戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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1 章　はじめに：データ分析思考

1.4

 データサイエンス、エンジニアリング、

そしてデータ主導による意思決定

データサイエンスは基本原則・プロセス・技法から構成され、データを（自動的に）分析

することで対象とする現象を理解するために使われます。この本ではデータサイエンスの最

終的なゴールを企業活動における意思決定の改善とします。このことはビジネスにおける直

接的な利益にもつながります。

図

1-1

は、データに関連し相互に関係するさまざまな企業内のプロセスと、データサイエ

ンスの位置づけを示しています。この図では、ビジネスでの注目が高まっているさまざまな

データ処理と、データサイエンスを区別して表現しています。図の上部から見ていきましょ

う。

データ主導による意思決定（

DDD

）とは、単なる直感ではなくデータ分析に基づいて意思

決定を行うことです。例えばマーケティング担当者は、その業界における豊富な経験と本人

の予想だけに基づいて、打ち出す広告を選ぶことがあります。そうした方法とは別に、過去

の広告に対する顧客の反応についてのデータを分析し、その結果から広告を選択することも

できます。ときには両方のアプローチを組み合わせることもあるでしょう。データ主導型の

意思決定は二者択一の意思決定ではありません。さまざまな企業がデータ主導型の意思決定

に多かれ少なかれ携わっています。

データ主導型意思決定のメリットは今では十分に実証されています。経済学者のエリッ

ク・ブリニョルフソンは

MIT

の同僚やペンシルバニア大学ウォートンスクールの共同研究 ...