データサイエンスとは

データサイエンスは、ビジネスにとって意味のあるインサイトを抽出するためのデータの研究です。これは、数学、統計、人工知能、コンピュータエンジニアリングの分野の原則と実践を組み合わせて、大量のデータを分析する学際的なアプローチです。この分析は、データサイエンティストが、何が起こったのか、なぜ起こったのか、何が起こるのか、結果で何ができるのかなどの問題を提起し、答えるのに役立ちます。

データサイエンスが重要な理由

データサイエンスは、ツール、方法、テクノロジーを組み合わせてデータから意味を生み出すため、重要です。現代の組織はデータで溢れています。情報を自動的に収集して保存できるデバイスが急増しています。オンラインシステムと支払いポータルは、e コマース、医療、金融、および人間の生活の他のあらゆる側面の分野でより多くのデータを収集します。テキスト、オーディオ、動画、画像のデータを大量に入手できます。 

残念ながら、生データは、処理できない限り価値がありません。データサイエンティストは、生データを意味のあるレコメンデーションに変換できます。また、企業が存在すら知らなかった問題を発見して解決することができます。組織はこれらのレコメンデーションを利用して、顧客満足度を高めたり、サプライチェーンを最適化したり、新製品を発売したりできます。

データサイエンスの歴史

データサイエンスという用語は新しいものではありませんが、その意味と含蓄は時間とともに変化しています。この単語は、統計の別名として 60 年代に最初に登場しました。90 年代後半、コンピュータサイエンスの専門家がこの用語を正式に使い始めました。提案されたデータサイエンスの定義では、データの設計、収集、分析の 3 つの側面を持つ別個の分野と見なしていました。この用語が学界以外で使用されるまでには、さらに 10 年かかりました。 

データサイエンスの未来

人工知能と機械学習の革新により、データ処理がより高速かつ効率的になりました。業界の需要により、データサイエンスの分野でコース、学位、および職位のエコシステムが出来上がりました。部門横断的なスキルセットと専門知識が必要なため、データサイエンスは、今後数十年にわたって力強く成長すると予想されています。

データサイエンスの用途

データサイエンスは、主に次の 4 つの方法でデータを研究するために使用されます。

1.記述的分析

記述的分析では、データを調べて、データ環境で何が起こったか、何が起こっているかについてのインサイトを得ます。円グラフ、棒グラフ、線グラフ、表、生成された説明など、データを視覚化することがその特徴です。 例えば、航空券予約サービスでは、1 日に予約されたチケットの数などのデータを記録することもあるでしょう。記述的分析により、このサービスの予約の急増、予約の不振、およびパフォーマンスの高い月が明らかになります。

2.診断分析

診断分析は、何かが起こった理由を理解するための詳細なデータ検査です。ドリルダウン、データディスカバリー、データマイニング、相関などの手法がその特徴です。特定のデータセットに対して複数のデータ操作と変換を実行して、これらの各手法の固有のパターンを検出できます。例えば、航空券予約サービスでは、予約の急増をよりよく理解するために、特にパフォーマンスの高い月を掘り下げる場合があります。これは、多くの顧客が毎月のスポーツイベントに参加するために特定の都市を訪れるという発見につながる可能性があります。

3.予測分析

予測分析では、履歴データを使用して、将来発生する可能性のあるデータパターンについて正確な予測を行います。機械学習、予測、パターンマッチング、予測モデリングなどの手法がその特徴です。これらの各手法では、コンピュータはデータ内の因果関係の接続をリバースエンジニアリングするようにトレーニングされています。例えば、航空券予約サービスチームはデータサイエンスを使用して、毎年の初めに来年のフライト予約パターンを予測する場合があります。コンピュータプログラムまたはアルゴリズムは、過去のデータを調べて、5 月における特定の目的地の予約の急増を予測できる場合があります。顧客の将来の旅行需要を見越して、会社は 2 月からこれらの都市をターゲットにした広告を開始することができます。

4.処方的分析

処方的分析は、予測データを次のレベルに引き上げます。起こりそうなことを予測するだけでなく、その結果に対する最適な対応を提案します。さまざまな選択肢の潜在的な影響を分析し、最善の行動方針を推奨することができます。グラフ分析、シミュレーション、複合イベント処理、ニューラルネットワーク、機械学習のレコメンデーションエンジンを使用します。         
航空券の予約の例に戻ると、処方的分析では、過去のマーケティングキャンペーンを調べて、今後予約が急増する好機を最大限活かすことができます。データサイエンティストは、さまざまなマーケティングチャネルでのさまざまなレベルのマーケティング支出の予約結果を予測できます。このようなデータ予測により、航空券予約会社はマーケティングの決定に大きな自信を持てるようになります。

ビジネスにおけるデータサイエンスの利点

データサイエンスは、企業の業務の遂行方法に革命をもたらしています。多くの企業は、規模に関係なく、成長を促進し、競争力を維持するために、堅牢なデータサイエンス戦略を必要としています。主な利点には、以下が含まれます。

未知の変換パターンを発見する

データサイエンスにより、企業は組織を変革する可能性のある新しいパターンや関係を明らかにすることができます。リソース管理の低コストの変更点を明らかにして、利益率に最大の影響を与えることができます。例えば、e コマース企業はデータサイエンスを使用して、営業時間後に生成されている顧客クエリが多すぎることを発見できます。調査によると、顧客は翌営業日の回答ではなく、迅速な回答を受け取った方が購入してくれる可能性が高いことがわかりました。24 時間年中無休のカスタマーサービスを実装することで、ビジネスの収益は 30% 増加します。

新製品とソリューションを革新する

データサイエンスは、他の方法では見過ごされてしまうギャップや問題を明らかにすることができます。購入の決定、顧客からのフィードバック、ビジネスプロセスに関するインサイトを深めることで、社内業務と社外ソリューションの革新を推進できます。例えば、オンライン決済ソリューションでは、データサイエンスを利用して、ソーシャルメディアで会社に関する顧客のコメントを照合および分析します。分析によると、顧客は購入のピーク時にパスワードを忘れており、パスワードを忘れた場合の現行のシステムに不満を持っています。会社はより優れたソリューションを革新し、顧客満足度を大幅に向上させることができます。

リアルタイムの最適化

企業、特に大規模企業にとって、変化する状況にリアルタイムで対応することは非常に困難です。これにより、事業活動に重大な損失または混乱が生じる可能性があります。データサイエンスは、企業が変化を予測し、さまざまな状況に最適に対応するのに役立ちます。例えば、トラックを多用する運送会社は、データサイエンスを利用して、トラックが故障したときのダウンタイムを削減します。会社は、故障がよく発生するルートとシフトパターンを特定してトラックのスケジュールを微調整します。また、頻繁な交換が必要な一般的なスペアパーツの在庫を備えておくことで、トラックをより迅速に修理できるようにすることもできます。  

データサイエンスプロセス

ビジネス上で問題が発生すると、通常、データサイエンスプロセスが始まります。データサイエンティストは、ビジネスのステークホルダーと協力して、ビジネスのニーズを理解します。問題が明らかにされると、データサイエンティストは、次の OSEMN という頭文字を取ったデータサイエンスプロセスを使って問題を解決できます。

O – データを取得する

データは、既存のデータ、新しく取得したデータ、またはインターネットからダウンロード可能なデータリポジトリである可能性があります。データサイエンティストは、内部または外部のデータベース、会社の CRM ソフトウェア、ウェブサーバーのログ、ソーシャルメディアからデータを抽出したり、信頼できるサードパーティーのソースからデータを購入したりできます。

S – データをスクラブする

データスクラビング、またはデータクリーニングは、所定の形式に従ってデータを標準化するプロセスです。これには、欠落データの処理、データエラーの修正、およびデータの外れ値の削除が含まれます。データスクラビングの例は次のとおりです。· 

  • すべての日付値を共通の標準形式に変更する。·  
  • スペルミスや追加スペースを修正する。·  
  • 数学的な不正確さを修正するか、多くの数からコンマを削除する。

E – データを調査する

データの調査は、さらなるデータモデリング戦略を計画するために使用される予備的なデータ分析です。データサイエンティストは、記述統計とデータ視覚化ツールを使用して、データを最初に理解します。次に、データを調査して、研究または実行できる興味深いパターンを特定します。      

M – データをモデル化する

ソフトウェアと機械学習のアルゴリズムを使用して、より深いインサイトを得て、結果を予測し、最善の行動方針を規定します。関連付け、分類、クラスター化などの機械学習手法がトレーニングデータセットに適用されます。モデルは、結果の精度を評価するために、事前に決定されたテストデータに対してテストされる場合があります。データモデルは、得られる結果を改善するために何度も微調整できます。 

N – 結果を解釈する

データサイエンティストは、アナリストや企業と協力して、データのインサイトを行動に移します。データサイエンティストは、傾向と予測を表すために図、グラフ、およびチャートを作成します。データの要約は、ステークホルダーが結果を効果的に理解して実装するのに役立ちます。

データサイエンス技術

データサイエンスの専門家は、コンピューティングシステムを使用してデータサイエンスプロセスを追跡します。 データサイエンティストが使用する主な手法は次のとおりです。

分類

分類とは、データを特定のグループまたはカテゴリに分類することです。コンピュータは、データを識別してソートするようにトレーニングされています。既知のデータセットは、データを迅速に処理および分類するコンピュータで意思決定アルゴリズムを構築するために使用されます。例:·  

  • 人気のある商品と人気のない商品を並べ替える·  
  • 保険申請を高リスクまたは低リスクに分類する·  
  • ソーシャルメディアのコメントをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに並べ替える。

データサイエンスの専門家は、コンピューティングシステムを使用してデータサイエンスプロセスを追跡します。 

回帰

回帰は、一見無関係に見える 2 つのデータポイント間の関係を見つける方法です。つながりは通常、数式を中心にモデル化され、グラフまたは曲線として表されます。一方のデータポイントの値がわかっている場合、回帰を使用してもう一方のデータポイントを予測します。例:·  

  • 空気感染症の蔓延率。· 
  •  顧客満足度と従業員数の関係。·  
  • 消防署の数と特定の場所での火災による負傷者の数との関係。 

クラスター化

クラスター化は、密接に関連するデータをグループ化して、パターンや異常を探す方法です。データを一定のカテゴリに正確に分類することはできないため、クラスター化は並べ替えとは異なります。したがって、データは最も可能性の高い関係にグループ化されます。クラスター化を使用すると、新しいパターンと関係を発見できます。例: ·  
  • 同様の購買行動を見せる顧客をグループ化して、顧客サービスを向上させる。·  
  • ネットワークトラフィックをグループ化して、毎日の使用パターンを特定し、ネットワーク攻撃をより迅速に特定する。  
  • 記事を複数の異なるニュースカテゴリにクラスター化し、この情報を使用して偽のニュースコンテンツを見つける。

データサイエンス技術の背後にある基本原則

詳細はさまざまですが、これらの手法の背後にある基本的な原則は次のとおりです。
  • 既知のデータセットに基づいてデータを並べ替える方法をマシンに教えます。例えば、サンプルキーワードは、ソート値とともにコンピュータに提供されます。「幸せ」はポジティブで、「憎しみ」はネガティブです。
  • 不明なデータをマシンに提供し、デバイスがデータセットを個別に並べ替えられるようにします。
  •  結果の不正確さを考慮し、結果の確率係数を処理します。  

さまざまなデータサイエンステクノロジー

データサイエンスの実践者は、次のような複雑なテクノロジーを使用しています。

  1. 人工知能: 機械学習モデルと関連ソフトウェアが、予測分析と処方的分析に使用されます。
  2. クラウドコンピューティング: クラウドテクノロジーは、データサイエンティストに、高度なデータ分析に必要な柔軟性と処理能力をもたらしました。
  3. IoT (モノのインターネット): IoT とは、インターネットに自動的に接続できるさまざまなデバイスを指します。これらのデバイスは、データサイエンスイニシアチブのデータを収集します。また、データマイニングとデータ抽出に使用できる大量のデータを生成します。
  4. 量子コンピューティング: 量子コンピュータは、複雑な計算を高速で実行できます。熟練したデータサイエンティストは、複雑な定量的アルゴリズムを構築するためにそれを使用します。

データサイエンスは、他のデータ関連のロールと分野を包括する用語です。以下、それらのいくつかを見てみましょう。

データサイエンスとデータ分析の違い

用語は同じ意味で使用される場合がありますが、データ分析はデータサイエンスのサブセットです。データサイエンスは、収集からモデリング、インサイトまで、データ処理のすべての側面を包括する用語です。一方、データ分析は主に統計、数学、統計分析に関係しています。データサイエンスは組織データの全体像に関連していますが、データ分析はデータを分析することにのみ焦点を当てています。ほとんどの職場では、データサイエンティストとデータアナリストが共通のビジネス目標に向けて手を携えています。データアナリストは、定期的なレポートを提供して、日常的な分析により多くの時間を費やすことでしょう。データサイエンティストは、データの保存、操作、分析の方法を設計することでしょう。簡単に言えば、データアナリストは既存のデータを理解しますが、データサイエンティストは、アナリストが使用するデータを処理するための新しい手法とツールを作成します。

データサイエンスとビジネス分析の違い

データサイエンスとビジネス分析の間には重複がありますが、主な違いは、各分野でのテクノロジーの使用です。データサイエンティストは、ビジネスアナリストよりもデータテクノロジーを緊密に活用しています。ビジネスアナリストは、ビジネスと IT の間のギャップを埋めます。ビジネスアナリストはビジネスケースを定義したり、ステークホルダーから情報を収集したり、ソリューションを検証したりします。一方、データサイエンティストは、テクノロジーを使用してビジネスデータを処理します。プログラムを作成したり、機械学習技術を適用してモデルを作成したり、新しいアルゴリズムを開発したりすることもあるでしょう。データサイエンティストは、問題を理解するだけでなく、問題の解決策を提供するツールを構築することもできます。ビジネスアナリストとデータサイエンティストが同じチームで働いているのを見かけることも珍しくありません。ビジネスアナリストは、データサイエンティストからの出力を取得し、それを使用して、より広範なビジネスで理解できるストーリーを伝えます。

データサイエンスとデータエンジニアリングの違い

データエンジニアは、データサイエンティストがデータにアクセスして解釈できるようにするシステムを構築および保守します。データエンジニアは、データサイエンティストよりも、基盤となるテクノロジーとより緊密に連携しています。このロールには通常、データモデルの作成、データパイプラインの構築、および抽出、変換、読み込み (ETL) の監視が含まれます。組織の設定と規模によっては、データエンジニアは、ビッグデータストレージ、ストリーミング、Simple Storage Service (Amazon S3) などの処理プラットフォームなどの関連インフラストラクチャを管理する場合もあります。データサイエンティストは、データエンジニアが処理したデータを使って、予測モデルを構築およびトレーニングします。その後、データサイエンティストは、さらなる意思決定のために結果をアナリストに渡す可能性もあります。

データサイエンスと機械学習の違い

機械学習は、人間と同じようにデータを分析して学習するための機械のトレーニングの科学です。これは、データから自動的にインサイトを得るためにデータサイエンスプロジェクトで使用される方法の 1 つです。機械学習エンジニアは、機械学習手法に固有のコンピューティング、アルゴリズム、コーディングスキルを専門としています。データサイエンティストは、機械学習手法をツールとして使用したり、他の機械学習エンジニアと緊密に連携してデータを処理したりする場合があります。

データサイエンスと統計の違い 

統計は、定量的なデータを収集して解釈しようとする数学ベースの分野です。対照的に、データサイエンスは、科学的な方法、プロセス、およびシステムを使用して、さまざまな形式のデータから知識を抽出する学際的な分野です。データサイエンティストは、統計を含む多くの分野の手法を使用しています。ただし、分野はプロセスと調査する問題の点で異なります。  

さまざまなデータサイエンスツール

AWS には、世界中のデータサイエンティストをサポートするためのさまざまなツールがあります。

データストレージ

データウェアハウジングの場合、Amazon Redshift は、構造化データまたは非構造化データに対して複雑なクエリを実行できます。アナリストとデータサイエンティストは、AWS Glue を使用してデータを管理および検索できます。AWS Glue は、データレイク内のすべてのデータの統合カタログを自動的に作成し、メタデータをアタッチして検出可能にします。

機械学習

Amazon SageMaker は、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) で実行されるフルマネージド機械学習サービスです。これにより、ユーザーはデータを整理し、機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイし、操作をスケールできます。

分析

  •  Amazon Athena は、Amazon S3Glacier のデータを簡単に分析できるインタラクティブなクエリサービスです。高速でサーバーレスであり、標準の SQL クエリを使用して機能します。
  • Amazon Elastic MapReduce (EMR) は、Spark や Hadoop などのサーバーを使用してビッグデータを処理します。
  • Amazon Kinesis を使用すると、ストリーミングデータをリアルタイムで集約および処理できます。ウェブサイトのクリックストリーム、アプリケーションログ、および IoT デバイスからのテレメトリデータを使用します。 
  • Amazon OpenSearch を使用すると、ペタバイト単位のデータの検索、分析、および視覚化が可能になります。

データサイエンティストの仕事

データサイエンティストは、データサイエンスのプロセスの一環として、さまざまな手法、ツール、テクノロジーを使用できます。問題に基づいて、データサイエンティストはより速くより正確な結果を得るために最良の組み合わせを選びます。

データサイエンティストのロールと日常業務は、組織の規模と要件によって異なります。通常、データサイエンスのプロセスに従いますが、詳細は異なります。大規模なデータサイエンスチームでは、データサイエンティストが他のアナリスト、エンジニア、機械学習の専門家、統計学者と協力して、データサイエンスのプロセスがエンドツーエンドで実行され、ビジネス目標が達成されるようにします。 

ただし、小規模なチームでは、データサイエンティストはいくつかのロールを兼ねることがあります。経験、スキル、学歴に基づいて、複数のロールまたは重複するロールを兼任する場合があります。この場合、データサイエンティストの日常業務には、中核的なデータサイエンスの方法論に加えて、エンジニアリング、分析、機械学習が含まれる可能性があります。 

データサイエンティストが直面する課題

複数のデータソース

さまざまなタイプのアプリやツールがさまざまな形式でデータを生成します。データサイエンティストは、データを一貫性のあるものにするために、データをクリーンアップして準備する必要があります。これは面倒で時間がかかる可能性があります。

ビジネス上の問題を理解する

データサイエンティストは、解決すべき問題を明確にするために、複数のステークホルダーやビジネスマネージャーと協力する必要があります。これは難しい場合があります。特に、要件が異なる複数のチームを持つ大企業ではそうです。

バイアスを排除する

機械学習ツールは完全に正確ではないため、結果として不確実性やバイアスが存在する可能性があります。バイアスは、年齢や収入層など、さまざまなグループ間でのトレーニングデータまたはモデルの予測動作における不均衡です。例えば、ツールが主に中年の個人から得たデータでトレーニングされている場合、若年者や高齢者が関与する予測を行う際の精度が低下する可能性があります。機械学習の分野では、バイアスを検出し、データとモデルで測定することで、バイアスに対処する機会が提供されます。

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