蓄積されたビッグデータから貴社の課題と解決策を見出します
世界ではビッグデータが注目されています。企業や団体、組織などは、日常的な活動の中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。ビッグデータの中から有益な情報を集め、分析や解析を行い、顧客やユーザーから求められている課題を見出し結論を導き出すことが必要なのです。これをデータサイエンスと呼び、新しいアイディアを生み出したりニーズに沿った対応ができるようになります。
データサイエンティストとは
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」と呼びます。蓄積された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。
- データの分析力と解析力
- 数学や統計学の知識
- 機械学習やプログラミングスキル
- 提案力
データサイエンスによって解決できる課題
データサイエンスによって解決できる業務効率化や戦略策定で、企業は既存の製品やサービスを改善し、競争上優位性を変えることが可能となります。
業務の効率化、コスト削減
業務プロセスや状況をデータ化し可視化することで、改善や効率化・コスト削減への課題発見に繋げられます。例えば製造業などでは、生産ラインごとの設備稼働状況のデータ調査を行うことで停滞発生箇所の改善や、故障の多い設備を早期に発見し、生産ラインの停止を事前に防ぐような手立ての実現が叶うようになります。
売上向上のための戦略策定
小売業やサービス業では、社内の顧客の購買データや社外の人口統計情報を収集・分析することで、顧客の好みや売れ筋予測などを行うことや、新たなマーケティング戦略の立案ができます。例えば小売業では顧客の性別や年齢分布データから顧客の関心を分析、おすすめ(レコメンデーション)をすることで購入意欲向上に繋げたり、サービス業ではコールセンターで収集した解約ユーザの意見を調査・分析し、新たなマーケティング戦略の立案が可能となります。
既存の情報を正しく知識に変え、知識を運用していける組織を目指す
企業の課題を把握するためのビジネス構造や業務内容への理解が必要なデータサイエンティストは、課題を解決するための仮説を立てる力、仮説を実証するためのデータやプログラミングに対する知識、得られた結果を実現するためのスキルなど、仕事内容に応じてさまざまなスキルが求められます。それらを備えたAILコンサルティングに、ぜひご相談ください。