What is for Data?
いま、話題の「データ分析」について
近年、データサイエンティストをはじめ、よくデータの重要性を耳にする機会が増えてきているのではないでしょうか。 漠然と、その重要性はわかっていても、なぜ大切なのか、どのように活用ができるのか等、なぜそのように言われてきているか、またデータ分析の活用方法などについて詳しくご紹介いたします。
仕事に活かすデータ分析とは
データ分析を行うのは専門職？
以前に比べると、近年では容易に多くのデータが集めやすくなっています。仕事をされている方であれば、日々の業務の中でデータにできないものはないのではないでしょうか。 技術の進歩によって、あらゆることが機械やAIができる時代になり、私たちの住む世界はますます機械化・AI化する部分が多くなっていきます。 その一方、有益なビジネスアイデアを生み出せるのは、今でも人間だけしかできません。 データ量は年々増え、ビッグデータを持つ企業も年々増えています。 そのため今後も膨大なデータを扱い、知見を引き出すことがビジネスパーソンとして求められる事が予想されます。
そのためデータ分析はデータアナリストや、データサイエンティストのように高度な分析を行うものから、営業や企画、マーケティングなどビジネスパーソンとして必須スキルとなってきています。データ分析ってなに？
そもそもなぜ、データが重宝されるのでしょうか。また、分析する事によって、どのような事に活かせるのでしょうか。 お仕事をされている方であれば、誰しも「経験則」を体感した事があると思います。 「例年こうだったもんね」のような感覚で判断する事は決して悪い事ではありません。ですが、さらにそこにデータ分析を取り入れる事で、新しい発見をする事ができます。 「データ分析」を行う事で何に役立てるのかを簡単に言うと「お困りごとの解決」です。 データ分析を行う際は、目的を持って、必要なデータを収集します。それらのデータを適切な分析方法で解釈する事で、ビジネス課題（お困りごと）を解決へ導く情報を見つける事ができます。
データ分析を行う際には、目的をもって、行う事がとても大切になります。 さもなくばデータ分析を行う事が目的となり、データをツールとして活用する事にまでたどり着く事ができません。 そのためにも、必要なデータの集める方法や分析方法の種類を理解しておく必要があります。最近よく耳にする「データサイエンティスト」とは？
データサイエンティストとは、データに基づいて合理的な判断を行う職務や研究者・実践者のことを指します。 複雑で膨大なデータ（ビッグデータ）を情報科学や統計学など、さまざまな手法を用いて解析し、マーケティングやトレンド要素を踏まえながら有益な知見を引き出すことが主な仕事です。新しいビジネスを創ったり、意思決定のサポートをしたりすることがデータサイエンティストに求められるため、企業の経営状況を左右する存在になり得ます。「データサイエンティスト」という仕事が生まれた背景
近年、通信機器の発達やネットサービスの普及・データ収集技術の向上などにより、データの量が膨大に増えています。これらビッグデータを活用し、新しいビジネスモデルの構築や意思決定をおこなるように、データ分析のスペシャリストとして “データサイエンティスト” が生まれました。 「データサイエンス」という言葉自体は古くから使われていますが、近年アメリカの経営学誌にて「21世紀で最もカッコいい仕事」としてデータサイエンティストが挙げられたことから、バズワードになり世界に広がったともいわれています。
そして現在、「データサイエンス」は単なるバズワードでなく、収益アップにつながる重要なものだという認識が広がり、データサイエンティストを雇用する企業が増えています。しかも日本国内のみではなく、世界各国でデータサイエンティストが求められているのが現状です。 現在のところ、データサイエンティストになるための特別な資格や試験はありません。 しかしデータサイエンティストには、高い専門性と幅広いスキルが必要になります。 統計学や数学・ディープラーニング・機械学習・マーケティング・プログラミング・ビジネスに関する専門的な知識など、あらゆる知識が必要となります。 さらに言えば、データを扱うスキルだけでなく、データをもとに新しいビジネスモデルの構築や意思決定が求められるため、発想力や決断力などの能力も必要となってきます。
まとめ
データ分析と聞くと何か難しい事の様に感じがちですが、近い将来、データ分析からデータの解釈をし、業務へ活用する事が当たり前の時代が来ることは間違いありません。 またグローバルに活躍するのであれば、データ分析スキル以外に英語力やプレゼンテーション能力・自己表現力などを高めることも欠かせません。 高度なデータ分析力を身につける道は容易ではありませんが、適応する人材が少ないからこそ、そのスキルを身につける価値があると言えます。