活躍できる舞台はいまやあらゆる業種に用意されている

ビッグデータは、いまやあらゆる業種で活用されているといっても過言ではない。つまり、ビッグデータを分析するデータサイエンティストも、分野を問わず様々な業種に活躍のフィールドが用意されているということだ。

●eコマース

ユーザーの行動や属性を分析し、商品・サービス開発に活用する

eコマースはユーザーの行動がビジネスにダイレクトに結びつきやすい分野。それだけに、データをいかに扱うかが成功の鍵を握る。ECサイトでは商品の購入・閲覧データはもちろんのこと、ユーザータイプごとの傾向、購入に至った率とサイトから離脱した率、メディアとの連動など多様なデータを収集し、データサイエンティストが分析を行うことで、トレンド把握や商品・サービス開発、キャンペーンなどに役立てている。レコメンドサービスもビッグデータをもとに展開される。

●Webサービス

興味や関心をひくサービス開発と使い勝手の改善に結びつける

電車の時刻検索、動画共有、飲食店情報紹介など、Web で提供される多彩なサービスもeコマースと同様、ユーザーの動きがキーになるため、データサイエンティストにとって重要な活躍領域だ。ビジネスの効果を上げるため、利用状況とユーザータイプの分析をもとに、ユーザーに刺さるサービス開発や使いやすさの追求、ユーザーを増やすためのキャンペーン実施が可能になる。一方、サービスの利用が伸び悩んでいる場合も、分析をベースとして改善に結びつけることができる。

●金融業界

口座取引やローン、購入データからビジネスシーズを見つけ出す

金融業界でもデータサイエンティストは注目の存在。口座取引、クレジットカード決済、ローン利用、投資信託や証券など金融商品の購入データは、金融ビジネスで欠かすことのできないものだ。顧客の興味をビッグデータから分析し、金融商品を購入する可能性の高いユーザーにアプローチするなど、ビッグデータの活用が進められている。一方で、金融のオンライン化が進む中、ネットバンキングなどのセキュリティ対策でもビッグデータを活かした取り組みが必須となっている。

●行政

市民サービスをデータから考案　セキュリティも大きな課題に

住民の生活を向上させる行政サービスを効果的かつ効率的に実施するため、ビッグデータの有効活用が課題となっている。また、中央官庁や自治体では様々な調査を行うが、そこで得られたデータの解析は各種施策を決定する際の重要な指標となる。扱うデータに住民のプライバシーが絡むものが必然的に多くなるため、データサイエンティストにはより高いセキュリティやコンプライアンスを担保した上での情報提供とソリューション提案が求められるだろう。

●科学技術・製品開発

理系の知見とノウハウを活かし、学術研究や製品開発をサポート

理系の研究のベースとなるのは、仮説とそれを立証するための実験だ。そのため、データはもともと科学技術分野との親和性がきわめて高い。テクノロジーが日進月歩で発展している現在、最新科学技術の知識と動向をキャッチアップするデータサイエンティストは、データの有効活用を手助けする心強い存在となる。もちろん科学技術はアカデミックな舞台だけでなく、企業の製品開発やサービス提供においても欠かせないものであるため、多彩なアプローチで貢献できる分野だ。

●ソーシャルメディア

ユーザーの嗜好や位置データから魅力的なコンテンツを創出する

SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）やソーシャルゲームに代表されるソーシャルメディアは個人情報の宝庫。ユーザーの趣味嗜好からマーケティングのヒントが得られるだけでなく、位置情報のビッグデータを解析することで人の動きをつかむことができ、様々なビジネスに活用できる。そのためには、魅力的なコンテンツの創出や顧客満足度の向上でソーシャルメディア自体に多くのユーザーを確保することが必要になり、データサイエンティストの力量が試される。

●医療機関

ビッグデータの有効活用が患者にも医師にも力となる

ビッグデータの解析が可能になって、医療の世界は激変している。医療機関では電子記録が標準となり、データサイエンティストが扱う疾病データを簡単に集められるようになった。患者が安心して治療に専念できる医療サービスの創出にデータを有効活用できるほか、医師が診断を行う際も判定の難しい病状を見分ける目的でビッグデータ分析結果を活用する試みが進められている。データサイエンティストが提供する新たな知見が、医療の未来を変える可能性も秘めているといえる。

●電気通信

ネットワークや電子機器のさらなる使いやすさを追求

現在の電子機器はネットワークにつながることが大前提となっており、通信データを収集・分析することでネットワークの品質を改善していくことは必須のビジネス課題となっている。また、近年の電子機器の進化はセンサーの発展が支えている面があり、様々な電子機器が搭載するセンサーで収集されたデータを分析して、製品の改良や新サービスの開発、トラブル・不具合の解消などに結びつけるソリューションを提案することがデータサイエンティストの仕事になる。

●B2B

注目のIoTにもデータ分析が必須　顧客のニーズを満たす提案が仕事だ

B2B の世界ではIoT（モノのインターネット）がホットなテーマ。提供するハードとソフトの連携から得たデータを分析し、顧客の生産性向上に寄与することが求められる。また、コンサルティング会社などが顧客のビジネス課題を解決するソリューションを提供する際も、データサイエンティストが分析した結果をもとにニーズに合った提案を行うことで、自社の業績アップにつなげることができるだろう。顧客の欲求を満たさなければならず、シビアな分析が必要になる分野だ。

●業務改善

業務効率化と生産性向上、働き方改革にも威力を発揮

ビジネスの世界では業務効率化と生産性向上が永遠の課題。さらに昨今は「働き方改革」が注目され、どの企業も業務改善を迫られている。データサイエンティストによるビッグデータ解析により、製造業であれば工場ラインのエラー検出や故障予測、歩留まり対策などに活かせる。流通業なら在庫管理で使えるだろう。また、総務人事でもデータ解析を業務改善に向けた施策に役立てることができる。どの場面にデータを活かせるか、その見極めもデータサイエンティストの仕事だ。

●その他

データ活用戦略を考えるすべての組織が働き場所になる

ここまでに挙げた分野以外でも、たとえば電気・ガス・水道といった公益事業、弁護士・会計士などの士業、広告代理店、観光業、交通機関、さらにはスポーツ関係やエンターテインメントなど、データ活用が行われている業種は枚挙にいとまがない。ビジネスだけでなく、大地震からの復興や野生動物の保護など、より良い世界をつくるための「Data for Good」にもデータサイエンスが活用されている。なお、「Gather IQ」というアプリでその一端に関わることができる。

[PR]提供：SAS Institute Japan