データサイエンスとは何か?企業での活用を考える

データサイエンス領域は、近年のAIやWEB3(web3.0)の隆盛によって改めて価値を再認識されている学問領域の一つです。データサイエンスは、BIツールを活用する企業内のいち職種でありますが、それ自体はAIを司る数学的アプローチや論理的アプローチのプロセスで有効となり、機械学習を効率的に行うための事前実証段階や要件定義で活用され、目的変数と説明変数を読み解き、相関や傾向をプロットすることなどが仕事の一つとなります。

また、Web3のステージではブロックチェーンで行き交う、双方向型の自動化された大量のデータを、どのように見定めて、何のために利用するかといった定義や要件の整理にはデータサイエンス領域の力が存分に発揮されていきます。

Wikipediaでデータサイエンスは次のように説明されています。

「データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。また、データサイエンスは、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができる。それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であり、これらの3つの視点の有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄である(Blei and Smyth, 2017[3])。 これまでのデータ解析における現場の知識の重要性に対する認識不足が、データサイエンスという学問に対する幅広い誤解の源泉であると考えられる(Hernan, Hsu and Healy, 2018)データサイエンスは、はっきりとした応用の文脈をもち、超領域性の様相を呈していて、また研究成果に対しては明確な社会的説明責任が求められ、さらに、研究成果の質的保証のためには従来の座学的基準以外に質のコントロールのための追加の基準が必要とされる。 データサイエンスの有効な推進のためには組織の異種混合性も重要である。これらの要件を満たす科学はギボンズらが主張するモード2科学の一種として認識することが出来る。」

データサイエンス領域は大企業だけではなく、中小企業や1個人の店舗まで、職種や業界を問わず注目されています。個人や組織は、過去のデータをサイエンスし、それらをビジネスモデルや顧客体験に活かしていきたいと考えています。

近年では多くの学問分野でも取り上げられている現状で、今後は日本でも欧米と同じように、データを分析し経営に実践する活動を行う「データサイエンティスト」が一つのプロフェッショナル領域として目指すことのできる市場となる、潜在的な可能性を大きく秘めています。

 

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