データサイエンス超入門の表紙

データサイエンス超入門

ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方


本書の要点

  • 膨大なデータを操り、ビジネスに活かすためには、①データを活用したビジネスを企画する力、②データサイエンスを支える統計知識、③アナリティクスを実現するITスキル、という3つの力が必要である。

  • データサイエンスの知識を活かして有効な示唆を得るためには、プロジェクト初期の「発射台・標的の設定」の段階で、チーム全体、更には経営幹部や業務部門を巻き込みながら意思決定を下すプロセスを怠るべきではない。

  • データサイエンスを習得すれば、ビジネス面だけでなくスポーツも含めた幅広い領域にその応用対象を見出すことができる。

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データを操る力

なぜ今、データサイエンスが注目されているのか?

Wavebreak Media/Thinkstock

ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された「21世紀で最も魅力的な職業はデータサイエンティストだ」という言葉を契機として、データサイエンティストに注目が集まっている。しかしこの領域の第一人者である著者は、統計が今さらになって脚光を浴びていることに対して驚いているという。というのも、統計知識の多くはここ最近で登場したものではなく、数百年以上も前から存在する学問に基づくもので、本来ここ1~2年の分野ではないからだ。もちろん今になってデータサイエンスが脚光を浴びる要因はいくつか存在する。一つはデータ処理基盤となるIT技術の進歩である。すなわちデータ活用方法に関して、「クラウドコンピューティング」を始めとしてGPSやスマートフォン/タブレット端末が普及し、ソーシャルメディアが浸透するなど、膨大なデータ量が短時間かつ大規模に処理できるようになったからだ。もう一つは、「使えるデータ」の整備も進み、行政や公的機関などが蓄積した情報を活用しやすくなり、ビジネスに活かす分析が可能となっていることである。

データサイエンスの3要素

iStock/Thinkstock

膨大なデータを操り、ビジネスに活かすためには3つの力が欠かせない。一、データを活用したビジネスを企画する力ビジネスにインパクトを与える分析をするためには、「データありき」ではなく、「ビジネスありき」で捉えなければならない。ビジネスへの深い理解と分析ニーズの明示化こそ、その後の分析が有効な示唆を得られるかどうかを分けるのだ。二、データサイエンスを支える統計知識分析によりビジネスニーズを理論的に検証するためには、統計知識が必要となる。具体的には、多変量解析、探索的データ解析、機械学習などの理論・手法のことだ。それらを踏まえ、試行錯誤を繰り返し、有効な示唆を得ることが求められる。三、アナリティクスを実現するITスキルデータの多様性、生成速度、データ量の増加という特性を持つビッグデータを扱うためには、ITアーキテクチャの理解に加え、高いアプリケーション設計・開発能力が問われる。適切なシステムにより、テキストデータ、音声、ビデオといった非構造化データを扱うとともに、自然言語処理に関する技術力も必要となる。

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【必読ポイント!】ビジネス戦略を支えるデータサイエンス

「発射台と的」の設定

著者が繰り返し主張している点であるが、あくまでビジネス要件を踏まえることこそが、有用なデータ分析に繋がる、ということに留意すべきである。すなわち、プロジェクトを成功に導くためには、適切な「発射台と的」の設定が必要になるということだ。もしその標的がぶれてしまった場合、

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要約公開日 2013.12.28
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