアハウス(CDW)関連リソース
お客様事例
Protected: Saving Over 75 Hours Day with Automated Forecasting
- データ準備と分析
- データサイエンスと機械学習
- プロセスの自動化
お客様事例
Protected: AAA National Helps Clubs Provide Better Service with Alteryx
- データ準備と分析
- データサイエンスと機械学習
- アナリティクスリーダー