ビッグデータがもたらす新たな価値創造のカギとは？
日々拡大するデータの利活用は、複雑化するビジネス課題の解決を後押しする手段となります。組織が保有する情報をデータウェアハウスで整理し、BI（Business Intelligence）ツールを活用して分析を進めることで、意思決定の正確性やスピードが高まりやすくなります。
たとえば、データマイニングやテキストマイニングによって大量のデータから有用なパターンを抽出し、隠れたインサイトを見いだすことができます。さらに、データサイエンスのサイクルを組み合わせることで、科学的な根拠に基づいた問題解決が期待されます。また、こうした知見を総合的に戦略へと落とし込むためには、ビッグデータを扱える視点と専門性が求められ、データサイエンティストの存在がますます重要視されています。
これらの視点を押さえておくことは、業務効率の向上や新たなサービス創出など多様なシーンに役立ち、就活や転職を含むキャリアアップの可能性を広げるきっかけにもなるでしょう。
学習ポイントをチェック
- なぜ業務データを整理する必要があるのか？
データウェアハウスで情報を一元管理し、BIツールと連携することで的確な意思決定に結びつけやすくする - データ分析で何が見えてくるのか？
データマイニングやテキストマイニングを使ってパターンを抽出し、潜在ニーズや課題を浮き彫りにする - ビッグデータ活用が進む背景
さまざまな分野で膨大な情報が蓄積され、これを活かせば多角的な視点から新たな価値を生み出せるため - データサイエンティストが注目されるわけ
データサイエンスのサイクルを回しながら、ビジネス戦略へ落とし込む高い専門性が求められている
データを正しく捉える視点を持つことで、業務改善から新規プロジェクトまで幅広い場面に活かしやすくなるでしょう。用語解説を確認しながら、練習問題に取り組んで理解を深めてみてください。
このページは以下の「ITパスポート シラバス6.3」学習用コンテンツです。
◆大分類：1.企業と法務
◆中分類：1.企業活動
| ◆小分類 | ◆見出し | ◆学習すべき用語 |
|---|---|---|
| 2.業務分析・データ利活用 | (3) データ利活用 ③ データサイエンス，ビッグデータ分析 | BI（Business Intelligence） データウェアハウス データマイニング ビッグデータ テキストマイニング データサイエンスのサイクル データサイエンティスト |
BI（Business Intelligence）
BI（Business Intelligence）は企業内外のデータを統合し、経営判断に役立つ情報を提供する手法や技術の総称です。主な目的はデータ分析による業績向上であり、経営層から現場担当者までが迅速な意思決定を行えるよう支援します。
代表的なツールには、データ可視化ダッシュボードやOLAP（オンライン分析処理）などが含まれます。BIはデータウェアハウスから情報を収集し、分析、レポート作成、予測分析などを行うことで、競争力強化に寄与します。
BIに関する学習用問題
問題
BIツールの主な目的は何ですか？
- データの暗号化と保護
- ビジネス情報の分析と意思決定支援
- コンピュータプログラムの開発と管理
%%replace6%%
正解
2 ビジネス情報の分析と意思決定支援
解説
BIツールは企業のデータを統合・分析し、経営判断をサポートするためのシステムです。データの暗号化やプログラム開発はBIの直接の目的ではありません。
問題
BIの分析に用いられる代表的な技術はどれですか？
- OLAP
- CPUアーキテクチャ
- Webブラウザ
%%replace6%%
正解
1 OLAP
解説
OLAP（オンライン分析処理）はBIで広く使われるデータ分析手法です。CPUアーキテクチャはハードウェアの設計、Webブラウザはインターネットアクセス用で、BI分析には直接関係しません。
問題
BIの活用例として適切でないものはどれですか？
- 販売データの分析による在庫最適化
- 顧客情報をもとにしたターゲット広告
- 社内の電子メール送信管理
%%replace6%%
正解
3 社内の電子メール送信管理
解説
BIは業績向上のためのデータ分析を目的としています。電子メール管理はIT管理の範疇であり、BIの対象外です。
データウェアハウス
データウェアハウスは企業内のさまざまな業務システムからデータを一元管理し、分析に適した形で保存するデータベースのことです。大量の履歴データを統合して保持し、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを用いた分析や意思決定に活用されます。
運用系システムのデータと区別され、主に過去データの分析や予測のために用いられます。特徴として、データの正確性・一貫性が高く、クエリ処理に特化している点が挙げられます。
データウェアハウスに関する学習用問題
問題
データウェアハウスの主な役割は何ですか？
- 運用データのバックアップと復元
- データの保存と分析用のデータ提供
- ウイルス対策ソフトの管理
%%replace6%%
正解
2 データの保存と分析用のデータ提供
解説
データウェアハウスは、分析に適した形式でデータを保存・管理し、企業の意思決定を支援します。運用データのバックアップやウイルス対策は別のシステムの役割です。
問題
データウェアハウスに適したデータの特徴はどれですか？
- リアルタイム処理が必要なデータ
- 履歴データなどの分析対象のデータ
- データ量の少ないテキストデータ
%%replace6%%
正解
2 履歴データなどの分析対象のデータ
解説
データウェアハウスは、過去の履歴データを蓄積して分析するためのシステムです。リアルタイム処理や小規模なデータ保存には適していません。
問題
データウェアハウスの特長として適切でないものはどれですか？
- データの一貫性が高い
- 運用系システムとしてリアルタイムにデータを処理する
- 大量データの蓄積に適している
%%replace6%%
正解
2 運用系システムとしてリアルタイムにデータを処理する
解説
データウェアハウスは、履歴データの蓄積と分析が主な目的であり、リアルタイム処理には向いていません。一貫性のある大量データの管理が特長です。
データマイニング
データマイニングは大量のデータからパターンや関連性、法則を発見する分析手法です。統計的手法や機械学習アルゴリズムを活用して、将来の予測や意思決定に役立つ情報を抽出します。
例として、マーケティングにおける顧客行動の分析や不正取引の検出などがあります。データマイニングは企業活動の効率化や売上増加に寄与し、競争力を高めるための重要な手段です。
データマイニングに関する学習用問題
問題
データマイニングの目的として最も適切なものはどれですか？
- 大量データの保存と管理
- データから有益な情報の抽出
- ネットワークの安全管理
%%replace6%%
正解
2 データから有益な情報の抽出
解説
データマイニングは、データに潜むパターンやルールを見つけ、ビジネス価値のある情報を引き出す手法です。保存管理やセキュリティ対策は別の分野に属します。
問題
データマイニングの活用例として不適切なものはどれですか？
- 販売予測のための顧客データ分析
- セキュリティソフトのインストール管理
- 不正取引の検出
%%replace6%%
正解
2 セキュリティソフトのインストール管理
解説
データマイニングは、販売予測や不正検出のようなデータ分析を通じて価値ある情報を得るために使われます。ソフトウェアのインストール管理はその対象外です。
問題
データマイニングに用いられる手法として適切なものはどれですか？
- 機械学習
- データバックアップ
- ハードウェアのアップグレード
%%replace6%%
正解
1 機械学習
解説
データマイニングには機械学習や統計手法が使われ、データから有用なパターンやルールを発見します。バックアップやハードウェア管理は関係ありません。
ビッグデータ
ビッグデータは従来の手法では処理が困難な巨大で多様なデータ群を指します。その特性は「量（Volume）」「多様性（Variety）」「速度（Velocity）」の3つのVで表され、最近では「価値（Value）」や「正確性（Veracity）」も加わります。
これらのデータは、IoT、SNS、センサー、オンライン取引などの多種多様なソースから生成され、マーケティング、医療、交通、金融など幅広い分野で活用されています。
ビッグデータに関する学習用問題
問題
ビッグデータの代表的な特性として適切なものはどれですか？
- データの多様性
- データの小規模化
- データの静的保存
%%replace6%%
正解
1 データの多様性
解説
ビッグデータは、異なる形式や種類のデータが大量に生成される点が特長です。データの小規模化や静的保存はビッグデータの特性に反します。
問題
ビッグデータの主な利用例として適切でないものはどれですか？
- マーケティング分析
- 在庫管理の最適化
- OSのアップデート管理
%%replace6%%
正解
3 OSのアップデート管理
解説
ビッグデータは、マーケティング分析や在庫管理の最適化など、意思決定や予測分析に用いられます。OSのアップデート管理はビッグデータの対象外です。
問題
ビッグデータの活用において重要な技術はどれですか？
- 分散処理技術
- 手動データ入力
- ファイル暗号化
%%replace6%%
正解
1 分散処理技術
解説
ビッグデータは膨大なデータ量を効率的に処理するため、分散処理技術が必要です。手動データ入力やファイル暗号化は直接の処理技術ではありません。
テキストマイニング
テキストマイニングは自然言語処理を用いてテキストデータから有益な情報を抽出する技術です。大量の文書データからパターン、感情、トレンドなどを分析し、マーケティング戦略や顧客満足度の向上に活用されます。
主な手法には、キーワード抽出、共起分析、感情分析などがあります。企業の意思決定支援、製品評価の分析、SNSの口コミ分析など、幅広い分野で重要な役割を果たしています。
テキストマイニングに関する学習用問題
問題
テキストマイニングの目的として最も適切なものはどれですか？
- テキストデータのバックアップ管理
- テキストデータから有用な情報の抽出
- コンピュータウイルスの除去
%%replace6%%
正解
2 テキストデータから有用な情報の抽出
解説
テキストマイニングは、大量のテキストデータを分析して価値ある情報を見つけ出す技術です。バックアップ管理やウイルス対策は別分野の機能です。
問題
テキストマイニングで主に行われる分析手法はどれですか？
- 感情分析
- プログラム開発
- ハードウェアメンテナンス
%%replace6%%
正解
1 感情分析
解説
テキストマイニングには、感情分析やキーワード抽出などのデータ分析手法が含まれます。プログラム開発やハードウェアの保守とは異なります。
問題
テキストマイニングの適用例として不適切なものはどれですか？
- 顧客レビューの分析
- 製品の販売予測分析
- 電力設備のメンテナンススケジュール管理
%%replace6%%
正解
3 電力設備のメンテナンススケジュール管理
解説
テキストマイニングはテキストデータの分析に特化しており、電力設備の管理は物理的なインフラ運用の分野であり直接の適用対象ではありません。
データサイエンスのサイクル
データサイエンスのサイクルはデータの収集、加工、分析、モデル構築、評価、運用までの一連のプロセスを指します。このサイクルは問題解決の枠組みであり、継続的な改善と意思決定を支援します。
データ収集では信頼性の高いデータを収集し、分析では統計モデルや機械学習手法を活用して洞察を得ます。評価後の結果はシステム運用に生かされ、成果が新たなデータ収集や分析につながります。
データサイエンスのサイクルに関する学習用問題
問題
データサイエンスのサイクルに含まれないプロセスはどれですか？
- データの分析
- データの可視化
- ハードウェアの修理
%%replace6%%
正解
3 ハードウェアの修理
解説
データサイエンスのサイクルは、データの収集、分析、可視化、評価などが含まれます。ハードウェアの修理はサイクル外の技術的な保守業務です。
問題
データサイエンスのサイクルにおいて、結果の評価を行う段階はどれですか？
- データ収集
- モデル評価
- システム設計
%%replace6%%
正解
2 モデル評価
解説
モデル評価はデータサイエンスのサイクル内で、構築した分析モデルの精度や性能を評価する重要なプロセスです。収集や設計は別フェーズです。
問題
データサイエンスのサイクルで最終的に行う作業は何ですか？
- データの廃棄
- 結果の運用と改善
- ソフトウェアの更新
%%replace6%%
正解
2 結果の運用と改善
解説
データサイエンスのサイクルは得られた結果を運用に生かし、必要に応じてサイクルを繰り返し改善することで価値を生み出します。
データ廃棄やソフトウェアの更新は異なる業務です。
データサイエンティスト
データサイエンティストはデータの分析・解釈を通じてビジネス価値を創出する専門家です。統計学、機械学習、プログラミングなどの技術的スキルと、ビジネス課題の理解力を兼ね備えています。
データ収集から分析モデルの構築、結果の可視化・報告まで一連の作業を担当し、意思決定を支援します。業種を問わず、マーケティング、医療、金融など幅広い分野で活躍し、データドリブンな組織運営を推進します。
データサイエンティストに関する学習用問題
問題
データサイエンティストの主な役割として最も適切なものはどれですか？
- データベースサーバーの構築と運用管理
- 機械学習モデルの開発と予測結果の活用
- 社内ITシステムのトラブルシューティング
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正解
2 機械学習モデルの開発と予測結果の活用
解説
データサイエンティストの主な役割は、ビジネス課題を解決するためにデータの分析や機械学習モデルの開発を行い、予測結果を業務に活用することです。
一方、データベースサーバーの構築と運用管理はデータベース管理者（DBA）の業務であり、社内ITシステムのトラブルシューティングはITサポートやシステム管理者の役割です。
問題
データサイエンティストに求められるスキルとして適切でないものはどれですか？
- 機械学習の知識
- 統計解析のスキル
- 電子部品の修理技術
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正解
3 電子部品の修理技術
解説
データサイエンティストには統計解析、機械学習、プログラミングといったデータ関連のスキルが求められますが、電子部品の修理は関係ありません。
問題
データサイエンティストの活動内容として適切なものはどれですか？
- データの収集、分析、モデル構築
- 社内のITインフラの運用・保守管理
- 業務改善のためのデータレポート作成と報告
%%replace6%%
正解
1 データの収集、分析、モデル構築
解説
データサイエンティストは、データの収集、分析、モデル構築を行い、課題解決に役立てる専門職です。
ITインフラの運用管理はシステム管理者の業務、データレポートの作成はデータアナリストの役割であり、データサイエンティストの主業務とは異なります。
