信じたくても信じたくなくても、私たちはデータによって動かされる世界に生きています。私たちが購入する商品、よく行く場所、Netflixで観る映画など、それらはすべて世界中の企業にとって貴重なデータを生み出しています。
データサイエンスの真の可能性はまだほんの一部に過ぎませんが、データ分析はビジネスリーダーにとって新たな良きパートナーとなるための大きな一歩を踏み出しています。データサイエンスを活用することで、企業はより的確で情報に基づいた意思決定を行うことができ、顧客維持率の向上と売上増加につながります。
2019年までに、世界のアナリティクス市場は2014年と比較して2倍以上に拡大しました。さらに、2033年までに年平均成長率（CAGR）30.08%で成長すると予想されています。これらの数字はデータサイエンスへの関心の高まりを示していますが、注目すべきは、世界中で収集されるデータの90%が過去2年間に作成されたという事実です。データ量の急速な増加に伴い、データサイエンスは継続的に成長し、変化し、適応を続けています。
以下は、2020 年のデータ サイエンス業界を席巻し、おそらく今後も続くと思われるいくつかのトレンドです。
企業はデータ主導の考え方を採用する
データは、プロジェクト開発と経営管理の両方において非常に重要な役割を果たし始めており、それには十分な理由があります。データは意思決定に影響を与え、データを活用することで、実際の顧客情報に基づいた意思決定が可能になります。
データドリブンな文化を導入することで、企業は従業員をトレーニングし、データに基づいて考える方法を指導することができます。データ分析への継続的なアクセスは、従業員が常に変化する消費者ニーズにより適切に対応できるよう、業務を調整するのに役立ちます。
しかし、データサイエンスが企業にとって真に役立つためには、ビジネスリーダーがデータサイエンティストと連携し、実りある関係を築く方法を学ぶ必要があります。データサイエンスは企業にとって有益な情報を提供できることは事実ですが、その用途は依然として限られており、大きな目標を達成するには時間がかかる可能性があります。データサイエンティストとのコミュニケーションを改善し、データファーストのアプローチを採用することで、ビジネスリーダーはデータ分析で何が実現でき、何が実現できないかをより深く理解し、最終的にはより現実的な期待値を設定する方法を学ぶことができます。
サービスとしてのデータサイエンス
簡単に言えば、Data Science as a Service (DaaS) はクラウドベースのデータ収集および分析サービスであり、企業は社内にデータ管理チームを導入することなく、消費者データに関する重要な洞察を得ることができます。
2018年には、大規模組織の90%がDaaSから収益を上げると予測されていました。この予測が正確に達成されたとは言えませんが、DaaSへの関心は飛躍的に高まっています。DaaSを利用することで、企業はクラウドベースのプラットフォームを通じて貴重なデータインサイトにアクセスでき、ソフトウェア、ハードウェア、社内人材への投資が不要になります。これは、データ管理部門を立ち上げるためのリソースが不足している中小企業にとって特に有用です。
これらすべての価値ある洞察をわずかなコストで、はるかに速く得られることが、企業が DaaS にますます関心を寄せている主な理由の一部です。
データのプライバシーとセキュリティの向上
消費者は、自分のデータがどのように収集、保管、分析、共有されるかについて、ますます関心を寄せています。FacebookやGoogleなどの企業は、独自の裁量でユーザーデータを収集・共有することで知られており、この件で世間の厳しい監視や法的問題に直面し、それ以来、ユーザーデータ保護を強化するための変更を行ってきました。
2019年の統計によると、消費者の半数以上が2018年と比較してデータプライバシーへの関心を高めていることが明らかになりました。データプライバシーに対する顧客の要求に応えるために、企業は「データプライバシー・バイ・デザイン」と呼ばれるアプローチを採用する必要があります。これは、より安全で積極的な方法でユーザーデータを収集・管理するものです。このアプローチにより、企業はユーザーのプライバシーを尊重しつつ、機械学習モデルのトレーニングに十分なデータを収集することができます。
この背後にある考え方は、企業がモデルの学習に必要なデータだけを収集できるようにしつつ、ユーザーがいつでもデータを消去できるようにすることです。最終的な目標は、リバースエンジニアリングによってデータを提供するユーザーを特定できないようにすることです。
拡張分析とデータ管理
拡張アナリティクスは、重要なビジネスインサイトの発見と可視化のプロセスを自動化し、リーダーがより良いビジネス上の意思決定を行えるようにすることを目的としています。これは手動アプローチでも実現可能ですが、拡張アナリティクスはより迅速かつ正確に同じ作業を実行します。
拡張分析が適切に機能するためには、企業はよりデータ主導の文化へとアプローチを転換し、それを組織全体に広める必要があります。
データは驚異的なペースで増加しており、組織がこの増加に対応するために必要な技術スキルを蓄積することはほぼ不可能です。データ管理プロセスに人工知能（AI）と機械学習を導入し、データの収集、保存、管理を支援することで、技術スタッフは人間の関与を必要とするタスクに集中できるようになります。
Pythonがトップの座を獲得
Pythonは、世界中のデータアナリストにとって頼りになるプログラミング言語へと成長しました。2019年の調査では、Pythonが最も急速に成長している主要プログラミング言語であり、プログラマーの間で最も好まれる言語として第2位を獲得したことが明らかになりました。
Pythonがこれほど人気を博した理由は、データサイエンスと機械学習のための膨大なライブラリがすべて無料で利用できるからです。Pythonはブロックチェーンアプリケーションの開発にも使用でき、初心者でも簡単に習得できます。
この傾向が続けば、今後 5 年以内に Python がナンバーワンのプログラミング ツールになると予想されます。
ビジネスが発展するにつれて、生成されるデータはますます増えていきます。しかし、これらの膨大なデータを適切に収集、保存、分析する手段がなければ、企業はその潜在能力を最大限に活用することはできません。データサイエンスをビジネスプロセスに統合し、変化する市場トレンドに対応することで、大企業、中堅企業、中小企業を問わず、企業は効率性を向上させ、競合他社に打ち勝つことができます。
