データサイエンスへのダミーガイド

データサイエンスの台頭

2013年のSINTEFの調査によると、世界のデータの90％が過去2年以内に生成されたものであることが明らかになった。そして、それはその後も止まらなかった。2013年、人類は2.7ゼタバイトのデータを保有していた。2020年末には44ゼタバイトのデータになる。テックジュリーは、2022年だけで世界は94ゼタバイトのデータを生成し、消費するだろうと予測している。データ量は指数関数的に増加しており、データ・インサイトの利用も増加している。

この膨大な量のデータを最大限に活用するために、データサイエンティストは様々な業界でより良い洞察を得るためのデータ処理を行っている。

医療

医療とヘルスケアは、人間の生活にとって最も重要な産業の2つである。心拍数、脳波、ストレスレベル、糖分レベル、細胞の生成など、人間の身体は1日に2テラバイトものデータを生成していることをご存知だろうか。このような大量のデータを処理し、より良い健康ソリューションを生み出すために、データサイエンスは関連データを収集・分析し、最も困難な健康上の課題を解決するための最速の解決策を見つけ出すために使用される。

Covid-19のパンデミックの際、データサイエンスは致命的な伝染病の治療のスピードアップと治療法の発見に大いに役立った。人の移動、接触トレース、医療画像、ウイルス学、薬剤スクリーニング、バイオインフォマティクス、電子カルテに関連するデータを分析することで、研究者はウイルスの移動、ウイルスの働き、人体への影響、重篤な症状のリスクが高い人、コロナウイルスの蔓延を予防・阻止する方法について深い洞察を得ることができる。

ロジスティクス

UPSが毎年、最大3900万ガロンの燃料と1億マイル以上の配送距離を節約していることをご存知ですか？2008年に始まったテレメトリー・プログラムは、年間数百万ドルを節約している。同社のフリートシステムであるOn-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION)プログラムは年間10億ドルかかり、データサイエンスの統計モデリングとアルゴリズムを使用して、天候、交通、工事などに基づいたインプットを取得し、フリートテレマティクスと高度なアルゴリズムとともに2億5000万以上のデータポイントを使用して、ルートの最適化を改善している。

ビッグデータ分析をルーティングに適用し、配送ルートを短縮するとともに、配送トラックのメンテナンスの必要性を予測するアルゴリズムを開発し、顧客の不満や出荷の遅れにつながる予期せぬ計画外のメンテナンスを防ぐことで、UPSは数百万ドルを節約している。

エンターテイメント

データ・サイエンスは、Hulu、アマゾン、ネットフリックスなどのストリーミング・サービスが、ユーザーが何を視聴し、楽しんでいるかを追跡・分析するのに役立っている。ネットフリックスの製品分析担当ディレクターであるデイブ・ヘイスティングス氏は、「最近では、膨大な量の分析なしに1億ドルの投資はできません」と語る。さらに、データドリブン・アルゴリズムは、ユーザーの視聴履歴に基づいて、ユーザーが見るコンテンツをパーソナライズし、推薦するために使用される。

データサイエンスの用途は他にもあり、予測、カスタマイズマーケティング、センチメント分析、ユーザーセグメンテーションなどがある。これらのアプリケーションは、エンターテインメント企業が予算、スケジュール、計画に関する管理手順を最適化するのに役立つ。さらに、データ・サイエンスは、顧客満足度とエンゲージメントを向上させ、望ましいインパクトを生み出すためのデータ収集と検証に役立つ。

ファイナンス

データに大きく依存する分野があるとすれば、それは金融に違いない。データサイエンスと金融は、データサイエンスが登場する以前から密接な関係にある。金融機関は、特にリスクや不正の検出、消費者分析において、データ分析の最初のユーザーであり、採用者の一人です。ここでは、金融業界におけるデータサイエンスの一般的な応用例を紹介する：

• 金融詐欺の検出 -詐欺はすべての金融機関にとって大きな懸念事項です。ビッグデータと分析ツールの発展により、金融機関は取引データや購買の異常なパターンを追跡・分析し、不正行為に対抗・防止するためのアルゴリズムを改善できるようになった。
• リスク管理 -事業を成功させるための最も重要なステップは、企業が負い、克服しなければならない根本的なリスクを理解し、対処することである。これは財務も同じである。リスク管理は、大量のデータを収集・処理するだけでなく、数学、統計、問題解決の知識も必要とされる分野だ。金融機関は通常、取引を解釈し、顧客の信用度を検証するために機械学習アルゴリズムに依存している。
• リアルタイム分析 -ダイナミック・データ・パイプラインの発達とテクノロジーの進歩により、データをリアルタイムで処理し、遅延の問題なしにすべてのトランザクションを追跡できるようになりました。その結果、反応時間が短縮され、財務に関する洞察の遅れが最小限に抑えられる
• 顧客分析 -消費者はあらゆるビジネスの中核である。ビジネス上の意思決定に影響を与え、変革する可能性のある顧客データが大量に存在する。消費者の行動やインタラクションを検証し、有用な情報や洞察に変えることで、企業はクロスセールスを増やし、顧客の生涯価値を測定し、顧客エンゲージメントを向上させることができる。
• パーソナライズされたサービス - 音声認識と自然言語処理を使用することで、金融機関はユーザーにより良いインタラクティビティを提供することができます。収集したデータを評価し、インサイトを生成することで、金融機関は戦略を最適化し、顧客サービスを改善することができ、その結果、売上が増加し、顧客満足度が向上する。
• 予測分析 -予測分析は、データサイエンスの最も一般的なアプリケーションの1つです。ディープラーニングや機械学習を使って予測分析を金融に応用することで、企業は将来の事象を学習して効果的に予測し、より良い投資や取引戦略を立てることができる。
• アルゴリズム取引 -金融におけるデータ・サイエンスの最も重要な側面の1つはアルゴリズム取引であり、金融会社は複雑な数式と高速計算を使用して新しい取引手法を策定することができます。アルゴリズム取引によって大量のデータが処理され、データストリームを記述するためにモデル化されることで、金融機関は今後の市場や企業の将来についてより良い予測を立てることができる。

教育

教育は社会や社会にとって非常に重要であり、それゆえデータサイエンスは教育や学習のプロセスを改善し、教育システムを向上させるためにも利用されている。教育データを収集・研究することで、教育者は生徒の問題をより深く理解し、潜在的な解決策を提供することができる。

教育者が理解しなければならないもう一つの大きなポイントは、生徒にはそれぞれ独自の学習方法や理解方法があるということである。そのため、教育機関にとって、すべての生徒に適用できる1つの教授法を見つけ出すことは難しい。データ・サイエンスは、生徒に合わせた学習方法を構築し、生徒の学習意欲を向上させ、生徒の隠れた潜在能力を発見することで、より良い教育成果をもたらす。

テクノロジー

AI、機械学習、internet of things、ディープラーニング（深層学習）など、ほとんどのテクノロジーがデータの利用を通じて開発され、進化しているように、データサイエンスは技術進歩の鍵である。日々新しい技術が登場し、イノベーションが不可欠であるため、データサイエンスは、技術トレンドの収集と探求、過去のエラーやミスの学習と適応、潜在的な問題の強化と解決、エンドユーザーの意見と期待の調査、処理されたデータとフィードバックに基づく技術技術の最適化と磨き上げによって、その価値を証明する。

データ・サイエンスは、さまざまな理論やモデルを実現し、それらを知識や価値に変換して検証し、パターンを発見することで、科学者が将来のテクノロジーに向けてより優れた理論やモデルを設計するのを支援する。

サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティはあらゆるビジネスの中核であり、その欠如は企業の終わりを意味する可能性があるからだ。ほとんどの企業は、それなりの量の機密性の高い顧客情報を保存しており、残念ながらサイバー犯罪者の大きな標的となっている。サイバー攻撃は非常に一般的で、1日あたり約700万件のデータ記録が危険にさらされている。このようにリスクが高まっていることに加え、ハッカーは常に手を加え、ビジネス・システムに侵入するためのツールや方法を変えているため、こうしたオンライン犯罪者を捕まえるのはますます難しくなっている。

データ・サイエンスは、異常な活動や侵入を事前に検知するのに役立つパターンを発見し、セキュリティ・システムの抜け穴や将来の攻撃を予測することで、組織が予防策を実施し、ビジネス・データと情報を保護することを可能にする。