データサイエンスとは：定義とその重要性

データサイエンスの定義

データサイエンスとは、データから意味のあるインサイトを引き出すために、データに関する専門知識、プログラミングスキル、数学や統計の知識を組み合わせた学問分野です。

データサイエンスは多面的であり、科学だけでなく、研究方法、学問、専門職と関連しています。統計学、データ分析、情報科学、関連手法を統合して、実際のデータ現象を把握し、分析することを目的としています。

データサイエンスの重要性

今日の企業は、データサイエンス、AI（人工知能）、マシンラーニング（機械学習）の重要性を認識しています。企業の規模や業種に関わらず、ビッグデータの時代に競争力を維持したい企業は、データサイエンスの能力を効率的に開発し、導入する必要があります。

データサイエンスを活用することで、次のような利点がもたらされます。

• より優れたビジネス上の意思決定： データを収集し分析することで、ビジネス上の意思決定に役立つ客観的な情報を入手し、企業経営を支援することができます。
• パフォーマンスの測定： データを収集し、指標を利用し情報をさまざまな方法で長期的に評価することは、企業がパフォーマンスを評価し、パターンや機会を特定して、根拠のある解決策を見出すのに役立ちます。
• 社内財務に関する情報の提供： 企業はデータサイエンスを利用して、予測を立てたり、レポートを作成したり、経済動向を分析したりして、社内財務をより正確に把握し、予算や経費などに関する決定をおこないます。
• より優れた製品の開発： データ分析は、企業がターゲットとするオーディエンスにリーチし、嗜好を把握して、嗜好に応じて製品を調整するための貴重な消費者インサイトを提供します。
• 効率の向上： データを利用することで、さまざまな社内プロセスや業務運用をテストおよび測定し、効率を高め、ワークフローを改善して、生産性を向上させることができます。
• リスクや不正行為の軽減： データサイエンスによって、セキュリティを高め、機密情報を保護し、マシンラーニングを用いて不正行為を検出して、ビジネスリスクを低減することができます。
• 成果や傾向の予測： データサイエンティストや統計学者は、高度な予測や予想を立てることで、経営陣がパターンを特定し、将来の課題に備え、成果を最適化できるようにします。
• 顧客体験の向上： 同意を得てデータを収集することで、顧客体験をカスタマイズして、パーソナライゼーションを向上し、信頼を育み、ロイヤルティを高め、コンバージョンを向上することができます。

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は、回答が必要な質問を特定し、その質問に対するデータがどこにあるかを調べます。データサイエンティストの多くは、ビジネスと分析のスキルを備えています。情報の収集、変換、分析によってデータライフサイクルをサポートし、意思決定の指針となる結果を伝えます。

データサイエンティストは、通常は人間の知性を必要とするタスクを、マシンラーニングやAIを利用して自動化し、実行できるようにします。データサイエンティストは、こうしたテクノロジーの助けを借りて、アナリストやビジネスユーザーが具体的なビジネス価値に変換できるようなインサイトを生み出すことができます。

データサイエンスを支えるテクノロジー

データサイエンスを理解することで、今日のデジタル世界で競争力を維持するために不可欠なデータサイエンス能力を効率的に開発および実装することができます。

データサイエンスに取り組む準備ができたら、有意義なインサイトを獲得するのに、マシンラーニングやAIを利用しましょう。

Adobe SenseiのAIやマシンラーニングを利用すれば、容易に優れた顧客体験を構築、提供できます。また、的確なデータにもとづいて意思決定をおこない、より効果的なマーケティングをを実施するのに役立ちます。

Adobe Senseiについて詳しくは、概要動画ご覧ください。