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ビデオ: 「AI」と「データ」が変えるビジネスの未来とは？～草野隆史×嶋田光敏×武永修一×鈴木健一 2024
ビジネス・エンタープライズ内で、データ・サイエンスは、ビジネス・インテリジェンスと同じ目的を果たします。つまり、変換するためには、ビジネスリーダーとマネージャーがデータに基づいた意思決定を行うために使用できるビジネスの洞察に変換します。
構造化および非構造化データソースが大量にあり、完全ではない場合があり、そのソースを企業全体の意思決定支援の貴重な洞察に変えたい場合は、データ科学者にお問い合わせください。ビジネス中心のデータ科学は多面的であり、以下の要素を組み込んでいます。
<！定量分析：-
数学的モデリング、多変量統計分析、予測、および/またはシミュレーションの形態であり得る。 多変量
という用語は、複数の変数を指します。多変量統計分析は、一度に複数の変数の同時統計分析です。 プログラミングスキル： 生データを分析し、ビジネスユーザーがこのデータにアクセスできるようにするには、プログラミングに必要なスキルが必要です。
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<！ビジネス知識： あなたの知見の関連性をよりよく理解できるように、ビジネスとその環境に関する知識が必要です。
データサイエンスは先駆的な分野です。データ科学者は、データ探索、仮説形成、仮説検定（シミュレーションと統計モデリングによる）の科学的方法を採用することが多い。ビジネス中心のデータ科学者は、しばしばビジネスデータのパターンや異常を調査することにより、貴重なデータの洞察を生成します。ビジネスコンテキストにおけるデータ科学は、一般に -
<！ - 3 - > 内部および外部データセット：
データサイエンスは柔軟性があります。内部および外部の構造化データおよび非構造化データのソースから、ビジネス・データ・マッシュアップを簡単に作成できます。 （データマッシュアップ
は、2つ以上のデータソースの組み合わせであり、それらを一緒に分析して、ユーザーに状況のより完全な見方を提供する。）-
ツール、テクノロジ、およびスキルセット： ここでの例には、クラウドベースのプラットフォーム、統計および数学プログラミング、機械学習、PythonおよびRを使用したデータ解析、高度なデータの視覚化が含まれます。ビジネスアナリストのように、ビジネス中心のデータ科学者は、ビジネスマネージャーや組織リーダーが使用する意思決定支援製品を制作しています。これらの製品には、分析ダッシュボードとデータ視覚化機能が含まれていますが、一般的に表形式のデータレポートや表はありません。 ビジネス中心のデータサイエンスに役立つデータ データサイエンスを使用して、標準サイズの構造化されたビジネスデータ（BIと同じ）または構造化、半構造化、非構造化のビッグデータ。データ科学ソリューションは、リレーショナルデータベースに格納されたトランザクションデータに限定されません。データサイエンスを使用して、利用可能なすべてのデータソースから貴重な洞察を作成することができます。これらのデータソースには、
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トランザクションビジネスデータ： 実証済みのデータソース、トランザクションビジネスデータは従来のBIで使用される構造化データのタイプであり、管理データ、顧客サービスデータ、運用データ、および従業員のパフォーマンスデータを収集します。
ブランドまたはビジネスに関連するソーシャルデータ：
このルーブリックの対象となるデータには、電子メール、インスタントメッセージング、Twitter、Facebook、LinkedIn、Pinterestなどのソーシャルネットワークによって生成された非構造化データ、とInstagram。
業務からのマシンデータ：
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SCADAデータ、マシンデータ、センサデータなどの非構造化データが自動的に生成されます。頭字語SCADAは、999のオンコロジーおよび999のオンコロジーの999のオントロールおよび999のオンコロジーを指す。 SCADAシステムは、遠隔操作の機械システムおよび機器を制御するために使用されます。それらは、機械および装置の動作を監視するために使用されるデータを生成する。 オーディオ、ビデオ、画像、およびPDFファイルデータ：
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これらの定評のあるフォーマットはすべて、非構造化データのソースです。 ビジネス中心のデータサイエンスに役立つテクノロジーとスキルセット
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データサイエンスの製品は大量のデータから生成されることが多いため、クラウドベースのデータプラットフォームソリューションが一般的です。データサイエンスで使用されるデータは、Hadoop、MapReduce、超並列処理などのデータ設計された大規模データソリューションから得られることがよくあります。 データ・サイエンティストは、革新的でフォワード・シューターであり、彼らが解決した問題を正確に解決するために外から考えなければならないことがよくあります。利用可能な場合、多くのデータ科学者はオープンソースのソリューションに傾きがちです。コストの観点から、このアプローチはこれらの科学者を雇用している組織にとって有益です。
ビジネス中心のデータ科学者は、機械学習技術を使用して、一連のビジネスやビジネスに関連する巨大なデータセットのパターンを見つけることができます。彼らは数学、統計、プログラミングに熟練しており、予測モデルを生成するためにこれらのスキルを使用することがあります。 PythonやRでプログラミングする方法は一般的に分かっていますが、そのほとんどはSQLを使って構造化データベースから関連するデータをクエリする方法を知っています。彼らは通常、ビジネス中心のデータサイエンス、エンドユーザーはビジネスマネージャーおよび組織リーダーであり、エンドユーザーにデータの洞察を伝えるのに熟練しています。データ科学者は、貴重なデータの洞察を伝達するために、口頭、口頭、および視覚的手段を使用することに熟練していなければなりません。 ビジネス中心のデータ・サイエンティストは、企業内の意思決定支援の役割を果たしますが、ビジネスアナリストとは異なり、通常、数学、科学、工学、またはこれらのすべての分野において学術的、これは、ビジネス中心のデータ・サイエンティストもまた、ビジネス管理の強力な実質的な知識を持っていると言いました。
