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「Infused Analytics」全く新しい第三世代BIツール

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2021年08月21日

データサイエンス VS データアナリティクス:その違いとは?

  BI

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ビッグデータは、企業が実用的な洞察力と結果を得られることから今日のIT業界の主要な構成要素となっています。しかし、このような大規模なデータを作成するには、適切な情報を得るためにデータを解析するための理解と適切なツールが必要となります。ビッグデータをよりよく理解するために、データサイエンスとアナリティクスの分野はこれまで学術的な分野に留まっていましたが、ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析ツールに不可欠な要素となっています。

 

しかし、データアナリティクスとデータサイエンスを区別するのは困難です。両者は相互に関連しているにもかかわらず、異なる結果をもたらし、異なるアプローチを追求します。ビジネスで生成されるデータを調査する必要がある場合は、両者が何をもたらすのか、そしてそれぞれがどのように異なるのかを把握することが重要です。ビッグデータ分析を最適化するために、この2つのカテゴリーを分類し、その違いを検証し、それぞれが提供する価値を明らかにします。

 

データサイエンスとは?

データサイエンスは、大量の生データや構造化されたデータの大規模なデータセットから実用的な知見を得ることを目的とした学際的な分野です。この分野の主な目的は「知らないこと」に対する答えを見つけ出すことです。データサイエンスの専門家は、コンピュータサイエンス、予測分析、統計学、機械学習などのさまざまな技術を駆使して膨大なデータセットを解析し、まだ考えられていない問題の解決策を確立しようとします。

 

データサイエンティストの主な目的は、質問をし潜在的な研究の可能性を見つけることであり、具体的な答えを求めず、正しい質問を見つけることに重点を置いています。専門家は、潜在的なトレンドを予測し、異なるデータソースや切断されたデータソースを調査し、情報を分析するより良い方法を見つけることでこれを達成します。

 

データアナリティクスとは?

データアナリティクスとは、既存のデータセットを処理し、統計的な分析を行うことです。アナリストは、現在の問題に対する実用的な洞察を得るために、データを収集、処理、整理する方法を考案し、そのデータを最適な方法で提示することに専念します。より簡単に言えば、データとアナリティクスの分野は、答えのない問題を解決することを目的としています。さらに重要なことに、それは即座の改善につながる可能性のある結果を生み出すことに基づいています。

 

データアナリティクスは、多様なデータソースを組み合わせ、結果を単純化しながら関連性を見出すのに役立つ、より広範な統計・分析のいくつかの異なる分野を含んでいます。

 

Sisenseのアナリティクスを実際にご覧ください:

 

 

違いは何か?

多くの人がこれらの言葉を使い分けていますが、データサイエンスとビッグデータアナリティクスは独自の分野であり、その大きな違いは範囲にあります。データサイエンスは、大規模なデータセットをマイニングするために使用される分野群の総称です。データ分析ソフトウェアは、これのより焦点を絞ったもので、より大きなプロセスの一部と考えることもできます。アナリティクスは、既存のクエリに基づいて、すぐに適用できる実用的な洞察を実現することに専念します。

 

この2つの分野のもう一つの大きな違いは、探求心の問題です。データサイエンスでは、特定のクエリに答えるのではなく、膨大なデータセットを、時には構造化されていない方法で解析し、インサイトを見つけ出します。データアナリティクスは、既存のデータに基づいて答えが必要な質問を念頭に置き、集中的に行うことで効果を発揮します。データサイエンスでは、どのような質問をすべきかに集中して幅広い洞察を得ることができますが、ビッグデータアナリティクスでは、質問に対する答えを発見することに重点を置いています。

 

より重要なのは、データサイエンスは特定の答えを見つけることよりも、質問をすることに重きを置いているということです。この分野では、既存のデータに基づいて潜在的なトレンドを確立したり、データを分析してモデル化するためのより良い方法を実現することに重点を置いています。

 

 

データサイエンス

データアナリティクス

範囲

マクロ

ミクロ

ゴール

適切な質問をするために

実用的なデータを見つけるために

主要分野

機械学習、AI、検索エンジン・エンジニアリング、企業アナリティクス

ヘルスケア、ゲーム、旅行など、すぐにデータが必要な業界

ビッグデータの活用

Yes

Yes

 

この2つの分野は表裏一体のものと考えられ、その機能は高度に相互に関連しています。データサイエンスは、重要な基礎を築き、大規模なデータセットを解析して、初期の観察結果、将来の傾向、重要な可能性を秘めた潜在的な洞察を生み出します。これらの情報は、それ自体がいくつかの分野、特にモデリング、機械学習の改善、AIアルゴリズムの強化などに役立ち、情報の分類や理解の仕方を改善することができます。しかし、データサイエンスは、これまで気づかなかった重要な疑問を投げかける一方で、確たる答えをほとんど提供していません。そこにデータアナリティクスを加えることで、私たちが知らないと思っていることを、実用的に応用できる洞察に変えることができるのです。

 

この2つの分野を考える際に重要なのは、「データサイエンス」と「データアナリティクス」という見方をすることではありません。代わりに、私たちが持っている情報だけでなく、その情報をよりよく分析・検討するために不可欠な全体の一部であると考えることが重要です。

 

※本記事は、「Data Science vs. Data Analytics — What’s the Difference?」を翻訳・加筆修正したものです。

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