データサイエンティスト不在でもビッグデータを活用したい！

企業で急速に求められるビッグデータ活用
機械学習と予測分析で、将来のインサイトを引き出す
ビッグデータ活用を妨げる壁はデータサイエンティストの不足
データサイエンティスト不在でも機械学習と予測分析を可能にする Altair Knowledge Studio

企業で急速に求められるビッグデータ活用

数年前から耳にするようになった機械学習とデータサイエンスという言葉、今ではニュースやインターネットで見かけない日はありません。特にGoogleやIBMなどにより日常生活と切り離せなくなったこれらのテクノロジーは、一過性のトレンドから今ではなくてはならないものにシフトしました。

この流れに伴い、これまで機械学習や予測分析、データサイエンスなどを取り入れることなど検討すらしていなかった企業においても、社内効率の見直しや経費削減を達成すべくそれらの活用を求められるようになりました。

機械学習と予測分析で、将来のインサイトを引き出す

機械学習モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。

ビッグデータ活用を妨げる壁はデータサイエンティストの不足

機械学習やデータサイエンスの必要性は理解していても実際に活用できているかというと、一部のリソース潤沢な大企業でこそ可能かもしれませんが、導入までには数々の課題に直面します。

最も大きな課題として考えられているのが、機械学習やデータサイエンスの知識を有したエンジニアやIT人材の不足です。

データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルセットとして、一般社団法人データサイエンティスト協会では以下の3つを挙げています。

・課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

ビジネス・データサイエンス・エンジニアリングの3つのスキルですが、これらをバランスよく兼ね備えた人材を獲得することは非常にハードルが高いということがわかります。ビッグデータを活用し、ビジネスを加速し、収益性を高めたいと思っても、人材確保でつまずき、なかなか導入できないケースが多いのです。

データサイエンティスト不在でも機械学習と予測分析を可能にする Altair Knowledge Studio

データサイエンティストとして機械学習や予測分析を行うには、プログラミング言語の知識が必要です。特に人気なものは Python、その他R、C/C++、Java などでも機械学習の実装が可能です。

では、このようなデータサイエンティストがいなければビッグデータ活用や機械学習を自社に導入することはできないのかというと、そんなことはありません。プログラミングやコーディングの知識がないビジネスパーソンが簡単に機械学習と予測分析を行うためのプラットフォーム Altair Knowledge Studio（アルテアナレッジスタジオ）があります。Knowledge Studio は、プログラミングを一切せずに GUI（Graphical User Interface）の操作だけで機械学習などの高度な分析を可能にします。

また、多種多様な分析アルゴリズムを使用でき、必要に応じて分析モデルに機械学習やニューラルネットワークを取り入れることもできます。データサイエンスプロセスを複雑にすることなく、レコメンド、シナリオ最適化、感情分析、大規模な異常検知、ビジネスフォーキャストといった高度なユースケースを作成し、たとえば決定木を使えば、データに潜むインサイトを素早く可視化することができます。