データサイエンスの進め方。プロジェクトの各フェーズ、その中身を解説

データサイエンスの時代

データサイエンスが人口に膾炙するようになって久しいです。

数年前にデータサイエンティスト協会から取材を受けまして、自分自身がどのようにデータサイエンスの取り組みを前職の楽天で始めてきたかについて触れつつ、必要なスキルやマインドについてお話しました。

現代は、データサイエンス、また、ビッグデータ、IoT と AI の時代と言われてそれらを背景にDX（デジタルトランスフォーメーション）の必要性が叫ばれています。起点となるのはデータ活用です。データを分析し、またそこからのアナリティクスにより予測・最適化を行い、アクションにつなげていく。それをもってビジネスや社会をも変えていくデータサイエンス、データアナリティクスはとてもエキサイティングかつやりがいのある領域だと思っています。

データの分析と活用、データに基づく意思決定と問題解決、データ駆動型の戦略策定と遂行は、データサイエンス、データアナリティクスの業務のコアです。今回は、データサイエンスのプロジェクトにおいて、実際にどのようなアプローチ、ステップで業務を進めていくかについて解説してみようと思います。