ビジネスアナリティクス(BA)とは | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。

ビジネスアナリティクス(BA)とは

データサイエンスの力でビジネス課題を解決したいすべての方々へ。データ活用の心得、即使えるテクニックや陥りがちな失敗パターンなど、コラム形式で連載していきます。

[2016年04月06日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 前々回の記事で、ビジネスアナリティクス(BA)とは、データから「将来を予測する」ものと説明しました。

 今回は、BAはどのような技術で何に利用できるのか、改めて確認していきましょう。

 ビジネスアナリティクス(BA)とは、将来予測や意思決定など「ある目的にもとづいて、さまざまな分析手法やソフトウェアベースのアルゴリズムを駆使しながら、データに潜んでいる特定のパターンや相関関係などの知見を抽出し(※1)、それを活用すること」です。

 基本的には「CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)(※2)」と呼ばれるプロセスに従って、BAを進めていくことが望ましいとされています。

 下図はCRISP-DMのイメージです。

 BAでは、システム開発におけるウォーターフォールモデルのような一方向でシーケンシャル型のプロセスではなく、アジャイルモデルのような反復型のプロセスで進めると、より高いビジネス価値を得られる可能性が高くなります。

 上図のCRISP-DMモデルにおいても、プロセス間で双方向に矢印が引かれていることからプロセスを実施し場合によっては前のプロセスへ戻って見直す、全体として周期的で一連のフィードバックループを持つことから各プロセスを繰返し実施し求める精度(獲得したいビジネス価値)が得られるまで反復する、ということが必要とされています。

次のページへ続く

【次ページ】CRISP-DMの各プロセス

著者プロフィール

株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠(あだち はるか)

 大手電機メーカー、事業会社を経てKSKアナリティクスへ入社。社内のデータ活用推進者としてマーケティング戦略、業務改善に関するデータ分析業務に携わる。特にテキストマイニング、レコメンデーション、オープンデータ活用を得意とする。現在はIoTデータの活用推進中。
 もう一つの姿は社会人大学院生(博士後期課程)。ソーシャルネットワーク解析に関する研究に従事。

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