𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘃𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘃𝘀 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲
データは至る所に存在します。あらゆる購入やクリックが情報となります。企業は毎秒、膨大な量のデータを収集しています。真の価値は、生のデータをビジネス上の意思決定に役立つインサイトへと変換することから生まれます。
この業務を担う主な3つの分野が、データアナリティクス、データサイエンス、そしてビジネスインテリジェンスです。これらは互いに関連していますが、それぞれ異なります。
Data Analytics この分野は、過去および現在のデータを分析してトレンドを見つけ出します。「何が起こったのか、そしてそれはなぜか？」という問いに答えます。
- データアナリストは、データのクリーニングやレポートの作成を行います。
- SQL、Excel、Power BI、Tableauなどのツールを使用します。
- 売上が減少した理由や、どの製品が最も売れているのかを企業が理解できるよう支援します。
Data Science この分野は未来を見据えます。「次に何が起こるのか？」という問いに答えます。
- データサイエンティストは、予測モデルやAIシステムを構築します。
- 数学、統計学、プログラミングを使用します。
- Python、R、TensorFlowなどのツールを使用します。
- 例として、Netflixのレコメンデーションや不正検知などが挙げられます。
Business Intelligence (BI) この分野は現在のパフォーマンスを監視します。「ビジネスは今、どのような状況にあるのか？」という問いに答えます。
- BIプロフェッショナルは、経営層向けのダッシュボードを構築します。
- 月次収益や利益率などのKPIを追跡します。
- Tableau、Power BI、Lookerなどのツールを使用します。
違いのまとめ：
Data Analytics
- フォーカス：過去と現在
- 目標：パターンを見つけ出し、行動を説明すること。
Data Science
- フォーカス：未来の予測
- 目標：インテリジェントで予測的なシステムを構築すること。
Business Intelligence
- フォーカス：現在のパフォーマンス
- 目標：レポートを通じてビジネスの健全性を監視すること。
AIがこれらの役割を変えつつあります。最新のツールは、レポート作成を自動化し、瞬時にトレンドを見つけ出すことができます。生成AIは、SQLクエリの作成やダッシュボードの要約を支援します。
興味に基づいて進むべき道を選びましょう：
- 問題解決や可視化が好きなら、Data Analyticsを選びましょう。
- 数学や機械学習が好きなら、Data Scienceを選びましょう。
- ビジネス戦略やダッシュボードが好きなら、Business Intelligenceを選びましょう。
データ専門家への需要は高まり続けています。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi