データ活用人材育成サービスコラム｜ブレインパッド
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description: データ活用人材育成サービスコラム｜ブレインパッド
date: 2022-03-15T06:45:08Z
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items: データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介
items: データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説
items: データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介
items: データサイエンスが求められる企業の現状｜求められるスキルと人材育成方法を徹底解説
items: データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～
items: データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～
items: データ分析プロジェクトの進め方～必要なスキルなどわかりやすく解説！～

データ活用でビジネス利益を生み出すには？活用する際のステップ・成功事例も紹介
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-12-21T09:44:09Z
subject: データ活用
description: ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多…
encoded: ビッグデータとは、大量であるだけでなく、さまざまな形式（数値、テキスト、画像等）をもつ、多様なデータを意味します。ビックデータは、次の３つのVにより特徴付けられます。 ・Volume（データの量）が多い ・Variety（データの種類）に富んでいる ・Velocity（データの発生頻度・更新頻度）が高い そして、SNS（Social Networking Service）の普及、Iot（Internet of Things）から得られるセンサーデータやスマートフォーンの普及などを背景に、ますます増加を続けています。こうした中で、ビッグデータの活用し、新規ビジネスを開拓して収益を増加させたり、制御の最適化等によるコスト削減による収支改善に成功している企業も増えてきています。 この記事では、実際に活用できるデータの種類やデータ活用のメリットを詳しく説明します。そして、日本でデータの活用が進まない理由（障壁）を述べた後に、その障壁を乗り越えて、データ活用をビジネスに応用して成功した事例を紹介します。 目次 ・ビジネスにおけるデータ活用とは？ ・ビジネスにおける2つの活用の方向性 ・日本でデータ活用が進まない原因 ・ビジネスにおいてデータを活用するメリットとは？ ・データを活用したビジネスの成功事例【5選】 ・データをビジネスに活用する際の基本プロセス ・まとめ ビジネスにおけるデータ活用とは？ ここでは、ビジネスにおけるデータ活用について解説します。 活用する「データ」とは？ 企業で活用できるデータにはさまざまなものがあり、具体例としては次の通りです。 ・業務データ（顧客データ、経理データ、業務日報データ） ・販売管理データ（POSデータ、E-コマース販売データ、注文実積データ） ・顧客とのコミュニケーション（電子メール、CTI音声データ、携帯電話） ・ライフログデータ（アクセスログ、動画・映像視聴ログ、BlogやSNS等の利用ログ） ・自動記録データ：M2Mデータ（GPSデータ、気象データ、RFIDデータ、センサーデータ、防犯用データ） ・センサーデータ（IoTなどから得られる位置情報、速度のデータ、等） さらに、部門によってもデータの種類は異なります。例えば、営業部門なら顧客の属性データ、カスタマーサポート部門なら問い合わせ内容の種類や対応時間のデータ、製造部門であれば生産・出荷・在庫データ、流通部門であれば配車台数・位置情報データなどがあります。 センサーやPOS等のシステムからは、さまざまな（上記のVariety）データが高い頻度（同Velocity）で収集できます。収集したデータを分析すれば、これまで気付かなかった課題が明らかになったり、新たに効果的な戦略や付加価値等を創造できる可能性があります。 ビジネスにおける2つの活用の方向性 ビジネスにおけるデータ活用は、攻めと守りの2つの方向性があります。 攻めのデータ活用（エクスターナルフォーカス） 攻めのデータ活用は、顧客体験価値の向上や新規ビジネスモデルを創出するものです。行動データ等を用いて顧客を分析して顧客満足度をさらに高め、売上や利益を増やすことを目指します。あるいは、商品やサービスの質を高めたり、新たに開発することも可能となります。この方向性における活用シーンとしては他にも、需要等の予測を通じた意思決定の最適化等があります。 守りのデータ活用（インターナルフォーカス） 守りのデータ活用は、業務オペレーションを改善したり、業務効率を向上させるものです。オペレーションをデジタル化により効率化し、コストを削減して収益を改善します。この方向性での活用シーンとしては、リモート監視・操作、運用保守の自動化、故障予知等があります。 日本でデータ活用が進まない原因 日本は、欧米諸国やアジアの先進諸国と比較して、データ活用が進んでいないと言われています。 その主な原因として、次のことが考えられます。 ・経営層の理解不足 ・データ活用の価値や有効性が十分に理解されていないこと ・データが部門間で定義やフォーマットが異なること ・人材不足（ビジネス理解、データ分析理解、課題設定、使わせる力、ブリッジ人材） それぞれについて、見ていきましょう。 1．経営層の理解不足 初めに、経営層の理解不足があげられます。経営層にデータ活用による企業の目指す姿や、そこに到達するまでの取組む姿勢に一体感がなくなっているケースです。その場合、思い切った人材・予算の配分、人事評価の見直しといった施策が実施出来ず、中途半端な状態にとどまってしまいます。特にデータ活用の促進に向けた企業文化の土壌がない段階では、経営層が変革の姿を描き強いイニシアティブを取って推進しない限り、成功の可能性が低くなってしまいます。 2．…

データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツと必要な人材を詳しく解説
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-11-17T04:26:48Z
subject: データ活用組織・プロジェクト
description: AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の…
encoded: AIの活用がビジネスで一般化したことにより、データサイエンスプロジェクトを実施する企業が増えています。プロジェクトを成功させるためには、課題の優先順位をつける、人材を揃えるといった事前の準備が必要です。この記事では、データサイエンスプロジェクトを成功に導くためのコツや、必要な人材と役割などを解説します。 目次 ・データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツ ・データサイエンスプロジェクトを構成する人材 ・データサイエンスチームのプロジェクトマネジメントは特殊である ・人材育成でデータサイエンスプロジェクトを成功させる データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツ ここでは、データサイエンスプロジェクトを成功に導くための6つコツを解説します。 解決すべき課題の優先順位をつける まずはビジネスにおける課題を明確にしましょう。優先順位をつけることで、目的もなく闇雲に分析を進めて現場のリソースが不足するといった混乱を避けられます。 ブレインストーミングで優先度の高い課題を抽出し、それらを解決するためのプロジェクトを構築します。ブレインストーミングとは、複数人で集まって自由にアイディアを出し合う方法のことです。課題解決の優先順位は、すぐに解決できるか、実現可能か、ビジネスへの影響はどうか、といった3つの要素にもとづいて決定します。 現場で活用されるアウトプットを想定する 多くの場合、データサイエンスプロジェクトは売上増などのビジネス結果に結びつけることが最終目的となります。ビジネスラインに何かしらの影響を及ぼすことが期待されており、それが叶わないプロジェクトは結果として失敗という組織内評価を受けてしまう恐れが高くなります。そうならないためにも、分析結果をどのように組織に実装（人的・システム的の両面において）していくかを予め想定しておくと、分析プロセスや分析結果の表現方法が自ずと導かれていきます。 またデータサイエンスは追求しようと思えば、どこまででもできてしまう側面があります。予め精度目標など、どこまでのことが表現できれば現場実装を行うかの想定を立てておくことも重要なことです。 ビジネス部門と密に連携する データサイエンスプロジェクトは、ビジネス部門を如何に巻き込めるかが成功の鍵となります。 データサイエンス部門が分析によって何かしらの素晴らしいアウトプットを作成することができたとします。しかし取り組んだ課題設定が組織にとって的を得ないものであったり、重要度が低いものであったりすると、せっかくのアウトプットも陽の目を見ないリスクが生じてきます。また、分析作業を実施していく過程においても、ビジネス部門が持っているドメイン知識を取り込むことによって、より実情にあった精度の高い分析アウトプットの提供も期待できます。さらに、分析で得られた知見を実際に使用してマネタイズを図っていくのも、ビジネス部門が担っていくことが多くなることが想定され、彼らが分析による知見を正しく認識し、実行可能性の高い施策立案に繋げるためにも、連携は必須と言えます。 アジャイル的なプロジェクト進行 当初段階から仮説を立ててプロジェクトを進行していくことは重要なことですが、最初に導き出した分析アウトプットで、プロジェクトの目的を100％完遂することは極めて稀です。比較的な未知な領域に対してチャレンジしている性質上、でてきたアウトプットをもとに、軌道修正を図っていくことが多々あります。 プロジェクトを構築する時点で、PPDACサイクルを複数回転させることを前提に計画を立てるようにしましょう。広いロードマップとビジョンに基づき、予算やリソースを確保しておくことで、プロジェクトのフェーズにあわせた定期的なアップグレードが可能になります。 社内理解を得るためのコミュニケーションを整える データサイエンスプロジェクトを実施するにあたっては、社内の理解を得る必要があります。社内の理解がなければ、部門間での連携が難しくなります。 社内の理解を得るためには、プロジェクトを引っ張るリーダーが、目的やビジョンを丁寧、かつ明確に適切な人に、適切な熱量で伝えることが求められます。この「適切な人」の中には、前述してきたビジネス部門は勿論のこと、自分達のプロジェクトをサポートしてもらうという意味において、経営側の理解やバックアップを取りつけておけるとよりスムーズとなります。 「3つの力」を意識したチーム作りをする 「3つの力」とは、「見つける力」「解く力」「使わせる力」を指します。「見つける力」とは、ビジネスの課題がどこにあるのかを発見する力を指し、「解く力」は抽出した課題を解決する力を指します。 3つ目の「使わせる力」は、分析から得られた改善策を実際のビジネスに活用する力のことです…

データサイエンスをビジネスに活かすには？３つの条件と8の事例を紹介
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-11-09T10:12:14Z
subject: データ活用
description: データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、デー…
encoded: データサイエンスは、データを収集・蓄積・分析して、ビジネスにおける意思決定を支援し、業務の効率化・高度化、および競争力強化等を実現する手段として大変有効であり、注目を集めています。 この記事では、データサイエンスの特徴や必要性、ビジネスに活用する条件やデータサイエンスを扱う職種について解説します。データサイエンスの活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。 目次 ・データサイエンスとは？ ・データサイエンスをビジネスに活かす3つの条件 ・データサイエンスを専門的に扱う職種 ・データサイエンス活用8の事例 ・データサイエンスはビジネスの成長に不可欠 データサイエンスとは？ そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスではIT技術を利用し、データを収集・分析・解析して、データの新たな活用方法を発見します。この分野では、株価や気温などの数値データだけでなく、テキストデータ、音声、画像や動画データ等も分析の対象となります。 データサイエンスの必要性 企業の競争力を維持するためには、データの分析や活用が必要不可欠です。インターネットの普及とIoT（Internet of Things）により得られたセンサーデータの普及により、膨大な量のデータが集められるようになりました。この膨大なビッグデータを分析・解析するためには、AIと呼称される機械学習やディープラーニングといった技術が必要です。 これらの技術を扱うために求められるのがデータサイエンスです。データサイエンスで培われた知見をどうビジネスに活かすかが、企業の競争力を左右すると言っても過言ではないでしょう。 データサイエンスの応用分野 データサイエンスが活用できる分野は、IT企業だけではありません。データサイエンスは、さまざまな分野に応用できます。既に、マーケティングや製造現場の効率化、事業戦略などの分野で活用されています。 例えば、マーケティングでは顧客情報や購入履歴、Webサイトの閲覧履歴などを分析してニーズを把握したり、顧客毎の購入履歴からレコメンデーションを行って売上拡大を狙うことに用いられています。製造業では、機器などの故障を予兆したり、良品と不良品との識別、生産計画の立案などにデータサイエンスが用いられています。 データサイエンスの将来性 IT技術やAI・分析テクノロジーの進化により、現在では高度な状況判断や未来予測ができるようになっています。しかし、それらのすべてをAI・分析テクノロジーで行えるわけではありません。AIがいくら進化しても、AI・分析テクノロジーで何を解くか、それらをどのように活用するかは人が考えなくてはならない上に、技術的にも精度のチューニングやモデルのinputなどには、人が介在しなくてはらならないのです。 また、データサイエンスは注目が高まるとともに人材も不足している分野です。今後、企業がデータサイエンスを活用して、競争力を高めたり新たなビジネスを創造していくためには、人材の育成や発掘に加え、組織のあり方や人事評価制度の見直し等も必要となってくる場合があります。これからもデータサイエンスは、人とAI・分析テクノロジーが両輪となって発展を続けていくでしょう。 データサイエンスをビジネスに活かす3つの条件 データサイエンスをビジネスに活かすには、条件があります。ここでは、3つの条件を解説します。 人的リソースを確保している データサイエンスを実施するには、優秀なデータサイエンティストの確保が重要です。優秀なデータサイエンティストとは、データサイエンティスト協会が定める「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」と「ビジネス力」の3つの能力を兼ね備えた人です。しかし、これら3つを兼ね備えた人材は少ないうえに、獲得競争が激しいため、確保が難しいのが現状です。 また、企業内でデータ活用を推進するには、事業マネジャーとデータサイエンティストが協働できる体制になっている必要があります。そのためには、事業マネージャ―はデータサイエンスで何ができるのかという基礎知識を習得し、一方でデータサイエンティストはビジネス上…

データサイエンスが求められる企業の現状｜求められるスキルと人材育成方法を徹底解説
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-10-29T10:44:02Z
subject: データ活用人材・スキル
description: 企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事で…
encoded: 企業内に蓄積された膨大な量のデータを活用するために、データサイエンスが求められています。データサイエンスを経営に取り入れることは、企業の競争力強化、新たな戦略の立案等のために大変役立ちます。この記事では、データサイエンスで可能となること、企業の現状、データサイエンティストのスキル要件、人材育成を解説します。データサイエンスを取り入れた企業の成功例も紹介するので、参考にして下さい。 目次 ・データサイエンスとは？ ・データサイエンスで可能となること ・データサイエンスが求められる企業の現状 ・企業で求められるデータサイエンティストのスキル ・企業におけるデータサイエンティスト育成方法 ・データサイエンスを活用している企業 ・まとめ データサイエンスとは？ そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスを活用するためにはデータ分析で問題を「解く力」に加えて、ビジネス課題を「見つける力」、そして分析結果を意思決定に「使わせる力」の3つ力の総合力が必要とされます。 データサイエンティストとはどんな人？ データサイエンティストは、「データサイエンス力」「エンジニアリング力」「ビジネス力」といった幅広い分野の知識と経験を持ち、これらを有機的に結び付けてビジネス改善につなげることができる人材です。 しかし、一人の人間でこれら3つの広範囲にわたる知識や経験をカバーすることは不可能に近いです。企業においては、それぞれの役割を細分化し、それぞれのスキルの強みを持ったメンバーを集め、組織として運営されることが多くなっています。 データサイエンスで可能となること データサイエンスで可能となることを解説します。 何が起こったかを把握できる（説明的分析） 説明的分析とは、データを集計、整理し、代表値（平均や分散等）を求めたり、可視化（グラフ等の作成）して、データの特性や因果関係を明らかにすることです。これによって、「何が起こったのか」を把握することができます。 今後何が起こるかを予測できる（予測的分析） 予測的分析とは、過去のデータを使って、予測モデル（回帰モデル・時系列モデル、等）を作り、 時系列を将来に伸ばして今後起こりうる事象を予測することです。 ビジネスには様々な課題がつきものですが、商品の需要や売り上げの推移、顧客離反のタイミングなどのように「将来が不確かであること」も大きな課題のひとつです。こうした課題に対して、モデルを使って予測することによって、対処することができます。 起こりうる事象に対してシナリオに基づく意思決定ができる（指示的分析） 指示的分析とは、起こりうる事象に対して複数シナリオに基づく意思決定ができることです。 不確かな将来をデータから予測し、最適化の手法と組み合わせることによって、業務の効率化や高度化が可能になります。例えば、選択可能な方法が複数あったときに、それらを予測モデルに入れて比較評価すれば、最適な方法を見付けることができるようになります。 データサイエンスが求められる企業の現状 データサイエンスが求められる企業の現状について解説します。 データの活用ができない企業が意識すべきポイント データ活用の必要性が高まる昨今、活用がなかなかできていない企業は、次のことを一体となってすすめる必要があります。 ・経営層をはじめとした広い階層にデータ活用の必要性と活用に向けた方針の策定や意識付けを行うこと ・事業マネージャー層が、ビジネスを深く洞察し、データ活用すべき課題の具現化とビジネス実装に向けたプランニングまで落とし込むこと ・分析課題をデータサイエンティストが正しい分析手法を選択して分析し、ビジネスで活用可能なアウトプットを創出すること ・ビジネス現場が分析結果を活用するメリットや改善効果を理解し、自らデータ活用を実践すること これらを推進するためには、データ分析の選任であるデータサイエンティストだけでなく、マネジメント層や一般スタッフ含めたデータ活用人材が重要です。 データ活用人材の不足 日本では、データ活用人材の不足が課題となっています。データサイエンティストは、データを扱えるだ…

データ分析組織はどうあるべきか～組織の独立化についてメリットなどわかりやすく解説～
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-10-20T06:54:13Z
subject: データ活用組織・プロジェクト
description: データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ…
encoded: データ分析組織とは、データを活用してビジネス課題を解決に導く道筋を立て、解決策が実行された暁には、その活動をブラッシュアップするための改善策を講ずることを目的としたチームや部署のことを指します。データ分析の活用を推し進めている企業は増加しています。この記事では、データ分析組織を行ないたい企業担当者向けに、データ分析組織について詳しく解説しています。効果的なマーケティングを実践し、今後の売上拡大に役立ててください。 目次 ・組織内でデータ分析推進時に発生する課題 ・データ分析組織の分類 ・データ分析組織に必要な環境 ・データ分析組織を成功させるための条件とは？ ・データ分析組織化に向けた3要素 ・まとめ 組織内でデータ分析推進時に発生する課題 組織内でデータ分析を推進する際には、発生しやすい課題が2つあります。それぞれの課題について解説します。 採用や配置、人材育成に関する課題点 採用や配置、人材育成に関する課題としては、データ分析を行う人材の育成方法がわからないことが挙げられます。 データ活用文脈で人材育成を語る際、しばしば機械学習モデルや統計、プログラミング言語といった所謂現場のハードスキルに目が行きがちですが、そもそも何のビジネス課題に着手するのか、はたまたそこから見出したアウトプットをどのようにビジネス実装するかという観点も、目線を向上させるために配慮すべき重要な要素です。勿論現場スキルの向上が必要なことは言わずもがなですが、データ活用プロジェクトを成功に導くためのリソース調達や、分析から得られた結果を組織に還元する役割はマネジメント層の役割であり、この層の人材が不足しています。 この層はデータを自ら扱う必要性はありませんが、企画の要点が分かり、分析プロジェクト全体の方向性コントロールや、分析作業実施者に対してマネジメントをできるだけの力量を持つことが求められます。 データ収集や整備・環境整備に関する課題点 データ分析には、何のために分析するのかといった目的意識が必要ですが、それを考える人材が足りていません。データの分析方法や分析結果の活用方法がわからない、データ分析から成果を導き出せないなど、データを上手く扱えないことも課題の１つです。また、データが社内の各部門に散財しており、データ環境をどのように整備すればよいのかわからないことも問題です。 データ分析組織の分類 データ分析組織はどうあるべきかは、これまで培ってきた組織文化や業態によって変わってくるので唯一解は存在しません。主に考えるべきは、分析組織と各事業/機能部署との関係性をどう位置づけるかになります。一般的に分析組織は1つに集約して業務を遂行した方がメリットが多いと考えられますが、データや部署文化の強い制約がある場合は、各事業/機能部署配下に「常駐」という形を取ることが望ましいと考えられます。 ■ 1チームに集約 ▼ メリット ・ 人材がプールされているので 適切な案件に適切な人材を アサインしやすい ・ 分析・活用ノウハウを共有しやすく、分析スピード・クオリティの底上げを行いやすい ・ 分析に集中しやすい環境を整えることができる ▼ デメリット ・ 特定部署でのみ触れるデータがある場合などは、分析機会を失うことになる ・ 特定部署内で専門的な文化や知識を必要とする場合、かえって非効率なケースがある ・ 分析結果のビジネス活用にまで時間を要する場合がある 部署毎にチームを配置 ▼ メリット ・ 特定部署でのみ触れるデータが ある場合などに、分析機会を得ることができる ・ 特定部署内で専門的な 文化や知識を必要とする場合、長い時間その文化に触れること で効率的に仕事が進められる ▼ デメリット ・ 人材の替えが効きづらく、突発 的な事象に対応しにくい ・ 同じ仕事を長く続けやすいことに よるモチベーション低下リスク ・ 分析に関するノウハウが蓄積・ 共有されにくい 分析組織を作っても、社内に浸透せず活用できなければ意味はありません。少しずつ小さな成功事例を積み重ねるような課題設定をしていくことが、コツと言えます。 データ分析組織に必要な環境 データ分析組織を上手く活用するためにはハード/ソフト両面におけるサポートが必要です。 ハード面 ■ ビッグデータの3V（Volume(分量),Variety（多様性）,Velocity（リアルタイム性))の確保 ・ ある程度のデータがないとそもそも分析は成立しないので、課題に対してデータが不十分な場合は、データを収集するフェーズを先行させることをお勧めします ■ 分析（ETL/モデリング）環境 ・ rawデータをそのまま使って分析を実施することはほとんどありません。良い分析を実施するためには、適切にデータを加工・集計を実施し、…

データサイエンスはチーム構築でビジネスに活用～必要な人材とスキルとは～
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creator: BPs@Kanrisha
date: 2020-10-15T03:29:28Z
subject: データ活用人材・スキル
description: 「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では…
encoded: 「データサイエンスチーム」とは、データを分析し、ビジネスに活用する目的で編成した組織です。データ量の増大や複雑化に伴い、データサイエンティストを必要とする企業が増えています。この記事では、チームとしてデータサイエンスを実践する方法を解説しています。ビッグデータを活用し、ビジネスに役立てたいと考えている人は、ぜひ参考にしてください。 目次 ・データサイエンスとは ・データサイエンスの活用にはチーム構築が不可欠 ・データサイエンスチームの構築 ・データサイエンスチームとして取り組むポイント ・まとめ データサイエンスとは そもそも、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。いろいろな定義ができますが、本稿での定義は「データを起点に新しい価値を生む実学」とします。例えば、誰がどんな物を買っているのか、といったデータを軸にして現実の社会を分析することで、「この人はこんな商品も好きな可能性が高い」といった新しい視点が得られます。その視点に基づいて新しい販売戦略を立てれば売り上げが増える、つまり新しい価値が生まれると言えます。経験や勘に基づいて戦略を立てる場合に比べて、生産性も向上するかもしれません。体系だった理論を持つ「サイエンス」でありながら、ビジネスでも大いに役立つため、「実学」なのです。 データサイエンスではIT技術を利用し、データを収集・分析・解析して、データの新たな活用方法を発見します。この分野では、株価や気温などの数値データだけでなく、テキストデータ、音声、画像や動画データ等も分析の対象となります。 なぜデータサイエンスが必要？ インターネットやスマートフォンの普及、IT技術の進化などにより情報量が飛躍的に増えて、データは複雑化しています。取得した情報をデータ化・分析・活用してビジネス上の生産性や効率性を上げたり、新しい価値を創造する方法としてデータサイエンスの重要度が高まってきております。 データサイエンスをどのように活用？ データサイエンスは攻めと守りの双方での活用が可能です。ここでいう攻めのデータ活用とは、顧客体験価値の向上や新規ビジネスの創出に繋がるような分析のことを指し、守りのデータ活用とは、業務オペレーションの改善や業務効率の向上に繋がるような分析のことを指します。 具体的な攻めのデータ活用例は下記が挙げられます。キーワードは「収益向上」「付加価値創出」「差別化」です。 ・顧客分析、顧客満足度向上 ・マーケティング/広告 ・製品・サービス開発 ・需要予測 ・テレマティクス ・防犯、防災軽減、テロ対策 また守りとしては下記が挙げられます。キーワードは「リスク低減」「コスト削減」「自動化」です。 ・リモート監視/操作 ・運用保守の自動化 ・故障予知 ・資源の稼働率向上 ・安全対策、セキュリティ対策 ・RPAによる稼働リソース軽減 データサイエンスの活用にはチーム構築が不可欠 データサイエンスを活用するためには、チームを構築する必要があります。ここでは、データサイエンティストに求められるスキルや、チームの必要性について解説します。 データサイエンティストに求められるスキル データサイエンティストとは、ビッグデータを整理・分析し、ビジネスなどに有効活用できる価値や知見をみつけだす人材です。データサイエンティストは、「統計学やエンジニアリングなどに優れた人材」と定義され、さまざまなスキルが求められます。データサイエンティスト協会では、スキルセットとして3つの要素を定めています。 ・データサイエンス力 データサイエンス力は、AIやデータマイニング、数学や統計学の手法です。データサイエンスでは、さまざまな分析手法を使いわける能力が重要とされているため、それぞれの手法を熟知している必要があります。 ・データエンジニアリング力 データエンジニアリング力は、ビッグデータの操作や処理に関する知識とスキルです。ビッグデータは容量が大きく、扱いが難しいため、操作するための特別な技術が必要です。また、データ抽出や、データベース構築に対する深い理解も必要です。 ・ビジネス力 データを分析し事業に貢献するためには、分析対象のビジネスや業界に精通し、課題の背景を理解しなければなりません。また、分析結果をわかりやすく伝えることも求められるため、プレゼンテーション能力も求められます。 データサイエンスの担い手の不足 経済産業省では、データ活用の人材(ビッグデータ・IoT・人工知能など)は、2020年時点で4.5万人、2030年には14.5万人もの人材が不足すると試算しています。高まるデータサイエンス活用ニーズに対して、多くの企業でその担い手の不足が予測される中、社内の既存人材の育成、採用、外注によるリソース確保が急務となってきております。 チーム…

データ分析プロジェクトの進め方～必要なスキルなどわかりやすく解説！～
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creator: Odagiri
date: 2020-08-25T00:46:34Z
subject: データ活用人材・スキル
description: データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方や…
encoded: データ分析プロジェクトとは、マネジャーとデータサイエンティストが両輪となって進める事業です。昨今のビジネスでは、データ分析の必要性が急速に高まっています。この記事では、データ分析プロジェクトの進め方やメンバー構成の例、プロジェクトに必要なスキルなどを解説します。実際に自社でプロジェクトを計画・実行する際の参考にしてください。 目次 ・データ分析プロジェクトの概要 ・データ分析プロジェクトにおいて起こりやすい問題 ・データ分析プロジェクトを成功させるために必要なスキル ・データサイエンティストの採用・育成 ・まとめ データ分析プロジェクトの概要 ここでは、データ分析プロジェクトの構成メンバーや大まかな流れについて解説します。 データ分析プロジェクトのメンバー構成の例 メンバーは「事業側」と「分析側」の2チームに分けられます。事業側はマネージャーと現場担当者で構成されます。ビジネスの観点で仮説を立ててデータ分析を依頼し、結果を判断するチームです。分析側はプロジェクトマネージャーとデータサイエンティストで構成され、データ分析作業を担います。 マネジャーとデータサイエンティストが、両輪となって活動することがプロジェクト成功の鍵であり、双方のデータ対応能力が高いことが重要になります。 データ分析プロジェクトの大まかな流れ データ分析プロジェクトの大まかな流れを考えるときは、PPDACサイクルが活用できます。 PPDACサイクルは、 「Problem：課題設定」 「Plan：計画」 「Data：データ収集」 「Analysis：分析」 「Conclusion：結論を出す」 の頭文字を取ったフレームワークです。ここでは、データ分析プロジェクトに合うように、さらに詳細なステップに分けて解説します。 ▼Problem：課題設定 ・課題の設定 達成したい目標や解決したい問題を、中立・公平な視点で明確にします。マネジャーを中心にまとめますが、分析側や他部署からも課題を出しやすいように、オープンにしておくことが望ましいです。 ・プロジェクトの大まかなスコープの設定 課題を設定したら、収集するデータ項目や範囲、分析方法などの計画を立てます。特にデータの項目・量・質は、分析結果に大きく影響します。 細かい事柄は別にして、「データは入手可能なのか」「収集・分析できる量なのか」などを調査しておきましょう。このステップでプロジェクト全体の方向が決まるため、課題の解決とずれないように大まかなスコープを明確にすることが大切です。 ・企画書の作成・予算の確保 プロジェクトの大まかなスコープの設定を文書に落とし込み、企画書を作成します。企画書ができたら、それをもとに予算を見積もります。企画書と予算案は、プロジェクトメンバーやスケジュール、予定工数、分析環境（ソフト・ハードの両方）などを具体的に決めて文書化します。 このステップでは、何にいくらの費用が必要で、何日の期間が必要なのか、分析結果を活用することでの効果などを明確にすることが大切です。費用や金額などがはっきりしているほど、企画に説得力を持たせられます。また、達成できることだけにフォーカスするのではなく、達成できないことも明確にして、企画に対する期待値を調整することも大切です。 ▼Plan：計画 ・分析プランの作成 ビジネス上の課題をどのように分析課題として落とし込むのか、また、どのようなアプローチで分析するのかなどを決めます。事業側のデータ評価プランも、このステップで決めておきましょう。 ・キックオフミーティング プロジェクトに参加するメンバー全員を集めて、設定した課題や分析プラン、スケジュールなどを共有します。士気を高めたりコミュニケーションを深めたりするために、食事会や意見を出しやすい形式のミーティング機会を設けるのもよいでしょう。 ▼Data：データ収集 ・データ収集・整理 企業で扱われるデータは大きく分けると、SCMやERP、CRMなどの業務ソフトウェアのデータベースで利用される「構造化データ」と、従業員の日常業務やユーザーへのアンケートで生成されるワード、PDFエクセルや、設計図面、画像、動画などの「非構造化データ」に分けられます。 これら全てをデータの蓄積対象とする必要はありませんが、データ分析プロジェクトによって何を実現したいかによってソースを、将来の拡張性も考慮に置きながら選択/設計していくことが必要となります。このステップの工数は、「情報ソースをどうするか」「情報ソース同士の結合や正確性をどのように担保するか」「データ収集するために企画/システムの両面でどのようなフックを用意するか」など考えなくてはならないことは非常に多岐に及んでおり、当初の予定にくらべて増えやすいため注意が必要です。なお、個…