データサイエンスとデータ分析：違いを解き明かす

「データサイエンス」と「データ分析」という用語は、会話やオンラインで同じ意味で使用されることがありますが、これらはまったく異なる2つの概念を指します。データサイエンスは、数学、コンピューター・サイエンス、ソフトウェア・エンジニアリング、統計などの多くの分野を組み合わせた専門分野です。さまざまな学術およびビジネス・アプリケーション向けの大規模な構造化データと非構造化データのデータ収集と管理に重点を置いています。一方、データ分析は、データセットを調査して価値を抽出し、特定の質問に対する答えを見つける行為です。それでは、データサイエンスとデータ分析について、さらに詳しく説明します。

データサイエンスは、大規模なデータセット内のパターンの検出、使用に向けたデータの構造化、機械学習モデルのトレーニングと人工知能（AI）アプリケーションの開発など、実行される幅広いタスクを網羅する包括的な概念であると考えられます。データ分析は、データサイエンスの傘下にあるタスクであり、データセットのクエリ、解釈、視覚化のために行われます。データサイエンティストは、多くの場合、データセットを理解したり、結果を評価したりするために、データ分析タスクを実行します。

ビジネス・ユーザーは、ビジネス・インテリジェンス（BI）プラットフォーム内でデータの分析を実行し、現在の市場の状況や意思決定の結果についての洞察を得ることができます。予測などのデータ分析の多くの機能は、データサイエンティストによって開発された機械学習アルゴリズムとモデルに基づいて構築されています。言い換えれば、この2つの概念は同じではありませんが、密接に関連しています。

データサイエンスは、専門分野として、データ分析を実施するタスクよりもはるかに大きな範囲であり、データ分析自体のキャリア・パスであると考えられています。データサイエンスの分野で働く人たちは、データサイエンティストと呼ばれます。これらの専門家は、統計モデルの構築、アルゴリズムの開発、機械学習モデルのトレーニング、次のことを行うためのフレームワークの作成を行います。

• 短期的および長期的な結果の予測
• ビジネス上の問題を解決
• 機会を特定する
• ビジネス・ストラテジーをサポート
• タスクとプロセスを自動化
• Power BIプラットフォーム

現在、テクノロジーの世界では、データサイエンスの仕事は多くの組織や業種・業務で需要があります。データサイエンスのキャリアを追求するには、機械学習とAIに関する深い理解と幅広い知識が必要です。スキル・セットには、プログラミング言語のPython、SAS、R、Scalaで記述する能力が含まれている必要があります。また、HadoopやApache Sparkなどのビッグデータ・プラットフォームでの作業の経験があることも必要です。さらに、データサイエンスには、SQLデータベース・コーディングの経験と、動画、音声、画像、テキストなど、さまざまな種類の非構造化データを処理する能力も必要となります。

データサイエンティストは通常、データの収集、クリーニング、評価時にデータ分析を実行します。データサイエンティストはデータセットを分析することで、アルゴリズムや機械学習モデルでのデータセットの潜在的な用途をより深く理解できます。データサイエンティストはまた、データエンジニアと緊密に連携します。データエンジニアは、モデルに必要なデータをサイエンティストに提供するデータ・パイプラインや、モデルが大規模な運用で使用するために利用するパイプラインの構築を担当します。

データサイエンスは反復的です。つまり、データサイエンティストが仮説を立て、利用可能なデータを使用して望ましい結果を達成できるかどうかを確認する実験を意味します。この反復的なプロセスはデータサイエンス・ライフサイクルとして知られており、通常は次の7つのフェーズに従っています。

1. 機会または問題の特定
2. データマイニング（大規模なデータセットから関連データを抽出する）
3. データクリーニング（重複の削除、エラーの修正など）
4. データ探索（データの分析と理解）
5. 特徴量エンジニアリング（ドメイン知識を使用してデータから詳細を抽出する）
6. 予測モデリング（データを使用して将来の結果や行動を予測する）
7. データの可視化（チャートやアニメーションなどのグラフィカル・ツールによるデータ・ポイントの表現）

データ分析のタスクは、より多くの情報に基づいた意思決定ができるように、現在存在するデータセットを文脈化するために行われます。組織がデータ分析をどれだけ効果的かつ効率的に実行できるかはデータ・ストラテジーとデータ・アーキテクチャーによって決まります。これにより、組織、そのユーザー、およびそのアプリケーションは、データの保存場所に関係なく、さまざまな種類のデータにアクセスできるようになります。データ分析にオートメーションとAIを使用する予定の組織にとって、適切なデータ・ストラテジーとデータ・アーキテクチャーを持つことは特に重要です。

予測分析：予測分析は、1つ以上のデータセット内の傾向、相関関係、原因を特定するのに役立ちます。たとえば、小売業者は、どの保管で特定の種類の商品が売り切れてしまう可能性が最も高いかを予測できます。医療システムは、どの地域でインフルエンザの感染者やその他の感染症が増加するかを予測することもできます。

処方的分析：処方的分析は、起こりそうな結果を予測し、意思決定の推奨事項を作成します。電気技術者は、処方的分析を使用してさまざまな電気システムをデジタル的に設計およびテストし、予想されるエネルギー出力を確認し、システムのコンポーネントの最終的な寿命を予測できます。

診断分析：診断分析は、事象が発生した理由を特定するのに役立ちます。メーカーは、組立ラインで故障したコンポーネントを分析し、故障の背後にある理由を判断することができます。

記述的分析：記述的分析では、データ・セットの量と質を評価します。コンテンツ・ストリーミング・プロバイダーは、多くの場合、記述的分析を使用して、一定期間に失われたサブスクリプション登録者の数や、どのようなコンテンツが視聴されているかを把握します。

ビジネスの意思決定者は、分析を実行することで、販売、マーケティング、製品開発、その他のビジネス要素に関する洞察を得ることができます。データサイエンティストはまた、データセットを理解し、研究や業績向上に役立つアルゴリズムや機械学習モデルを開発するために、分析を利用しています。

事実上、あらゆる分野のすべての利害関係者がデータを分析できます。たちえば、ビジネス・アナリストは、BIダッシュボードを使用して詳細な分析を実施し、関連するデータセットから収集した主要な性能メトリクスを視覚化できます。また、Excelなどのツールを使用して、データを並べ替え、計算、視覚化することもあります。しかし、多くの組織では、特定の質問に答えるために、データ・ラングリングと結果の解釈に専念するプロのデータ・アナリストを専用に雇用しています。フルタイムのデータ・アナリストの一般的な事例には、次のようなものがあります。

• 全社的なマーケティング・キャンペーンが目標を達成できなかった理由を調査する
• 医療組織における従業員の離職率が高い理由の調査
• フォレンジック監査人が企業の財務行動を理解するのを支援する

データアナリストは、次のような特殊なソリューションとともに、さまざまな分析およびプログラミング・スキルを利用しています。

• 統計分析ソフトウェア
• データベース管理システム（DBMS）
• BIプラットフォーム
• データの可視化ツールとデータ・モデリング支援機能（QlikView、D3.js、Tableauなど）

データサイエンスの実践には課題がないわけではありません。断片化されたデータ、不足したデータサイエンス・スキル、トレーニングとデプロイメントのための厳格なIT基準が存在する可能性があります。また、データ分析モデルの運用化が困難な場合があります。

IBMのデータサイエンスおよびAIライフサイクル製品ポートフォリオは、オープンソース・テクノロジーに対する長年にわたる取り組みに基づいて構築されています。それには、企業が新しい方法でデータの価値を解き放つためのさまざまな機能が含まれています。watsonxは一つの例です。これは、中心的ワークフローにおける生成AIの効果を加速し、生産性を向上させるAI製品ポートフォリオです。

watsonxは、新しい基盤モデル、生成AI、機械学習のためのwatsonx.aiスタジオ、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのパフォーマンスを実現する目的に応じたwatsonx.dataのストア、責任ある透明性と説明可能性を備えたAIワークフローを構築するwatsonx.governanceツールキットの3つの強力なコンポーネントで構成されています。

watsonxは、組織に次の機能を提供します。

1. watsonx.aiを活用して、ビジネス全体でAIをトレーニング、チューニング、デプロイ
2. watsonx.dataを活用して、あらゆるデータを対象に、あらゆる場所でAIワークロードを拡張。
3. watsonx.governanceで、責任と透明性のある、説明可能なデータとAIワークフローを実現します。