「データサイエンス」とは情報学の一種であり、データを重視する学問である。
統計学、機械学習などの知識をベースに異なる内容や形式を持つデータ、いわゆるビッグデータを分析・解析することで知見を得る。
個人の経験は情報量は多いが主観性が強く網羅できる範囲が限られているのに対して、データは情報としては浅くても客観性が高く網羅できる範囲が広い。客観性、網羅性の高いデータを活用することで、森羅万象を科学的アプローチによって解析し、既存のものからでも新事実を発見する。
データサイエンスの応用範囲は医学,薬学,化学,地球科学,宇宙科学などの自然科学、心理学,言語学,教育学,考古学,スポーツ科学などの人文科学、経営学,経済学,商学,金融などの社会科学、工学,図書館情報学,交通科学,メディア科学などの応用化学まで、多岐に渡る。
データサイエンスという言葉の定義はあまりに広範なため、こと、企業におけるデータサイエンスの定義に絞ると「ビジネスに役立つ洞察や課題を解決する知見を見つけ出し、有効なアクションにつなげる」といった意味合いをもつ。
たとえば、データサイエンスの手法をマーケティングに導入することで、消費者ごとの購買の曜日や時間帯、購買履歴、購買パターンなどを情報として取得できる。
データサイエンスの研究者や実践者は、データサイエンティストと呼ばれる。
データ分析でビジネス課題をどのように解決できるか、業界・ケース別にニーズの高いものを例に紹介します。
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