データ サイエンスはビジネス環境を急速に変革しており、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行い、顧客をより深く理解できるようになります。専門家によると、2022年までにデータツールとプラットフォームの世界市場はすでに128.000億ドルに達すると予想されています。
ただし、データ サイエンスを企業文化に統合することは、多くの複雑さを伴う難しいプロセスです。 2024 年にデータ専門家が直面する主な課題を詳しく掘り下げ、考えられる解決策を分析してみましょう。
データサイエンスとは何ですか？
大まかに言えば、データ サイエンスの目標は、データから有用な洞察を抽出して、企業の目標達成を支援することです。 データサイエンティストの仕事 これには、マーケティング キャンペーンの最適化、生産効率の向上、顧客エクスペリエンスの向上、または新しい製品やサービスの革新が含まれる場合があります。
データサイエンスの応用は信じられないほど多様です。ここではいくつかの例を示します。
- ビジネス分析: 顧客のセグメント化、需要予測、解約要因の特定、パーソナライズされたオファー。
- マーケティング: マーケティング キャンペーンの効果の評価、価格とプロモーションの最適化、消費者傾向の予測。
- 製造: 設備の予知保全、サプライチェーンの最適化、製品の品質管理。
- ヘルスケア: 医療画像処理、医薬品開発、遺伝子データに基づく個別化治療。
- 都市環境：交通予測、自治体サービス運営の最適化、衛星画像を利用した違法建築の検知。
このリストは無期限に拡張される可能性があります。基本的に、データ サイエンス手法は、分析に十分なデータがあればあらゆる分野に適用できます。
データサイエンスの専門家はどのような課題に直面していますか?
データの操作には通常、次の段階が含まれます。
- ビジネス上の問題の定義。
- データの収集と準備。
- 探索的データ分析。
- 予測モデルの作成と評価。
- ビジネスプロセスへのモデルの展開。
- モデルの監視と調整。
これらの各段階で、データ サイエンティストは特定の課題に直面する可能性があります。
まず、データに関する課題があります。通常、情報はさまざまなシステム、形式、粒度レベルで保存されます。データは不完全であるか、古いか、またはエラーが含まれている可能性があります。したがって、データ サイエンティストは、データの収集、クリーニング、準備にかなりの時間を費やしています (一部の推定では最大 80%)。人工知能手法を使用する自動化ツールは、この問題を部分的に解決します。さらに、データの品質と整合性を確保するために、企業チーム間で協力的なプロセスを確立する必要があります。
2 番目の一般的な問題は、ビジネスの関与が不十分であることです。場合によっては、事業部門の要求が不明確に策定され、測定可能なパラメーターに関連付けられていないことがあります。その結果、完璧に構築された ML モデルであっても、実際には実用的ではない可能性があります。したがって、プロジェクトの成功基準を最初から定義し、すべての関係者を議論に参加させることが重要です。ダッシュボードとデータ視覚化ツールは、アナリストと企業間のコミュニケーションを改善するための効果的な手段です。
モデルの展開フェーズでも課題が発生する可能性があります。予測アルゴリズムを企業の既存の IT インフラストラクチャに統合することは、簡単なエンジニアリング作業ではありません。データパターンは時間の経過とともに変化する可能性があるため、機械学習モデルは継続的な監視と更新が必要です。モデルの柔軟性、データの機密性、セキュリティ要件の間のバランスを見つけることが重要です。
最後に、大きな課題は有能な人材の不足です。企業は、最新のデータ分析手法に精通し、プログラミングに熟達し、ビジネス上の問題を解決するスキルを備えた専門家を必要としています。これほど多才なプロフェッショナルは市場には多くありません。このギャップを埋める方法の 1 つは、アナリスト、エンジニア、企業の代表者で構成される部門横断的なチームを結成することです。
データサイエンスの問題の解決に正しくアプローチするにはどうすればよいでしょうか?
確かに、すべての状況に対応する単一のレシピはありません。ただし、経験豊富なデータ サイエンティストは通常、次のアプローチに従います。
- ビジネスの背景を理解する: データを詳しく調べる前に、その難しさを徹底的に理解し、望ましい結果についてクライアントと話し合い、成功基準を定義することが重要です。
- 探索的データ分析 (EDA): このフェーズでは、データが探索され、クリーニングされ、視覚化されます。目標は、暫定的な仮説を立てて、データのパターンを全体的に理解することです。
- 参照モデルの構築: 複雑なアルゴリズムを実験する前に、単純なモデルを構築し、その品質を評価することをお勧めします。これは、データ内にシグナルがあるかどうか、および将来のモデルを何と比較できるかを理解するのに役立ちます。
- エンジニアリングと機能の選択: プロジェクトの成功を大きく左右する重要な段階の 1 つ。特徴の適切な選択と準備は、優れたデータ サイエンティストと平凡なデータ サイエンティストを区別します。
- モデルの選択とチューニング: さまざまなアルゴリズムをテストし、パラメーターを調整し、相互検証を通じて品質を評価することが重要です。モデルが過剰適合していないことを確認することが重要です。
- モデルを運用環境にデプロイする: モデルのデプロイは、データ エンジニア、プログラマー、DevOps との協力が必要な別個の重要なトピックです。実際の条件下でのモデルの安定した信頼性の高い動作を保証する必要があります。
- 継続的なモニタリングとモデルの更新: データ サイエンス モデルは静的な成果物ではなく、時間の経過とともにパフォーマンスが変化する「生きた」実体です。それらを監視し、必要に応じて新しいデータでモデルを再トレーニングすることが重要です。
さらに、データ サイエンスの専門家は、データ分析に関連する倫理とプライバシーの問題に細心の注意を払う必要があります。個人データの使用は人権を侵害してはなりません。モデルは特定の集団を差別してはなりません。すべての分析結果は説明可能かつ解釈可能でなければなりません。ブラックボックス ソリューションは重要な意思決定には適していません。
結論
2024 年のデータ サイエンスの主な課題は、データの品質、企業とのコミュニケーション、IT インフラストラクチャへのモデルの統合、予測の精度と倫理的使用のバランスの模索に関連するでしょう。さらに、より多くのデータが利用可能になり、それを処理するツールがよりアクセスしやすくなるにつれて、データ サイエンス手法の範囲は常に拡大していきます。
このような状況で成功するには、データ サイエンスの専門家は次のことを行う必要があります。
- システム思考を開発し、ビジネス ニーズを理解します。
- 新しい方法とツールを学習し、習得し続けます。
- 関連分野の専門家とのコミュニケーションを確立します。
- データを扱うときは倫理原則を尊重してください。
この方法によってのみ、データ サイエンスは企業と社会全体の両方にとって真に価値ある資産となることができます。この道は簡単ではありませんが、それだけの価値はあります。