最近はデータサイエンスが注目されています。エンジニアではなくても、データサイエンスの理解を深めておくことは大切です。
そこで、データサイエンスについて、ビジネスにおける基本的な役割から応用分野、必要なプログラミング言語まで解説しましょう。
データサイエンスの概要
データサイエンスとは、数学や統計、人工知能などさまざまな分野の知見を利用してデータから価値を引き出す方法を追求する学問分野のことです。最近はビジネスの分野においてビッグデータが注目されているため、データサイエンスの価値が高まっており、期待されています。
データサイエンスに取り組んでいる研究者はデータサイエンティストと呼ばれています。近年になってデータサイエンティストという肩書が一般化しており、データサイエンティストの学位を授与する大学も増えているのです。しかし、データサイエンティストの数は不足しており、多くの現場で求められています。
データサイエンスの現場では、データサイエンティストを中心としてエンジニアやビジネスアナリスト、ITアーキテクトなどさまざまな専門家がチームになって開発研究を進めています。データサイエンティストはデータサイエンスの専門家としてさまざまな提案をするのが仕事です。
データサイエンスの価値は広く知られるようになりました。そのため、実際にデータサイエンスの育成のために投資が盛んに行われています。ところが技術の発展で多くのデータを簡単に入手できるにもかかわらず、データの価値を活かしきれていない企業は多いです。データサイエンスの価値は今後も高まっていくでしょう。
データサイエンスのビジネスにおける基本的な役割
データサイエンスのビジネスにおいてどんな役割を果たすのかをまとめると以下の通りです。
- データ分析の環境構築
- データ収集・解析
- 課題解決
それぞれの役割について詳しく解説しましょう。
データ分析の環境構築
まず、データサイエンスには、データ分析のための環境構築を果たすことが求められています。対象となるデータを効率よく収集するための環境構築と運用が重要です。さらに、収集したデータを利用しやすい形に変換する方法も提案します。取得したデータを蓄積するためのデータベース構築も必要です。
データサイエンスはデータ分析やデータの活用ばかりが注目されるのですが、データの収集・蓄積・抽出を効率よく進めるための環境構築や運用も重要な役割とされています。データサイエンティストがデータ分析の環境構築の提案を行い、実際に構築するのはIT部門が担うケースが多いです。
データ分析の環境構築のためには、収集するデータの性質を理解して、必要な要件を整理することが求められます。そのためには、データサイエンスの深い知見が要求されるため、データサイエンティストの果たす役割は大きいです。
データ収集・解析
データサイエンスの専門家は、必要なデータの収集と解析を果たすことが求められます。闇雲にデータを収集するのではなく、課題を解決するために必要なデータのみに集中してデータ収集することが大切です。どんな課題を抱えているのかを理解して、必要になるデータを取捨選択する必要があります。
収集されたデータを解析するのもデータサイエンスの大きな役割です。データ解析とは、収集したデータを分析していくつかの要素に分けて、そこから論理的に何らかの帰結を導き出すことをいいます。データ解析にはさまざまな手法が存在しており、適切な方法を選ぶことが大切です。
実際にデータ解析をする際にはプログラミングを活用します。さまざまなプログラミング言語の中から最適な言語を選ぶことが重要です。
課題解決
データサイエンスは最終的に何らかの課題を解決することが求められています。データの収集・解析をするのは、課題を解決するための方法を提案することが目的です。データ解析の結果から最適な解決法を見つけ出して提案をします。実際にデータサイエンスを活用して課題を解決した事例は数多くあるのです。
解決策を提案する際には、データサイエンスに詳しくない人にも理解してもらうための工夫をします。図形や統計グラフなどを用いたデータの可視化が重要です。
データサイエンスの応用分野
データサイエンスは下記のような分野で応用されています。
- マーケティング
- 製造業
- 医療
- 飲食
- エンタメ
それぞれの分野について具体的に紹介しましょう。
マーケティング
マーケティング活動でデータサイエンスの知見が利用されるケースが増えています。現代はインターネットが普及して、多くの人がスマホを日常的に活用する時代です。その結果、簡単に多くのマーケティングデータを収集できるため、収集されたマーケティングデータを扱うためにデータサイエンスが活用されています。
ビッグデータを扱うためにはデータサイエンスが欠かせません。データサイエンスに基づいてビッグデータを収集するための環境構築からデータの分析・解析、具体的な提案まで行われています。
製造業
製造業では異常検知でデータサイエンスが利用されています。ラインにカメラを設置して、異常検知のシステムにデータ解析の技術が活用されているのです。機械学習をベースにして、これまで人手によって行われていた検知の答えを学習させることで異常を検出できます。
在庫管理でもデータサイエンスが活用されている事例があります。機械学習をベースにして、需要の予測をしながら適切な在庫管理ができるシステムが実現されているのです。
医療
医療の分野ではMRI検査やレントゲン写真の解析においてデータサイエンスが活用されています。大量の画像を検査する必要があり、医師が目視で確認するのは大変です。そこで、機械学習をベースにシステムが画像の診断を行い、最終的な判断を医師が行います。システムによる支援を受けることで医師の負担が軽減されるのです。
飲食
顧客の分析のためにデータサイエンスが利用されています。電子決済が多くの店舗で採用されており、顧客の詳細なデータを収集できるからです。顧客の購買行動や来店履歴などのデータを収集して分析を行い、満足度向上のための施策提案に利用されています。
また、回転寿司チェーン店で皿にICチップを取り付けて、売上や寿司の鮮度を管理するという事例もあります。ビッグデータの解析結果を利用して最適な寿司ネタを選んでレーンに流すといった活用例もあるのです。
エンタメ
たとえば、オンラインゲームにおいてユーザーの行動分析にデータサイエンスが活用されています。ユーザーの行動ログデータや課金履歴などを収集して、改善に役立てているのです。テーマパークで園内にビーコンやセンサー、GPSなどを設置して顧客の導線のデータを収集・分析して満足度向上に役立てるケースもあります。
データサイエンスを扱うためのプログラミング言語3選
データサイエンスの分野では以下のプログラミング言語がよく活用されています。
- Python
- R言語
- SQL
それぞれの言語について詳しく解説しましょう。
Python
Pythonは幅広い分野で使われているプログラミング言語であり、データサイエンスでも重宝されています。特にAI開発や機械学習の分野ではPythonが採用されるケースが多いです。Pythonは可読性が高くてシンプルな構造が特徴であり、初心者向きと言えます。学習しやすいとされていて、初めて学ぶプログラミング言語としてもおすすめです。
Pythonはライブラリが豊富に用意されています。データ分析・解析に役立つライブラリはたくさんあり、効率よく開発を進められるのがメリットです。これからデータサイエンスの分野でPythonを活用したいならば、ライブラリの知識と技術は必要不可欠といえます。
Pythonはデータサイエンス以外の分野でもよく使われていて、案件の数も豊富にあり需要の高い言語です。他分野に興味のある人にとってもPythonは有用な言語といえます。
R言語
R言語は統計解析のために開発されたプログラミング言語です。データ分析に特化しているため、データサイエンスの分野と親和性があり重宝されています。データ解析のライブラリが充実しており、少ない労力でデータ解析の環境を構築できるのが強みです。Pythonよりもデータ解析に関するライブラリは充実しています。
特にアカデミックな分野ではR言語が採用されるケースが多いです。非常に多くの研究者が利用していて、データ解析に関する専門書ではR言語のコード例が多く掲載されています。オンラインヘルプが充実しており、英語が読める人であればすぐに疑問を解決できるでしょう。
ただし、R言語はデータ解析に特化した言語であり、実際にデータ解析のシステムを実装する場面では使えません。R言語で構築したモデルを実装するためには別の言語を使わなければいけない点はデメリットといえます。
SQL
データサイエンスの分野でSQLは必須とされています。SQLはデータベース言語であり、データベースの操作で必要不可欠です。データサイエンスでは、データベースからデータを取り出す場面がたくさんあり、SQLの操作が必要になります。SQLを活用するとデータベースから大量のデータを効率的に取得・追加・削除・更新できるのです。
まとめ
データサイエンスは多くの分野で活用されており、今後も需要の高い技術です。ビジネスで重要な役割を果たすと期待されているため、データサイエンスへの理解を深めておくと良いでしょう。
