(H38) データサイエンスとデータマネジメントの関係がよくわかる！-1 (2019.7.30） by 須賀優樹 より抜粋加筆しました。

⑴ データサイエンスとデータマネジメントの違い

私は、「データサイエンス」と「データマネジメント」の関係性を分かりやすく例えるために、以下に呼びます。
「料理と冷蔵庫」


料理に例えると以下です。
①データ：食材そのもの
②データマネジメント：食材（データ）を冷蔵庫に入れて保存しておくこと
③データサイエンス：食材を使って料理をすること


⑵ データサイエンスとは

「データを使って、現実の出来事を明らかにしようとする」試みのこと。

つまり、
「データから何かしらの意味見出す」ということがデータサイエンスの役割、ということになります。


⑵ 「データサイエンスはデータ分析の考え方や技術の一部」と言える

「データ分析」というものは、
マーケティング・リサーチのような、「取れたサンプルのデータを分析して、その結果から全体を予測する」という分析においてはとても有効な手法です。


しかし、「データサイエンス」は、
これまで行われてきたデータ分析の考え方や手法とは、根本的に異なる概念で成り立っています。

例えば、現在のデータサイエンスでメインとなる手法に、「機械学習」というものがあります。


これは文字通り「機械に学習させる」ということで、
これまでの統計学では平均や分散、相関と言った観点でデータの特徴を人が把握していました。

機械学習では、
すべてのデータをアルゴリズムに渡せば、すべての特徴をもったまま計算を実行できるのです。


これまでとは桁違いの複雑な判断や精度が出せる、
というのが「データサイエンス」と言えます。

よって、データサイエンスを活用すれば、
以下ができるため、ビジネスに活用することができれば非常に大きな「価値」を生みます。

①これまでのデータ分析手法では発見できなかったデータの特徴

②モデリングなどをすること


⑶ データマネジメントとは
「データをビジネスに活かせる状態を継続的に維持し、さらに進化させていくための組織的な営み」


簡単に言うと以下です。
「データをビジネスに活用するために、色々な人が協力しながら取り組んでいきましょう」


情報通信白書によると、
データ利用における課題を見ると、課題のTOP5は以下です。

❶データ利用による費用対効果が分かりにくい
❷データが散在していて分析できない・しにくい
❸分析・利用する体制が社内にない
❹どのように利用してよいか分からない
❺データの分析・利用に費用がかかる


顧客情報、商談、日々の顧客とのやり取りなど、
各社員に点在している、企業情報を「経営を左右する資産データ」へ変えて、統合管理していきます。


それにより、小さい変化のうちに、素早い対応が可能になります。
①トラブルの早期回避
②チャンスを見逃さない
③社員の突然の辞職


業務デジタル化の次に来る？