データサイエンスは企業だけではなく、さまざまな業界において注目されています。

データサイエンスをひとつの学問として、多くの大学や大学院、専門学校、スクールなどで取り扱うようになりました。

また、多くの企業や組織、団体においては、データサイエンスをビジネスや運営に活かしていきたいと考えています。

しかし、まだデータサイエンスという言葉や学問、職種が一般的になっているとは言えず、どのような学問なのか、どのようなスキルを求められているのか、分からないという方も多いのではないでしょうか。

ここでは、データサイエンスとは何か、分かりやすく解説していきたいと思います。

データサイエンスとは何かわかりやすく解説してみた！

データサイエンスとはどのようなものなのか分かりやすく解説したうえで、注目度が高まっている背景についてもご紹介していきましょう。

・データサイエンスとは

データサイエンスとは、数学や統計学、機械学習、プログラミングなどの理論を活用して、莫大なデータの分析や解析を行い、有益な洞察を導き出す学問のことを言います。

いま世界では「ビッグデータ」が注目されています。

例えばGoogleでは、日常的に検索される数多くのデータをもとにし、有益な情報を瞬時に提供することによって、数多くのユーザーを獲得しています。

多くの企業や団体、組織などにおいては、日常的な活動のなかで多くのデータを蓄積していますが、それらのビッグデータはそのまま活用することはできません。

そのため、ビッグデータのなかから有益な情報を集め、分析や解析を行い、そこから結論を導き出すことが求められています。

それは、このデータのなかにこそ、顧客やユーザーから求められている課題を見出すことができ、新しいアイデアを出したり、ニーズに沿った対応ができるようになるからです。

・データサイエンスが注目される背景

データサイエンスが注目されるようになった理由として、インターネットの普及が背景にあることは間違いありません。

特に近年においては、クラウド環境やネットサービスが充実してきたことに伴って、インターネット上に多くのデータが蓄積されるようになりました。

上記でもお伝えした通り、それらのデータをうまく活用することによって、顧客満足に繋げることや業務効率化させることができる可能性があります。

今まではこれらのデータを処理し、統計的に捉えることだけに留まっていました。

しかしビッグデータには、顧客の購買に至るまでの行動を知ることができたり、ユーザーの新しい趣向を発見することができます。

そのような新しいビッグデータの活用法によって、ビジネスに活かすことができるようになるなど、企業や組織などの競争力の向上に繋げることが可能となったのです。

データサイエンティストとは何かわかりやすく解説してみた！

データサイエンスを実行する者を「データサイエンティスト」と呼んでいます。

ビッグデータを分析するための数学や統計学、プログラミングのスキルをはじめとして、導き出した結果から提案を行うビジネス力も求められています。

データサイエンティストのスキル、仕事内容についてご紹介していきましょう。

・データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストとは、企業などのビッグデータを集め、そこから必要な情報を取り出し、分析や解析を行うなかで有益な提案を行う職種となっています。

ただ単に統計を取るだけではなく、そのデータから有益な情報を導き出すための分析や解析のスキルが必要であり、またその情報から提案を行うビジネス力も求められています。

データサイエンスにおいては、数学や統計、機械学習、プログラミングについては不可欠なスキルであると考えられています。

企業などに蓄積した膨大なデータを、さまざまな数学的なスキルによる解析し、機械学習によってデータ分析を行うことによって、分かりやすい情報にして提供しなければなりません。

ビッグデータは何も数値的な構造化されたものだけではなく、画像や音声などといったものを解析する必要がある場合もあります。

それらのデータも素早く集積し、高速処理を行う必要がありますので、高度なITスキルやプログラミングスキルが求められています。

またそれだけではなく、分析した情報をどのようにビジネスなどに活用していけばいいのか、提案力も試されています。

企業などがビッグデータの活用を求めているのは、まさにその提案であると言えますので、市場や競合などの状況も踏まえたビジネス力の高さが必要になるのです。

・データサイエンティストの仕事内容

1） 課題の抽出
2） データの集積・分析
3） 課題の提案

データサイエンティストの仕事内容は、大きく分けて上記3つにまとめることができます。

1） 課題の抽出
企業などのビッグデータをどのように活用する必要があるのか、まず課題を抽出することから始めます。

企業の場合であれば、どのようなビジネスに取り組んでいるのか、市場はどのようになっているのか、最低限の知識が必要となります。

そのうえで仮説を立案し、その課題を解決するためにどのような分析や解析が必要になるのか論理的に思考することが大切です。

2） データの集積・分析
立案した仮説を解決するためには、どのような分析や解析が必要になるのか考えながら、必要なビッグデータの集積を行っていきます。

データはそのまま活用できないことが多いので、分析できるように加工が必要になることもあります。

分析するための環境の構築から始める場合には、必要なプログラムを作成していきます。

分析を行う環境が整ったら、集積したデータを分析・解析していきます。

その結果のなかからどのようにビジネスなどに活かすことができるか、論理的な思考力が試される場面となります。

3） 課題の提案
データ分析・解析が終了すれば、結果を分かりやすく可視化して、提案していくことになります。

最初に立案した仮説に対して、どのような結果を導き出すことができたのか明らかにしていくことがポイントになります。

経営者や担当者は統計学の専門家ではありませんから、どのようにレポートにしていくのか、プレゼンしていくのかが重要になります。

分かりやすく解説していきながら、今後どのように進んでいけばいいのか明確にしていくことによって、ビッグデータの分析の意義や目的を実感してもらうことができるでしょう。

そのためには、プレゼンテーションやコミュニケーションといった高いビジネススキルも求められていることが分かります。

ここまで、データサイエンスとは、データサイエンティストの業務内容を分かりやすく解説してきました。
とは言え、データサイエンスを一言で説明できない分野のため、いまいちピンとこない、という方も多いと思います。
近年では、多くのデータサイエンスに関連する動画や、解説本も数多く出版されていますので、もっとデータサイエンスの事を知りたい！　
という方は、ぜひ一度、入門書など簡単な所からわかりやすく説明してある物を手に取ってみるものオススメです。

投稿者：中野直大
営業として働きながら、独学でプログラミングやデータサイエンスについて学ぶ。
その中で数字に苦手意識のある人たちでもデータ分析は「できる」と思ってもらえるのではないかと強く思うようになる。
DX推進が加速していく社会の中で活躍する人材の底上げをしたいと思った事から、データ分析スクールまなべくとるを立ち上げに携わる。
学生時代には、世界を旅し、研究室では大腸ガン早期発見の為のデバイス開発研究を行う。