ビジネスの世界におけるデータサイエンスとその重要性

データは強力な力であり、世界中の企業がデータを使用して、よりインテリジェントな製品やサービスを作成しています。 さまざまなビジネス領域の意思決定や予測においてデータの価値が高まっているため、データ サイエンスの重要性が高まっています。 データ サイエンスは、将来のロードマップを作成し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことを求めるビジネス分野での重要性を確立するために、過去数年にわたって進化してきました。

Southwest Airlines はデータを使用して 1 億ドルを節約し、リソースの使用方法を最適化し、ジェット機が滑走路で待機している時間を短縮しました。 同様に、サプライ チェーンに関連する適切な洞察を使用して、Amazon は十分な情報に基づいた在庫決定を行い、数百万ドルを節約しています。 ポケモンは、2003 年に iTunes が 100 か月で 100 万ユーザーのしきい値に達したのに対し、2016 年には数日で 100 万ユーザーのしきい値に達しました。現代のビジネスにとって、データ サイエンスは、企業がデジタル情報と洞察がどのように業務を変化させているかを理解するのに役立ちます。より多くの情報に基づいた決定。

今日、多くの業界で働くデータ サイエンティストが急増しています。 この需要は、データを操作し、イノベーションに貢献し、最終的に組織がデータ主導の意思決定を行えるようにすることができる個人に対する予想外の要件によって生じました。 これは、デジタル革命の始まりでもありました。

データサイエンティストの役割

データ サイエンティストの仕事は、ペタバイト単位のデータを操作して、このデータ プールから洞察を得るチャンスを最大限に活用しようとする企業を支援することです。 データを分析、処理、解釈、保存するために、コンピュータ サイエンス、統計学、数学の知識を活用します。 データ サイエンティストのスコープには、トレンドを見つけるための最高のソーシャル スキルが組み込まれています。 それは単に分析能力に関するものではありません。

データ サイエンティストは、今日のデータ駆動型ビジネスの台頭において重要な役割を果たしています。 これには、大量のデータを処理し、データ駆動型のアプローチを採用して分析することも含まれます。 情報技術組織にデータを提示し、視覚化を通じて洞察と傾向を理解することで、データを理解した後、ビジネス ギャップを埋めることができます。 データ サイエンティストは、ビッグ データ Hadoop、データ マイニング、Java、Python、SQL プログラミング言語、機械学習、AI を採用しています。 データ発見のアイデアを組織に効果的に伝えるには、優れたコミュニケーション スキルが必要です。

データの意味を理解することは簡単で、組織が不確実性の悲惨さを回避するのに役立ちます。 組織がデータ サイエンスを組み込む際に重要なフレーズがいくつかあります。それは、企業のヘルス チェック、データ評価、およびデータ クレンジング、ウェアハウジング、プロセスによるメンテナンスを実施し、結果を視覚化して配布する前に分析を行うことです。

データサイエンスの利点は何ですか?

データ サイエンスには、さまざまな利点があります。 データ サイエンスは、顧客、競合他社、市場に関する情報を明らかにすることで、会社の成長に役立ちます。 データに基づいた推奨事項を提供することで、より適切な判断を下すこともできます。 データ サイエンスは、日常的なタスクと手順の自動化にも役立ちます。 数十億バイトで生成されたデータは、今や石油よりも価値があります。 さまざまな業界の企業にとって、データ サイエンティストの地位は今後も非常に重要です。 科学がなければ、データは無意味です。 データを読み取って評価する必要があります。これには、高品質のデータ、その読み取り方法に関する知識、およびデータ主導の発見を行う能力が必要です。

データ サイエンスは、機械学習を使用して、企業が人々に愛される商品や製品を構築および生産するのに役立ちます。 たとえば、e コマース ビジネスの場合、堅牢なレコメンデーション システムは、過去の購入に基づいてクライアントのペルソナを特定するのに役立ちます。

データ サイエンスは、消費財、テクノロジー、または医療で使用されるだけでなく、製造から金融、輸送に至るまで、さまざまな業界の企業プロセスを最適化するために非常に必要とされます。 したがって、データサイエンティストになることに関心のあるすべての人に幅広いチャンスがあります。

データサイエンスの利用

データ サイエンスは、多くの業界セクターで優れたソリューションと賢明な選択を生み出してきたため、ビジネスにとって非常に重要です。 知的ロボットが膨大な量のデータを処理して行動や傾向を理解し、研究する方法は驚くべきものであり、データ サイエンスが注目を集めています。

Deloitte Access Economics の調査によると、ほとんどの組織はデータ分析の予算を増やす予定です。 たとえば、ビッグ データを使用すると、過去の購入情報から学習し、顧客のパーソナリティを理解することで顧客体験を向上させることができます。 たとえば、医療分野ではデータ サイエンスを利用して患者の病歴を収集し、患者の健康状態を把握し、場合によっては適切な治療法を提供することがあります。 たとえば、バンク オブ アメリカは銀行業界で NLP (自然言語処理) を使用しています。 予測分析を使用して、差し迫った請求書など、注意を必要とする重要な雑用に消費者を誘導する仮想アシスタントがあります。

データサイエンスを学ぶ必要がある

Glassdoor によると、2020 年の最高得点のポジションの 1 つはデータ サイエンティストであることをご存知ですか? 仕事の満足度と需要の両方の指標に基づいてランク付けされました。 今日、データ サイエンスの学習はもはや難しくありません。 専門的なトレーニング プログラムに登録したり、さまざまなオンライン コースを選択したりして、データ サイエンティストとしてのキャリアを軌道に乗せることができます。 プログラミングと強力な分析能力にある程度精通している学部生であれば、データ サイエンスの曲線に沿って進むことができます。

  • データ サイエンスは、やりがいのある専門的な進歩を伴う素晴らしいキャリア軌道を提供します。 現在および将来的に最も需要の高いポジションは、ビジネスに多大な価値をもたらすデータ サイエンティスト向けのポジションです。
  • 選択肢を検討する余地があります。 データ エンジニア、アナリスト、ML エンジニア、またはデータ サイエンス マネージャーとしてキャリアを積むことができます。
  • データ サイエンスは、最も重要な給与の取得を可能にします。 データ サイエンティストとして優れた報酬パッケージを受け取ることが期待できます。 データ サイエンティストは、その重要なタスクと義務により、通常の市場基準を大幅に超える優れた収入を得ています。
  • データ サイエンスは、意思決定スキルの開発に役立ちます。 すべての雇用機会が、賢明なビジネス上の判断を下す権限を与えてくれるとは限りません。 エコシステムのスキルが不足しているため、信頼性は常に報われます。
  • 高レベルの分析が必要なため、競争力が低い – 需要は変化していませんが、競争は少なくなっています。 人材不足のため、企業はこれらのポジションを埋めるのが難しいと感じています。 参加すると、決定権が得られ、他の会社のメンバーの中であなたの専門的な才能のライバルが少なくなります。

データサイエンスの資格

数学やコンピュータ サイエンスを学んだことがあれば、データ サイエンスを学ぶことができます。 科学、定量ビジネス、または金融経験のバックグラウンドがあれば、このキャリア パスを選択するのは簡単です。

非技術系のバックグラウンドを持つ学生は、データ サイエンスのキャリアを開始する際に、SQL、Tableau、Excel などの分析ツールの強固な基盤を持つことでメリットを得ることができます。 プログラミングのスキルはなくても、論理プログラミング、関数、ループなどの概念をしっかりと理解している場合は、データ サイエンスのキャリアを始めることができます。

この記事は、ISB Institute of Data Science (IIDS) のアカデミック ディレクターであり、企業および学術分野で 20 年以上の経験を持つ Mayank Mathur によって書かれました。

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