「データサイエンスについて理解を進めても、実感がわかない…」
「IT業界のビジネスを勉強しているけど、SMACSってなんだろう？」
この記事は、そんな方へ向けて書いています。
こんにちは、ノマドの02smwhereです。
近年は、データサイエンスに関するビジネスの話題がつきません。
しかし一方で、世の中の大半の人にとってみれば、このようなIT業界の改変について、実感が湧きにくいだろうと思います。
そこで本記事では、そのようなデータサイエンスを支えている“SMACS”を解説することを通じて、より身近な生活におけるITの進化を解説したいと思います。
- SMACSの発展がIT業界のビジネスに大きな影響を与えた背景
- SMACSとデータ分析の関連についてより深く知る方法
現代のデータサイエンスに必要不可欠なSMACSとは
皆さんご存知のように、現代社会においては様々なIT技術が、私達の生活に溶け込んでいます。
発展したIT技術をまとめたのが、SMACSと呼ばれるものです。
SMACSはそれぞれの頭文字を表していて、
- S ソーシャル、個々のニーズが詳細になる
- M モビリティ、アクセスが容易になる
- A アナリティクス、多角的、高度に分析できるようになる
- C クラウド、柔軟に対応できるようになる
- S センサー、行動や状態を高度に検知できる
を合わせた略語になります。
最近になってこの分野が盛り上がっている理由が、ハードディスクを始めとした機器の値段が下がってきたり、スマホやネットなどのインフラが整ってきたことに起因します。
SMACSによるビッグデータ活用やクラウドなどのサービス提供の増加
例えはハードディスクについては、ここ30年で価格が1/100万になりました。
そのためビジネスにおいても、
「使うかわからないけれども、とりあえず何でもデータを貯めてしまおう！」
という指針になりつつあり、ビッグデータ分析を行いやすい材料が揃ってきたことになります。
同時に、通信技術や後述するプログラミング・ライブラリの発展によって、それらのビックデータを活用する動きが、一層加速することになったのです。
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— Taisyo (@taisy0) 2017年6月20日
身近な例を挙げると、ついには飛行機に乗っていてもネットワークに繋がっているのが、もはや当たり前になりつつあります。
これまで圏外の聖域であった上空何千メートルでさえも、通信がインフラ化しつつあるのです。
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SMACSによるデータ分析の発展はおすすめ広告などにも利用される
アナリティクスを学んでみて、初めてグーグルの本当の凄さに気づく。なるほどね、Gmail無料でもリターンがでかいわけだ…
— 02smwhere@ノマド (@02smwhere) 2016年8月29日
さらにわかりやすい例が、僕たちが普段使っているポイントカードの普及や、グーグルがGmailや検索エンジンなどで行っているプラットフォーム化です。
いろいろな店舗でポイントカードを作る時、年齢や住所など、様々な個人情報を登録することになると思います。
そして買い物をする度に、ポイントカードをバーコードで読み取ることによって、顧客の様々な情報を集めてビジネスに利用しているのです。
GmailもChromeも、一つのIDを利用してログインしていますよね？
グーグルはユーザーの様々な情報を集めて、ビッグデータとして解析し、ネットの広告を最適化して表示することで、収益を得ています。
これはかつて僕の在籍したコンサルティングファームであったり、Webマーケティングなどの業界においても、大きくビジネスを変えるインパクトを持っています。
従来のコンサルのイメージとは違い、近年はガチの戦略案件というのは全体的に少なくなってきています。
これまでのビジネスは、主に個人の経験や勘など、特定の人物や経営者に頼った意思決定がほとんどでした。
しかし今日では、SMACSの発達によって、クライアント企業も顧客から様々なデータを集めることが可能になっています。
そんな背景もあって、最近の企業ではシステムやデジタルを扱う案件、たとえばSIと呼ばれる業種のシステム開発が増えています。
さらにデータサイエンスの案件が多く、実際に集めたデータを解析して、心理学や本能を使ってリコメンドする案件も増えています。
ロジカルシンキングが重視されたコンサル業界も、だんだんと人間心理や統計を見るアナリティクスにシフトしつつあるのです。
今後は、ディープラーニングや自動運転の普及など、流れはさらに加速して、データサイエンスの需要は高まっていくことは確実です。
例えば、既存の旅行ビジネスであったり、移動手段を提供する個々のサービスのみならず、それらをシームレスに連携したり、個々人におすすめするのが流行っていくことでしょう。
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SMACSによるITビジネスやデータサイエンスを学習する方法
では、SMACSやデータサイエンスをこれから学習する場合、何から手をつければ良いのでしょうか。
結論としては、Pythonと呼ばれるプログラミング言語を使って、様々な例題を解いてみることをおすすめします。
現在多くのデータサイエンスの現場で用いられているのが、Pythonによるプログラミングとライブラリ活用です。
Pythonでは、基本的な配列処理や数値計算の他、データ分析や機械学習のライブラリが非常に充実しています。
さらに人工知能やディープラーニングなど、今後のトレンドになる技術の核となっているのが、このPythonによるプログラミングになります。
Pythonはデータサイエンティストだけでなく、今後のWeb・IT業界においても、最も注目を集めている言語といっても良いでしょう。
僕自身もまだ道半ばではありますが、いままで本当に力を入れて学習に取り組んだ言語になります。
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また以下の記事では、Pythonについて一から学ぶための、具体的な学習方法をまとめております。
自分自身に合わせた学習方法を選んで、ぜひデータサイエンスのスキルを磨いてみてください。
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