収集・蓄積されたさまざまな種類のビッグデータの中から、必要な知見や情報を抽出するデータ分析。データを収集・蓄積したものの、あまりの種類と量の多さに分析の段階でつまずいている方は多いのではないでしょうか。
そこで今回は、ビッグデータ活用のためのデータ分析を専門とする「データ分析会社」を紹介します。データ分析に必要とされる仕事の種類も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
データ分析会社で必要とされる仕事の種類とは？
データ分析会社には、「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」の3種類の仕事があります。
それぞれどのような仕事なのか、詳しく見ていきましょう。
データエンジニア
データエンジニアは、ビッグデータを収集・保存・加工するためのシステムを設計・開発する専門家です。
データエンジニアの主な仕事
- データパイプラインの構築
- データウェアハウスの設計
- データのクリーニング
- データのエンリッチメント
- データセキュリティ
- プログラミング能力
- クラウドコンピューティング
データエンジニアに必要なスキル
- ビッグデータ処理フレームワーク
- データベース管理
- プログラミング能力
- クラウドコンピューティング
- データセキュリティ
- オペレーションスキル
- ビジネス理解
データアナリスト
データ分析家は、ビジネス上の課題や問題を解決するために、データを分析し、統計的手法や機械学習アルゴリズムを活用して意思決定を支援する仕事です。データの収集、クレンジング、可視化、モデリング、報告書の作成など、多岐にわたるスキルが必要とされます。
目的に合わせて「コンサル型」と「エンジニア型」があります。
コンサル型
コンサル型のデータアナリストは、企業や組織のビジネス上の課題を解決するために、データを分析し、意思決定に必要な情報を提供するコンサルタントです。具体的には、データの収集・整理・分析・可視化・報告などを通じて、ビジネス上の問題を解決するアドバイスを提供します。主に、ビジネスストラテジーやマーケティング、財務、人事、業務改善など、幅広い分野にわたるコンサルティング業務を行います。
コンサル型の主な仕事
- ビジネス上の問題の特定と分析
- データの収集、クレンジング、可視化
- 分析モデルの構築
- アドバイスの提供
コンサル型に必要なスキル
- ビジネス知識
- データ分析技術
- プレゼンテーション能力
- プロジェクトマネジメント能力
- コミュニケーション能力
- チームワーク能力
- 問題解決能力
エンジニア型
エンジニア型のデータアナリストは、データ分析プロセスの中で、データ収集や前処理、分析や可視化、モデル構築や評価などの作業を主に担当する役割を持ちます。具体的な仕事内容と必要なスキルを以下にまとめます。
エンジニア型の主な仕事
- 分析したデータからの規則性と要求の抽出
- 課題解決に必要なシステムの構築
- 運用中のシステムの改善
エンジニア型に必要なスキル
コンサル型に必要なスキルに加えて以下の知識も必要です。
- データベースとSQL
- データ分析技術
- プログラミング能力
- データ可視化
- 機械学習
- データエンジニアリング
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビジネス課題を解決するためにデータを分析して価値を創出することを主な仕事としています。
データサイエンティストの主な仕事
- データ分析の計画立案
- データ収集と前処理
- データ分析
- データ可視化
- モデルの構築と評価
- ビジネスに対する洞察の提供
データサイエンティストに必要な知識
- データ分析技術
- ビジネス知識
- コミュニケーションスキル
- データ処理スキル
- プログラミングスキル
- クリエイティブ思考
- 問題解決能力
データ分析会社で取り扱うデータの種類とは？
データ分析会社で取り扱うデータは「パーソナルデータ」「オープンデータ」「産業データ」の3種類です。それぞれがどのようなデータなのか、詳しく見ていきましょう。
パーソナルデータ
個人に関するデータであり、主に企業が保有する顧客情報やマーケティングデータ、社員情報、財務情報などが含まれます。パーソナルデータはプライバシー保護に関する法律や規制に従って適切に扱われる必要があります。
パーソナルデータの活用例
マーケティング
企業は、顧客のパーソナルデータを使用して、彼らの嗜好や購買行動を理解し、適切なマーケティング戦略を開発することができます。例えば、SNSでの広告や、購入履歴に基づく個人に合った商品の提供などがあります。
医療
医療機関は、患者のパーソナルデータを使用して、病気や状態の診断や治療に必要な情報を得ることができます。例えば、電子カルテによる診断情報の共有や、病歴に基づく治療計画の立案などがあります。
政府
政府は、住民登録や社会保障のためのパーソナルデータを使用して、人口動態や社会問題の解決に役立てることができます。例えば、人口統計に基づく政策立案や、災害時の救助活動に必要な情報の収集などがあります。
教育
学校や教育機関は、生徒のパーソナルデータを使用して、教育計画や評価を行うことができます。例えば、学習履歴に基づく個人に合った教材の提供や、成績評価の分析などがあります。
オープンデータ
政府や自治体が公開するデータや、SNSやWebアプリケーションなどから取得できるオープンなデータがあります。例えば、気象庁が公開する気象データや、地方自治体が公開する観光地の情報などがあります。オープンデータは一般的に誰でも自由に利用できるため、ビジネスの他、学術研究や社会課題解決にも役立てられます。
オープンデータの活用例
政策決定の支援
オープンデータを利用することで、政策決定に必要なデータを入手し、政策決定に役立てることができます。たとえば、公共交通機関の運営状況や地域の人口構成データを収集し、交通政策や福祉政策の改善に役立てることができます。
経済活動の促進
オープンデータを利用することで、新たなビジネスやイノベーションの創出が促進されることがあります。たとえば、気象データや農業生産データを収集し、農業やエネルギー分野の新たなビジネスモデルの創出を支援することができます。
関連記事：【データビジネス】仕組み構築から収益化までデータの活用プロセスを徹底解説！
産業データ
産業データとは、ある産業や業界に関する様々なデータのことを指します。産業データには、経済指標、市場規模、競合情報、業界動向、消費者動向、製品・サービスの評価などが含まれます。産業データは、市場調査や競合分析、ビジネス戦略の策定などに活用されます。
産業データは、政府や業界団体が公開するデータや調査結果、市場調査会社が提供する調査レポート、オンラインのレビューや評価、さまざまな企業からのデータなどがあります。また、産業データは時代や産業によって変化するため、常に最新のデータを入手することが重要です。
M2Mデータ
M2Mデータとは、インターネットで接続されたさまざまな機器で交換されているデータのことです。IoTとの高い親和性があります。
知のデジタル化
知のデジタル化とは、自動運転車や産業ロボットのデータなど、企業が自社の製品やサービスから収集したノウハウのデータをデジタル化したもののことです。起こり得るトラブルを事前に予測したり、解決策を見いだしたりするのに使われます。
産業データは、データを保有する企業だけのものになりがちです。そのため、いかに関係事業者間でデータを共有して最適化できるかが、社会にさらなる価値を生み出していく上での課題となっています。
経済産業省はこの課題に対して、複数企業がデータを収集・共有し、重点分野における共有事業を創出するための支援を始めています。2019年に立ち上げられた「産業データ共有促進事業」などがこれにあたります。
※ 重点分野とは、自動運転、モビリティサービス、ものづくり、ロボティクス、プラント・インフラ保安、バイオ・素材、スマートライフのことです。
データ分析会社5選
精度の高いデータ分析で得られた情報は、ビジネスチャンスを生む可能性があります。優秀な人材が在籍しているデータ分析会社は、さまざまなビジネス分野で必要とされるでしょう。ここでは数あるデータ分析会社の中から、特徴あるサービスを展開している5社を紹介します。
株式会社ALBERT
データサイエンスで世界をつなぎ、よりよい未来における新たな価値の共創を掲げて、「We are the CATALYST」をキャッチフレーズに運営されています。
以下が主な業務内容です。
ニューラルネットワークを用いた「ディープランニング」
多くの情報の関連性を明確にする「多変量解析」
樹木状のアルゴリズムで分析する「決定木」
最大の成果を創出する「最適化」
人間の日常的な言語を処理する「自然言語処理」
AIアルゴリズムの構築やシステムの開発・運用、研究機関支援、顧客への独自プロダクトの提供などを行い、データサイエンティストも育成しています。
データセクション株式会社
真に人々の役に立つ技術を追求し、「技術と実社会の融合」を目指した「CHANGE THE FRAME」をキャッチフレーズに運営されています。
以下が主な業務内容です。
ソーシャルメディアから隠れた消費者ニーズを発見する「ソーシャルメディア分析」
顧客行動を基礎に店舗の売上向上を支援する「リテールマーケティング」
高度なAI技術とビッグデータを活用してクライアントの課題解決を図る「AI・システム開発」
ソーシャルメディアやマーケティングの分析ツールとして、「Insight Intelligence Q」や「FollowUP」が提供されています。またAIを活用した画像の解析・変換やSNSデータの分析・活用も行われています。
株式会社ジーニー
「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」をスローガンに掲げて、「魔法のようなマーケティングテクノロジー」をキャッチフレーズに運営されています。
以下が主な業務内容です。
メディア向けサービスとしての純広告やネットワークの最適化
代理店サービスとしてのGenieeSSPを活用した集客業務
広告主向けサービスとしての運用型広告に特化したディスプレイ広告の運用
GenieeSSPとは、広告収益を最大化させるために運用されている独自のプラットフォームのことです。また、自社ブランドとして「Ads Platform」と「Marketing Cloud」の2つを展開しています。
株式会社ブレインパッド
ビジネス力、分析力、エンジニア力の3つを兼ね備え、データの分析から運用までを信頼できるノウハウでサポートしています。「変化の時代、データが巡る経営を」をキャッチフレーズに運営されています。
以下が主な業務内容です。
高い実績の分析力を活用した「データ分析サービス」
プロによるデータ活用の設計を経営に実装する「プロフェッショナル・サービス」
可視化や効率化などの実用的なSaaSによってデータ活用をサポートする「プロダクト・サービス」
付加価値の高いビッグデータの高速分析や分析結果の実装など、存在感のある企業を目指している会社です。
株式会社アイディオット
「データで社会問題を解決する」をスローガンに掲げて、「サスティナブルな世界を実現する未来志向型データプラットフォーム」をキャッチフレーズに運営されています。
以下が主な業務内容です。
最高レベルの技術を駆使したデータの加工・管理・活用支援
AIを駆使してDXを加速させる業務の効率化
最安・最速でのソフトウェア開発
独自の未来予測シミュレーター「ADT」を用いた社会問題の解決と多様化するニーズへの対応
4つの独自プラットフォームを活用した、サービスの開発・運用サポート
「BtoB領域の脳と心臓になる」のビジョンのもとに、AIやデータを駆使し、社会貢献や最先端のデジタル戦略を提案しています。
まとめ
今回は、ビッグデータの活用に必須のデータ分析を、力強くサポートしてくれるデータ分析会社を紹介しました。 データを分析するには、優れたスキルをもつ専門家が必要だとわかってもらえたのではないでしょうか。しかし自社で専門家を育てたり雇ったりするのは、経営状況にそぐわないこともあるでしょう。
データ分析を専門に行う会社は、蓄積された実績と培ったノウハウで企業や個人を強力にサポートします。興味のある方は、ぜひご利用を検討してみてはいかがでしょうか。 マッチメンの製品もデータ解析に特化しており、効率的なビジネス展開をサポートします。データの力を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を高めるお手伝いをさせてください！
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
