現代社会は情報社会であり、凄まじい社会の変化に応じて様々なことが変化していきます。
そして現代ビジネスにおけるデータ活用というのは、正に必要不可欠なものとして認識されています。
というわけで今回は「全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値」について詳しく説明致します。
全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値①【データサイエティストが関わるビジネス領域の重要性】
「全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値」というテーマで1つ目に取り上げるのは「データサイエティストが関わるビジネス領域の重要性」です。
現代ビジネスにおけるデータとの関わり方というのは、今や日常的に行われており、日々データと向き合うことが業務として成り立っています、
言ってみれば、データのにらめっこというものが確実に仕事として成り立っているわけです。
では、なぜ、データ分析を行う必要性があるのか？それは、未来を予測し、少しでも安定的な経営を行っていくためです。
とは、言うもののいくら予測したところで、現実が全て予測通りに進むとは限りません。
予測はあくまで予測であり、未来に対するシナリオではないからです。
企業にとって必要なデータ分析ですが、そんなデータのプロとなるのがデータサイエンティストです。
データサイエンティストには、多くの専門知識が必要とされています、
ITスキル、ビジネススキル、統計解析スキルなど非常に多岐にわたります。
高度な専門知識が必要とされるだけに年収も1,000万円を超えることもあります。
全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値②【データサイエンティストによるデータ分析】
「全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値」というテーマで2つ目に取り上げるのは「データサイエンティストによるデータ分析」です。
データサイエンティストによるデータ分析とは、具体的には、どのようなものであるかについて説明していきます。
具体的な業務内容としては、次の通りとなります。
- 問題定義
- データ収集・精査・加工
- データ分析
- 課題の可視化
では、業務内容を具体的に説明していきます。
(1) 問題定義
まず最初に行うデータサイエンティストの仕事としては、問題を定義することです。
例えば企業における様々なデータから、企業が抱える具体的問題が何であるかを明確にする必要があります。
まずはじめにデータサイエンティストが関わる必要性がありどのようにしてデータに関わっていくのかを見ることによってデータサイエンティストのするべき仕事を明確にしていきます。
ゴールを明確にすることによって、どのデータを収集刷るかの情報を決めていくことが大切になります。
現代社会というのは、膨大な情報の渦の中であらゆるデータが溢れかえっています。
実際に企業が持ちうる情報というのは、全ての情報が役立つ可能性は、確かにあります。
ですが、膨大なデータを抱え日々増加していくデータとまともに向き合うのでは、埒が明かないわけです。
またデータ量が多ければ当然、分析時間もかかり負担も増加するからです。
だからこそ直接的に役立つ情報を選ぶことにより分析した方が明らかに効率的であるかがわかります。
まず、データサイエンティストの仕事の流れとしては、はじめに自社のビジネスを熟知し問題点を導き出し定義していくことが大切となります。
問題解決に必要な情報に絞ることにより、効果的な分析が可能となるわけです。
企業においての業務プロセスの中で、企業ビジネスを理解することは非常に大切なことであり基本的なことと言えます。
問題定義に必要なデータサイエンティストのスキルとしては、次のようなものが必要となります。
- 論理的思考力
- 仮説立案の能力
- 根本課題の追求力
(2) データ収集・精査・加工
次に行うのは、データ収集゛精査・加工となります。
問題定義の次のステップで行うことは、データの収集対象を絞りこむことです。
次に分析に実際に使うデータを収集します。データが集まったら整理し分析するためにデータ加工を実施していきます。
データの加工の方法は、分析内容やケースによって大きく異なります。
収集された素材のデータというのは、そもそも異なる形となっているわけですから、データを分析しやすい形に変換したり、統合したり、整理して使うのが普通になります。
データ加工のプロセスとして最も得意とするところが、ITツールの活用です。
効率的なデータ収集や加工においては、ツール活用はもはや必須と言えます。
なぜなら、ツールを活用することによってデータサイエンティストの作業時間を削減が可能だからです。
データサイエンティストは、データ分析のプロフェッショナルですが、データサイエンティスト自身がプログラミングをし、データ処理を自動化させるというケースもあります。
だからこそ、データサイエンティストにもITスキルというのは、必要となるのです。
(3) データ分析
必要なデータが全て揃ったことによって分析を行っていきます。
データ分析の手法としては様々な方法がありますが、分析な主なものと言えば、ほとんどの場合は、数学的なアプローチとなります。
そのためデータサイエンティストに必要なスキルとしては、数学スキルも当然ながら必要となります。
また段階(プロセス)において必要となる数学的要素は、次のようになります。
- 統計
- 確率
- 微分積分
- 行列
このプロセスでの「分析」としてこだわるのは、あくまで「数値」であり、主観や直感というのは不要となります。
データを元にして、ビジネス上の問題解決に繋がることを導き出す必要性があるというわけです。
(4)課題の可視化
データ分析により客観的なデータが出そろった次のステップとして、問題定義に対する解決策を導き出していく必要性があります。
様々な視点からアプローチすることによってデータ分析することを考えていきます。
このプロセスにおいては、数学的なアプローチのみではなく、ビジネス的アプローチを行っていくことも非常に重要となります。
ビジネスモデルを考慮することにより、主観的、直観的なアプローチにも対応していくことが大切になります。
最終的に目指すべきところは、分析結果と問題解決策を提案するための次に向けてのアクションを促すこととなります。
全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値③【AutoML】
「全ビジネス領域に浸透していくデータサイエンティストの存在価値」というテーマで3つ目に取り上げるのは「AutoML」です。
専門的な知識を持ちうり、データに関してのプロフェッショナルであるデータサイエンティストの立ち位置からすると、企業において求められる役割や仕事というのは、非常に多岐にわたり、多くの工程を必要とします。
次に各工程においては、非常に多種多様な広い範囲で実に多くの知識というのが求められるわけです。
データ分析のプロであるデータサイエンティストの利用価値というのは、企業においても当然高まっているわけですが、その一方でデータサイエンティストを企業が抱えるには、問題もあります。
まず、データサイエンティストを採用するには、非常にコストが高いということがあります。
データサイエンティストは、引く手数多な採用市場の中でも、採用のハードルというのは、とても高くなっているということがあります。
では、企業においてデータサイエンティストの仕事を補うためには、どうすればよいのか？
機能として自動化できるツールとしてAutoMLがあります。
AutoMLの正式名称は、「Automated Machine Learning」です。
意味としては、自動化された機械学習ということになります。
データサイエンティストの仕事領域として、AutoMLが何を行ってくれるのかツールの特性として数学的、機械的な分析を行うようなイメージとなります。
分析としてAutoMLによる自動化があります。
ならば、データサイエンティストの仕事が全て自動化できれば、より効率のよい分析を行うことができます。
しかし、データサイエンティストの仕事の場合、全部が全部機械化することは難しくなってくるのです。
というのも、人間の主観が入ることによる問題定義の分析というのは、ツールで自動化できるということはできないからです。
というわけで、AutoMLを活用することは、人間によるジャッジのサポートをするような、数学やプログラミングの専門的な知識を持ちうる人でも、高度な分析が可能であることを認識しておく必要性があるのです。