データマイニングとは？環境構築と運用について

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データサイエンティストとは

データマイニングの仕事をする人をデータサイエンティストと呼ぶことがあります。データサイエンティストという名称を聞くと、統計やグラフなどを分析する人のことを想像するかもしれません。実際、データサイエンティストに求められるのは、ITシステムやSNS、ブログなど、日々発信され続けている新しいデータを収集、蓄積、調査するための分析基盤環境を構築し、そこから様々な仮説を立てて分析し、新たな傾向を見つけ出すことで、それらの分析結果をレポート化し、それらを事業促進のために運用するというところまで行うことが求められます。では、分析基盤環境の内容についてもう少し深く掘り下げてみましょう。

分析基盤環境を構築するということ

分析基盤環境とは、インターネット上のソーシャルデータを収集し、保管する環境のことです。情報分析をするためには分析の根拠となるデータが必要ですが、バラバラのデータをただ集めただけでは解析しづらい状態なので、システムのログやSNSなどからデータを収集するための処理方式を構築しなければなりません。そうすることで、全てのデータを扱いやすい状態にして保管することができます。そして、日々溜まっていくデータを蓄積するためのデータベース環境を構築しますが、データベースによって構造などがかなり異なるため、データ管理をする上で最も適切なデータベースを見極めなければなりません。
そのようにして、データの収集、蓄積の環境が整えば、後はそれらを運用するだけです。データ運用のためのBIツールや、その他のデータ操作を可能にする環境を構築し、必要に応じて運用していきますが、業界によっては情報スピードが極端に早い場合もあり、分析に要する時間がかかることによって競合他社から一歩出遅れてしまうということも多いため、ストレスなく情報を運用することができるように環境を整えなければなりません。そのため、データの操作環境にかかる負荷によって、解析スピードに障害を起こさない最適のツールを選択しなければならず、そのための幅広い知識と判断が重要になります。

データサイエンティストとして働く

データサイエンティストとしての仕事において、データ活用に関わる業務内容になることは間違いありませんが、企業によってその仕事内容には幅があることも事実です。名称もデータサイエンティストではなく、データアナリストやデータマイニングエンジニアなどと呼ばれる場合もあり、働き方は会社員だけでなくフリーランスの場合もあります。いずれにしてもデータの収集、解析を行うのが主な仕事ですが、運用までは行わず、分析専門の業務になることもあります。そのため、データサイエンティストとして働きたい場合には、求められている要件について具体的に把握しておくことが大切になります。