今こそ学びたい！課題解決に役立つデータサイエンスの考え方

皆さん、こんにちは。
YEC（※1）4期生の川崎です。

そろそろ2025年もラストスパートという時期になりました。
今年の成果や課題を振り返り、来期の目標を立てる準備期間でもあります。

目標設定をする際には、その数字の根拠となるデータが不可欠だと私は考えています。
過去の実績、工数などから導き出した数字は、相手を納得させる良い材料になります。
また、そうしたデータをもとに、業務の課題や改善点を見つけ出し、次の目標に反映する力も重要なスキルです。

今回のYECブログでは、データとその活用方法についてお話しします。
皆さんがこれから目標設定や課題解決を行う際に、それぞれの業務で扱っている「データ」をより効果的に活用するためのヒントになれば幸いです。

（※1）YEC：“Young Executive Candidate（若手幹部候補制度）”の略で、35歳未満の社員を対象に選抜したアイエスエフネット独自の若手メンバー育成制度。

データとは
一般的に「データ」とは、さまざまな計測や観測によって得られる情報のことです。
数値やテキスト、音声データや画像も「データ」にあたります。

また、データは『構造化データ』と『非構造化データ』に分類することができます。
日付や担当者など、項目で整理されたCSVファイル（※2）のようなものが『構造化データ』、メールや画像、プレゼンテーション資料などさまざまなファイル形式で保存されているようなものが『非構造化データ』とされています。

構造化データ
長所：AIなどを利用した分析や集計が容易・ユーザが利用しやすい
短所：システムの要件変更などに弱い
非構造化データ
長所：自由な形式で利用が可能
短所：他のツールで流用しにくい

このように、性質を理解した上でデータを扱う必要があり、収集したデータを”どのように使いたいか”について事前に理解し、収集する必要があります。

データを見る上では『Garbage In, Garbage Out（質の悪い入力からは、質の悪い出力しか得られない）』が前提となります。
参照するデータが正確であることが求められるとともに、生のままでは分析に使えないため、適切に加工する必要があります。
そこで次は、データを”どのように”分析するのか？『データサイエンス』についてお伝えします。

（※2）CSVファイル：「Comma-Separated Values」の略で、カンマで区切った値をテキスト形式で保存した表のことです。

データサイエンスとは
改めて『データサイエンス』とは、日常にあふれる膨大なデータの中から、ビジネスや業務での課題の解決や意思決定のアクションを導き出すための学問分野のことです。

おおよそのフローとしては、下図の通りとなります。

まずは課題を抽出し、その課題解決のために必要なデータを収集・処理します。
次に、集めたデータを分析し、その分析結果を関係者で共有し解釈します。
その後、課題解決に向けたアクションに落とし込むことによって、課題解決につなげるという順序になっています。

これを行うためには各フローにて、図の下部に記載のスキルが必要となります。

データサイエンスに必要なスキル
データサイエンス、つまり分析に必要なスキルは大きく3つに分けられます。

エンジニア力
・分析に必要なデータを収集する能力
・収集したデータを適切に処理・ソートする能力
・データの収集や処理に必要なシステムを駆使し、運用する能力
分析力
・課題に応じて分析の視点やモデルを構築する能力
・分析結果を理解し、説明する力
ビジネス力
・背景を理解した上で課題を整理し、分析結果を実際の業務に応用する力

データ分析を行う専門家は『データサイエンティスト』とも呼ばれ、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルとして注目が上がっています。

データサイエンスは、さまざまなデータであふれている現代のビジネスシーンにおいて、そのデータを取捨選択して収集し、分析し、課題解決に活用できることから、重要性がますます高まっているのです。

データ分析は次の目標へのアクションを導く鍵になる
データサイエンスは分析結果を活用して初めて価値が生まれます。
データをアクション可能な情報に変えることで、業務の効率化や成果の向上につなげることができます。

しかし、データに誤りがあると、アクション自体を間違った方向に導いてしまうおそれがあります。そのため、データの精査や入力ミスの防止は日頃から意識的に行う必要があります。

まずは身近なデータと、その内容を見直してみることで長期的にPDCAを回していくことのできる組織、会社づくりが可能になりますので、ぜひ参考にしていただけますと幸いです。

参照：滋賀大学　データサイエンスの必須スキル　データ研磨入門　～大学生のためのデータサイエンスシリーズ～

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※この記事は、公開時点の情報をもとに作成しています。