求められる技術的視点とビジネス的視点
データマイニングに求められるもの
デジタルデータが世の中に溢れ続けている時代にあって、データマイニングとビジネスはもはやセットで考えるべき重要なことです。情報や流行の流れのスピードが速く、人々の選択肢が多様化する中で企業が生き残っていくためには、ビッグデータから集められる情報分析は不可欠です。しかし、データマイニングは単にデータを集計すれば良いというものではなく、さらに一歩踏み込んだスキルが求められる繊細な業務でもあります。そのため、これからフリーランスになってデータマイニングを仕事にしたいと考えているならば、身に付けておきたい「視点」があります。
データマイニングができる人材に必要な視点とは
データマイニングを行う人材として重要なのが、ビジネス的な視点と技術的な視点です。これらのどちらかが欠けてしまうと、データマイニングによって得られる効果は弱くなります。膨大なビッグデータからのデータ収集の分析から運用までカバーするためには、幅広い視点を持つために世の中の動きを読むということも大切です。では、ビジネス的視点と技術的な視点の双方について、さらに具体的に掘り下げて考えてみましょう。
ビジネス的視点とは
データマイニングで扱うデータは、リアルタイムで更新されている鮮度の高いものが多く、コンピューターの力なくしては選別すらできないほどの情報量です。情報の取得にはコストがかかるものもありますが、高いコストをかけてでも収集すべきデータなのか、それとも他のデータで代用可能なものなのか、ビジネス的な視点から考えて判断する力が求められます。データマイニングの目的は、分析した数値をビジネスに活用することなので、ただデータを解析すれば良いというものではありません。本当に大切なのは、分析結果からビジネスの現状を把握し、問題点や改善点を見つけて新たなビジネスモデルを提案するところまで行うことです。
技術的視点とは
ビジネスにも通用するだけのデータマイニングを実行するには、当然のことながら技術的な視点も重要になります。データ解析に便利なツールなどもありますが、それらは専門知識のない人が簡単に扱えるようなレベルではなく、ITに関する高い知識と技術が必要になります。また、好奇心や探究心がある人は、集積したデータから何かを読み取ろうとする能力が高く、データ分析を作業として行うというよりも、興味があることを突き詰めて答えを探すことを楽しむことができるため、データの海の深いところから新種の発見を果たす可能性も高くなります。しかし、その時点ではまだ結果としてはまとまっていないので、他の人が見て理解できる状態に整理し直す必要があります。最後にいかに上手にまとめるかがデータマイニング技術の見せどころなので、最後まで集中力が求められる仕事でもあります。
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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。
