速習！DXキーワード・トレンド ~ビッグデータとデータサイエンス~

takumi_1453

経営・経営企画

ビッグデータとデータサイエンス

◆キーワード
　・データサイエンス
　・大規模言語モデル（LLM）
　・データマイニング
　・エッジ・アナリティクス
　・オルタナティブデータ
　・ビッグデータ
　・ビッグデータ解析
　・DWH（データウェアハウス）
　・データクレンジング
　・プローブデータ（自動運転のAIデータ）

①データサイエンス
　様々なデータから知見や洞察を引き出そうとする科学研究分野
　✅️以下のような技術要素を利用する
　プログラミング力
　　機械学習
　数学・統計学
　　伝統的な研究
　ビジネス力
　　データエンジニアリング
　✅️ビッグデータを活用する
　インターネット✕IT✕AI
　✅️ビジネス、医療、教育等応用範囲が
広い

②大規模言語モデル（LLM）
　大量のテキストデータを学習し、言語の理解や生成を行うAIモデル
　✅️膨大な量のテキストデータを学習し、言語を生成する（生成・要約・翻訳・解説など）
　✅️人間の言語能力に匹敵

③データマイニング
　大量のデータから有用なパターンや関連性、法則性を抽出するプロセス
　✅️データの山→知見の発見
　✅️端末✕センサー→迅速かつ合理的
　例）信号機センサー✕監視カメラ→警報

④オルタナティブデータ
　従来の金融データ、トラディショナルデータとは異なる、非伝統的なデータソースからの情報
　例）非定型・非金融
　　気象情報、衛星写真、位置情報、特許情報
　例）定型・非金融
　　POS売上データ、企業統計、交通量、カード利用情報
　例）定型・金融
　　IRテキスト、記者会見動画
　＊トラディショナルデータの例）
　　企業財務情報、株式注文情報、金融統計、速報値
　✅️民間企業からのデータは固有性・不定形が特徴

⑤ビッグデータ
　人間では全体を把握することが難しい巨大なデータ群
　✅️構造化データ
　　固定長、EXCEL、CSV
　✅️半構造化データ
　　XML、JSON
　✅️非構造化データ
　　音声、画像、動画、テキスト、PDF
　＊形式により分析手法が異なる
　＊半構造化データ、非構造化データは運用が難しく、データが大規模で整理・変換をする必要があり、管理体制構築が必要

⑥ビッグデータ解析
　大量かつ多様なデータセットを集合・分類・整理・加工して、目的に応じて成型したり、図表化すること
　✅️集計・分析結果から洞察や予測を行う
　✅️ビジネス戦略・市場分析・リスク管理を行う上で、次の観点が重要
　・属人化の防止　　・意思決定
　・事実ベースの施策・ビジネスチャンス
　✅️適切に運用することで、競争力、課題解決、効率化、将来性といった効果が得られる

⑦DWH（データウェアハウス）
　大量のデータを統合的に保管・管理するシステム
　✅️データ
　　↓
　　データレイク　未整理データを保管
　　↓
　　DWH　データクレンジング・整理データを蓄積
　　↓
　　抽出　スピーディに提供できる
　✅️分析結果の提供を迅速化することで、ビジネスインテリジェンス、レポート作成、データ分析といった意思決定のための作業も迅速化する

⑧データクレンジング
　データの品質を高めるための処理
　
　不完全/不正確/重複のあるデータ
　　✕入力値　✕欠損　✕配置　✕形式
　　↓
　データクレンジング　修正・削除
　　↓
　修正データ　効率化・質向上・信頼

⑨プローブデータ（自動運転のAIデータ）
　自動運転車などから収集された膨大な交通、走行データ

　道路状況・交通の乱れ・パターンを分析
　↓
　自動運転技術
　↓
　位置・交通データの整備・生成
　↓
　ビッグデータ
　↓
　スマート道路

　＊道路交通情報通信システムセンター
　　◎渋滞解消　◎ルート最適化
　

stshige

営業

売上予想が事実に基づいて判断できそう

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

yoh_t

営業

今後あらゆる面でのデータが集まってくる。それを用い答えであろうものが出せるようになる。
恐らく人間が考えるよりも正確なものになるのであろう。ただしその答えを理解できる、チェックできるだけの
知識と思考は取得していなければならない。

kyo1227

営業

ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです

t_n_chocolate

IT・WEB・エンジニア

IT用語について理解することができました。

1250405

その他

ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです

zummy_0617

金融・不動産　関連職

他部署へ異動するとき、荷物を運ぶ際の立替金を請求しなければならないです。エクセルで請求書の自分の振込先や配送料を起票したうえ、管理者に回してそのあと、汎用ワークフローで請求書をPDF化でスキャナーをかけました。そのファイルをコピーして管理者に承認を頂いて手続きを終えました。データの手続きが簡略したんだと感じました。

atsushi_komaki

金融・不動産　関連職

ビッグデータとは単なる情報の集まりであり、そこから何が知りたくて、何が必要で、何をするかが大切ということが分かった。

hinadra

営業

ビッグデータから自分が必要としている物をいかにマイニングできるかが課題になってきそうです。
データ自体も絶えず更新・再構築されているので一度抽出したらおしまい、ではなくクレンジングを行い常に最新の情報にしておくことが重要であると感じました。