データマイニングとは？
今後IT職でフリーランスになることを考えている人の中には、データマイニングに関心を持っている人が少なくありません。しかし、実際にデータマイニングとは何かと聞かれると、具体的な業務についての理解が不足している場合も多く見られています。業務内容の幅は、データマイニングを採用している企業によって違いがあることも確かですが、求められていることの根本は同じなので、基本についてしっかりと理解しておくことが大切です。
分析基盤環境の構築と運用
データマイニングを仕事としている人の中には、データサイエンティストという名称で呼ばれている人達もいます。主な仕事は、ビッグデータからの情報収集、蓄積、調査を行うための分析基盤環境の構築と運用です。膨大なデータを解析してビジネスに運用するまでにするためには、その基盤となる部分がしっかりしていないと十分に機能を発揮することができず、スピード重視の業界などの場合、ただ運用できるだけではなく早さも求められるようになります。分析基盤環境の構築と運用の続きを読む
分析基盤環境の分析とレポーティング
データマイニングをするためには、データの分析基盤環境の構築をしないと分析を開始することができせん。多くのデータから何かを発見する方法には、仮説を立ててからデータ分析を行う方法とデータから新たな傾向を発見する方法などがあります。そして、一番大切なのが分析結果を整理して、意思決定者がそれを見て判断できる状態にするレポーティングです。このレポーティングの内容が、ビジネスの行方を左右する重要な要素になります。分析基盤環境の分析とレポーティングの続きを読む
求められる技術的視点とビジネス的視点
データマイニングという仕事に対する認識で多いのが、単純にデータのみを解析するだけという漠然としたイメージです。しかし、実際のデータマイニングには、ITの専門性に加えてビジネスに関する知識も持ち合わせていることが求められます。重要な柱として、データ分析の結果をビジネスにどのように反映させるかということと、高い専門性が求められる作業をこなせるだけの技術面に関することなど、様々な分野における幅広い視点が必要になります。求められる技術的視点とビジネス的視点の続きを読む
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求められる技術的視点とビジネス的視点
データマイニングという仕事は、その名称からもデータ分析の仕事がメインになると考えられがちですが、実際はデータ分析というのは基本的なことで、それをどのようにビジネスに活かしていくかの手腕が重要視される仕事でもあります。そのため、膨大なデータを分析した結果をビジネスに運用するために、技術的な視点とビジネス的な視点が重要な要素になります。この2つの視点にからデータマイニングについて考えると、全体的な仕事のイメージを明確にしやすくなります。
データとの向き合い方
好調なビジネスの勢いをさらに加速させたり、経営不振を改善に導いたりと、データマイニングをすることによって様々なビジネスに多くのメリットをもたらすことができますが、その活用方法を間違えてしまうと全くと言ってもいいほど無意味な作業になってしまう可能性があります。この記事では、レストランの分析データ活用の失敗例を仮定して、間違ったデータの活用方法と本来あるべき活用方法についてわかりやすく解説しています。
データ活用の実例
ビッグデータが活用され始めてから、早い段階でその方法をビジネスに取り入れて成功した事例はいくつもあります。データマイニングは、業種や業界に関係なく活用の余地があり、実際に様々な分野で有効活用されています。プロ野球球団がデータマイニングによって観客を大幅に増やしたり、天気予報サイトが顧客から集めたデータを活用してサービスを向上させたりしていますが、過去の実例を見ることによって今後のデータ分析のヒントを得ることもできます。
