データ・サイエンスとは?

市場を作り、リードしていく企業には一つの共通点があります。デー タ・サイエンスです。データ・サイエンスとは、膨大な量の構造化データと非構造化データに潜む洞察を、統計、機械学習、データ・マイニング、予測分析など の手法を使用して発見するプロセスです。この多岐にわたる洞察が、企業による問題解決と競争優位性の獲得方法を変えています。

新たなデータ・ソースからより高い価値を獲得して自社の差別化に活用できる企業が、コグニティブ・ビジネスをリードすることになるでしょう。今日のデータ・サイエンスには幅広い領域をカバーする能力が求められます。それをリードするのが「データ・サイエンティスト」です。

今求められるデータ・サイエンティストとは?

今データ・サイエンティストに求められるスキルは

  • ビジネス力
  • データ・サイエンス力
  • データ・エンジニアリング力

です。*

求められる能力が多岐に渡るため、企業に必要なのは1人のスーパーマンを育成することではなく「データ・サイエンス・チーム」を作ることです。

RやPythonでコードを書くベテランや、これから機械学習に取り組みたい初心者、また、コードは書けないけれど業務に精通した分析者など、あらゆるデータ・サイエンティストとデータ・エンジニアをつなぐことが必要です。

*一般社団法人データサイエンティスト協会の定義による

データ・サイエンス・ソリューション

芸術家にとって、扱う素材が異なれば必要となる道具も異なるように、データ・サイエンティストも解決が必要な問題に取り組むには、それに応じてさまざまな機能を必要とします。IBMのデータ・サイエンス・ツールキットは、創造力とコラボレーションを促進する最先端のアナリティクス、オープン・ソース・テクノロジー、統合開発コミュニティーを提供します。

セルフサービス・データ・サイエンス

チーム分析プラットフォーム - Data Science Experience

IBMのイノベーションを組み合わせた最高のオープン・ソース。R、Python、Scalaなど好きな言語を使ってJupyter Notebookで機能します。

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予測分析

予測分析 - SPSS Modeler

予測インテリジェンスをあらゆるビジネス上の意思決定で活用します。

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機械学習

数理最適化分析 - Decision Optimization

制約条件下による数理分析から最適解を導きます。

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テキスト・マイニング -Watson Explorer

テキスト・マイニング -Watson Explorer

あらゆる文書・コンテンツをコグニティブに分類・分析して知見を獲得

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お客様事例

朝日生命保険相互会社

顧客データを分析し、「見込み客リスト」を作成

朝日生命保険相互会社

顧客データの分析結果から介護保険商品の成約見込み度を予測。 ご加入意向の高いお客様を営業職員が訪問することで成約率を向上しました。 将来的には、お客様にお勧めすべき商品を営業職員にアドバイスする「推奨活動自動立案システム」の構築を目指しています。

サントリーコミュニケーションズ株式会社

テレビCMを最適配置。ターゲット顧客へリーチ率向上

サントリーコミュニケーションズ株式会社

IBM CPLEX Optimization Studioを導入、宣伝したい商品のテレビCMを最適配置してターゲット顧客へのリーチ率向上。 業務上のさまざまな制約を満たしつつ広告宣伝の費用対効果を最大化。

データ・サイエンスに関する参照情報

 

データ・サイエンティストの心の中を垣間見る

大阪ガス株式会社 河本 薫 氏に聞くデータ分析専門組織の運営法。データ分析専門組織の運営は完全な独立採算制。「見つける力」「解く力」「使わせる力」を兼ね備えたフォワード型分析者集団を目指す。

 

データ・サイエンス方法論でより優れた成果を達成

データ・サイエンティストは通常、実行可能な洞察を得るという目標のもと、成果を予測したり隠れたパターンを見出すためのモデルを構築しています。IBMのデータ・サイエンス方法論は、データ・サイエンティストがデータやモデルについて知識を深めるに従い、より迅速に調整を行なって、企業に継続的な価値を提供できることを可能にします。

 

Spark: インテリジェント・アプリケーションの新しい波

生活は予測を中心に回っています。例えば、どの経路で職場へ向かうのか、2 度目のデートへ行くのか、この文を読み続けるのかは、どれもある種の予測です。将来を予測することは、進歩と強く関連しています。予測を使って生活の計画を立て、成功の見込みを高めるのです。問題は、ビッグデータから流れ出てくる洞察すべてを人間の心では到底処理しきれない、という点です。

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