本記事では、データサイエンスとビッグデータの関連性について解説しています。また、データサイエンスでのビッグデータの活用例や必要な知識・スキルについて紹介しています。
データサイエンスやビッグデータに興味がある方はぜひ参考にしてください。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、人工知能（AI）や統計学、科学的手法、データ分析などのあらゆる手法を駆使し、データの解析や分析を行う研究方法のことです。データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。
データサイエンスを行う際の基本的な目的は、膨大なデータを分析、処理を行い洗礼されたデータをもとに新たな技術や今ある技術を進化させることです。そのため、データサイエンスの精度を高めることで、新たな技術や今ある技術を進化させられる可能性が高くなります。
データサイエンスを利用することでさまざまなメリットがあるため、現在多くの現場で利用されています。
大企業から中小企業でデータサイエンスが利用されている例を挙げると、企業では、データサイエンスを効率よくビジネスを行うために利用します。データサイエンスの精度が高ければ高いほどビジネスでの成果に直結していきます。そのため、企業でのデータサイエンスの場合でも、膨大なデータが必要であり、上質なデータが多ければ成功率が高まります。
また、ソフトウェア開発の現場でもデータサイエンスが利用されています。ソフトウェア開発の現場では、今までの技術のデータをもとにデータサイエンスを行い、技術の進化や新しい技術の開発をしています。そのため、精度の高いデータサイエンスを行うために多くのデータが必要であり、質が高いものを収集することでソフトウェア開発を効率よく行えるようになります。
この他にも多くの現場で利用されているデータサイエンスは、現代においてとても重要性がとても高い分野になっています。特に多くの技術が普及している現代には、放置されている良質なデータが多く存在します。その良質なデータを回収し、有効活用していくためにもデータサイエンスが重要です。
このようなことから、データサイエンスには、膨大なデータが必要不可欠であり、収集したデータの質が高ければ高いほど精度の高いデータサイエンスが行えるようになります。
ビッグデータとは
ビッグデータとは、その名から多くのデータという意味だと勘違いされますが、さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータのことを言います。ビッグデータのさまざまな形は量であり、さまざまな性質は種類と言い換えることもできます。
ビッグデータの定義を『総務省 平成29年度版 情報通信白書「ビッグデータの定義及び範囲」』にて公表しています。総務省によるビッグデータの定義および範囲は個人・企業・政府の3つの主体が生成しうる以下の4つに分けられます。
| 主体 | 分類 |
| 政府 | 国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」 |
| 企業 | 暗黙知（ノウハウ）をデジタル化・構造化したデータ（知のデジタル化） |
| M2Mから吐き出されるストリーミングデータ（M2Mデータ） | |
| 個人 | 個人の属性に係わる「パーソナルデータ」 |
政府の分類のオープンデータとは、政府や地方公共団体などが持っている情報をデータとしてオープン化を強力にすることで、ビッグデータの分野の中でも先行しています。
企業の分類の知のデジタル化とは、インフラ管理やビジネスなどのさまざまな企業や産業が持つ個人情報以外のデータのことであり、ビッグデータについて理解度が増すことで今後身の回りの多くの方が知に迫り、さまざまなノウハウがデジタル化されることが予想されています。
企業のもう一つの分類であるM2Mデータとは、「Machine to Machine」の略語であり、機器から吐き出されるデータなどのことです。M2Mデータは、IoT（モノのインターネット）を搭載した機器の普及の促進によって、今後さらに増えていくことが予想されます。
個人の分類のパーソナルデータとは、個人の属性情報のことです。また、匿名情報などの情報もパーソナルデータに含まれます。そのため、パーソナルデータは、個人情報や個人との関係性が見出される広範囲の情報のことを言います。
ビッグデータについては、このように総務省が定義しており、今後さまざまなもののデジタル化により、促進していくことが予想されます。
データサイエンスとビッグデータの関連性とは
データサイエンスとビッグデータはとても深い関連性があります。データサイエンスを行う際には、膨大なデータが必要不可欠であり、質の高いデータの収集はデータサイエンスの結果に直結します。そこでビッグデータを利用することで膨大な質の高いデータの収集が行えるようになります。
そのため、質の高いデータサイエンスを行うためにビッグデータが必要であり、ビッグデータを活かせると新たな技術の開発や今ある技術の発展が見込めます。
しかし、ビッグデータを扱うためには、最新のデータベースや専門的な知識やスキルが必要になります。このようなこともあり、企業などでビッグデータを利用したデータサイエンスを行う際には、データサイエンティストなどの専門的な知識やスキルを持っている方に委託する場合が多いです。
データサイエンスでのビッグデータの活用例
データサイエンスでのビッグデータの活用例はさまざまあります。そこでここでは、データサイエンスでのビッグデータの活用例を紹介していきます。活用例は以下の通りです。
- 交通
- 製造業
- 医療
交通
ビッグデータは、皆様の身近なところでも活用されており、交通の分野で活用されてます。活用方法としては、警察の交通システムです。皆様の交通の安全を守るため、蓄積されたデータをもとにデータサイエンスを行うことで、精度の高い交通システムに日々進化しています。
製造業
製造業でのビッグデータの活用例は、センサーやカメラの機能を搭載している機器を利用し、製造の現場をモニタリングします。ビッグデータやモニタリングのデータをもとにデータサイエンスを行うことで、製造の情報を遠隔的に管理できるようになるため、人件費や時間などさまざまなコストを削減し、効率よく働けるようになります。
また、データサイエンスを行うことをもとに制作された製造業用のセンサーやカメラには、人工知能が搭載されているため、自動的にデータを収集し学習するため、日々進化しています。
医療
医療の現場では主に、レントゲンやMRIなどの画像診断の際にデータサイエンスが利用されています。今まで収集していたビッグデータをもとにデータサイエンスを行うことで、機械と医師がダブルで診断できるようになり、病気の早期発見や見落としといったことを防げるようになりました。
また、今後ビッグデータの収集を行い続けることで、人工知能の精度が高まり、精度の高い画像診断が行えるようになります。
データサイエンスに必要な知識やスキル
データサイエンスに必要な知識やスキルは主に「情報工学」「統計学」「ビジネススキル」の3点です。
情報工学では、「プログラミングスキル」、「データベース」、「ビッグデータ処理」の3つの知識やスキルが必要になります。
統計学では、「数学的な観点」と「データ分析の手法」の2つの知識やスキルが必要です。
ビジネススキルは、データ分析した結果を共有する際にわかりやすく可視化することでわかりやすいデータになり、専門的な知識がない方でも結果を理解できるようにし、データを共有、運用方法を決めるために必要になります。
データサイエンスを行う際には、それぞれの知識が必要であり、どれかの知識やスキルが欠けてしまうと精度の高いデータサイエンスが行えなくなってしまいます。そのため、データサイエンスを行う際には、「情報工学」、「統計学」、「ビジネススキル」の3点の知識やスキルを身に着けるようにしましょう。
まとめ
本記事では、データサイエンスとビッグデータの関連性について解説しました。精度の高いデータサイエンスを行うためには、ビッグデータが必要不可欠になります。そのため、データサイエンスの学習を行う際には、ビッグデータ処理について理解できるよう学びましょう。
データサイエンスやビッグデータは専門性が高いため、とても難しい領域になりますが、興味がある方はぜひ一度学んでみてください。
