データサイエンス(データ利活用)

IoTデバイス・Webサービスなど多種多様な形で蓄積された膨大なデータを活用しながら、ビジネス課題を解決していくことが現代の大きなテーマとなっています。こうした課題に対し、豊富な市場実績に基づく「データサイエンス」を活用することで、企業様が抱える課題を科学的根拠に基づき経営課題のコンサルティングに導きます。

データサイエンスとは

近年、目にすることが多くなった「データサイエンス」とはプログラミング・統計などの知識を組み合わせた研究分野のことです。

これまでビジネスにおける意思決定は、限られた範囲のデータや経験・知識といった属人的なものが大半でした。しかしビッグデータの進化により、必要な情報や分析手法も変化しました。蓄積された膨大なデータから、共通点や傾向などを正確に発見する技術がデータサイエンスです。

また収集したデータを基に数学的に分析・予測を行ったり、新しいシミュレーションの実施やアイデアを生み出すなど、ビジネス課題解決に役立つことが期待されています。

データサイエンスにできること

データ分析を活用すると社内外の膨大なデータから、何が起こったのか、これから何をするべきかを知ることができます。更に分析結果を組み合わせることで、具体的な行動に繋げビジネスに大きく貢献できます。

システムキューブではデータ収集・蓄積から各種データ利活用ソリューションを提供させていただきます。企業さまの抱えるビジネス課題に合わせた最適なプラットフォーム導入から設計・構築、運用までトータルでサポートいたします。

データサイエンスの導入事例

それではデータサイエンスはどのような業種、分野に活用されているのでしょうか。
実は既に実用化されており、製造・小売・サービスから交通・医療まで様々な分野で役立っています。

活用事例①ショッピングサイト

大手ショッピングサイトでは「どの商品が売れたか」というデータだけではなく、
「ユーザーが過去に購入した商品」や「今回の購入に至るまでの行動」といったデータを蓄積・保存し分析することによって、なぜその商品が売れたのかを数字化しています。
今後ますます需要が高まる通販・ネットショッピングにおいて、これらのビッグデータを活用することは不可欠になるでしょう。

活用事例②自動車メーカー

業界最大手の自動車メーカーでは、データサイエンスを活用することでドライバーの行動を解析。
性能・安全性・信頼性を高い自動車設計を行っています。

活用事例③飲食チェーン店

某回転寿司チェーンでは、寿司皿にICタグを取り付けることで、レーンに流れる寿司の鮮度から売上状況までを管理します。
どの店舗でいつ・どの商品がよく食べられているのかといったデータを大量に蓄積することで、
顧客のニーズ・需要を予測。売上拡大だけではなく、食品廃棄の削減にもつながっています。

データサイエンスの今後について

データサイエンスは今後ますます需要が拡大する技術です。
大規模なデータ分析や課題把握・解決に導くことは専門性の高いスキルが必要となります。
これからのデジタル社会に向けデータサイエンスの導入をお考えの場合は、是非システムキューブにご相談ください。

データサイエンスティストとは

データサイエンティストはITコンサルティング手法の1つで、ビッグデータの収集、蓄積、操作などをし、企業が活用できるデータとして可視化しデータ分析を行うことです。

データの収集では、できるだけ多くのビッグデータを集めるのが重要でデータ量がより多いほど、正確な分析を行うことが出来ます。

収集したデータを蓄積し続けデータベース化を行い、ディプランニングさせることで、より制度の高いデータ分析が可能になります。

データベースは、有名なOracleデータベースやSQLServerが一般的ですが、データ容量が多くなり、データ基盤に費用がかかるためNutanix等の新たな技術の到来で、更にデータサイエンスが用意になります。

 

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