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データサイエンティストへの道(中)

2017/09/13

Sarah K. White CIO

 データサイエンティストは、膨大な量の構造化データや非構造化データからインサイト(洞察)を導き出し、ビジネスの個別のニーズとゴールの具体化や達成に寄与する役割を担っている。現在の企業各社は、意思決定を促すうえで、ビッグデータやデータアナリティクスをますます頼りにしつつある。また、IT戦略の中心的な要素として、クラウド技術や自動化、機械学習をよりどころにする企業が増えている。こうしたことから、データ分析でデータサイエンティストが果たす役割は次第に重要度が増している。

前回から続く)

分野別の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が分析するビッグデータは、業種や分野ごとに輪郭が異なる。ここでは、それぞれにおいて一般的なビッグデータの様式や、データサイエンティストが主に実行することになる分析の種類について、労働統計局が作成した文書を基に紹介する。

  • ビジネス:今や、ほとんどの企業のビジネス戦略はデータによって決まる。しかし、その情報の意味を理解するためには、データサイエンティストが必要だ。ビジネスデータでは、効率化、在庫管理、製造エラー検出、顧客ロイヤルティーなどに関する決定にデータ分析を生かせる。

  • eコマース:現代のeコマースサイトでは、商品の購入に関するデータ以外にも、さまざまなデータを収集している。データサイエンティストが行う分析は、顧客サービスの向上、トレンドの察知、サービスや商品の開発などに役立つ。

  • 金融:金融業界で事業を進めていくうえでは、口座データやクレジットカードの決済データといった類いは決定的に重要である。しかし、この分野のデータサイエンティストにとっては、詐欺の検知などのセキュリティやコンプライアンスも重要な任務だ。

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