データサイエンティストのお役立ちツール10選を紹介！専門家が必須と認める機能とは？必要なスキルも解説
近年「データサイエンティスト」の需要が高まっています。蓄積された膨大な情報をデータ解析するのはAIの得意分野ですが、情報を抽出し活用する必要があります。そのような時に「データサイエンティスト」による判断が不可避です。現在、データサイエンティストとして活躍している人はまだ少なく高収入が期待できます。今回は活躍している人達がどのようなツールを使いこなしているのかを紹介します。データサイエンティストとして必須の機能やスキルについても解説しておりますのでぜひ参考にしてください。
目次
- 1.【Domo】プラットフォームや互換性に悩むことなく、さまざまなデータの集約が可能に！
- 2.【Power BI（パワー・ビーアイ）】ビジネスの定番Microsoft officeとの相性抜群！
- 3.【Qlik Sense Cloud】外出先でも、スマートフォンでデータ分析が可能に！
- 4.【Looker】端末の性能に左右されない次世代データプラットフォーム
- 5.【Tableau】データサイエンティスト初心者でも比較的扱いやすいデータツール
- 6.【Pentaho（ペンタホ）】ほとんどの作業はドラッグ&ドロップだが、プログラミングスキルも必要
- 7.【Google データポータル】手間も時間も大幅短縮！Googleが提供する無料ツール
- 8.【Dr.Sum】 日本のビジネス習慣を研究しつくした使い勝手の良い分析ツール
- 9.【SAP Analytics Cloud】海外でのビジネスプランニング分野で高評価を獲得した拡張型分析ツール
- 10.【Amazon QuickSight】 セットアップやメンテナンス不要、クラウドベースの超高速分析ツール
- まとめ
1.【Domo】プラットフォームや互換性に悩むことなく、さまざまなデータの集約が可能に！
Domoは、組織内に分散され蓄積された膨大なデータを集約し、整合性や有効性を分析することが出来る優秀なプラットフォームです。
データの可視化が素早く行えるので、ビジネス上の意思決定や問題解決をリアルタイムで提供することが出来ます。
また、接続可能なアプリが1000種類以上あり、スマホなどのモバイルアプリで誰でも簡単に閲覧してもらえる機能が大変優れています。
100種類以上の設定済API接続はDomoが維持管理
Domoを利用することで、従来手間とコストがかかっていた設計が不要になります。
ソースデータにも直接接続が可能で、データが変化するたびに最新化し、データ管理の手間や時間を大幅に節約できます。
簡単な「レッドフラグ（危険信号）」設定で問題を素早く回避
データサイエンティストにとって問題を素早く発見し解決方法を提示する力は必須のスキルです。
Domoは重要な変化が起こった時にアラートを設定することができるので、いち早く問題解決に取り組めます。
同時に社内全体にも共有できるので、危機管理という点でも業務を強力にサポートしてくれるでしょう。
2.【Power BI（パワー・ビーアイ）】ビジネスの定番Microsoft officeとの相性抜群！
Microsoftが提供しているデータ分析ツールで、Microsoft office製品(特にExcel)との相性が良いのが最大の特徴です。
最新のAI機能が組み込まれており、数百ものデータの可視化を可能としています。
また、毎年世界中から集まる数千ものアイデアに基づき、迅速にユーザー目線でのアップデートを実現します。
最新のMicrosoft AIが機械学習モデルの構築を行う
常に進化し続けるMicrosoft AIが、データの準備や学習モデルの構築を行います。
構造化データ（主にテキスト）と非構造化データ（主に画像）から、素早く問題の核心に迫ることが可能です。
強固な機密度分類やデータ損失防止機能は必見
機密情報漏洩はデータサイエンティストにとって避けたいリスクです。
Power BIは高度なデータ損失防止機能が導入され、コンプライアンスのリスクを回避できます。
3.【Qlik Sense Cloud】外出先でも、スマートフォンでデータ分析が可能に！
Qlik Sense Cloudでは、データ量に関係なく簡単にデータの可視化や組合せが可能です。
場所やデバイスを選ばず作業することも可能なので、リモートでも素早くデータ分析を行えます。
現場ユーザー向けの直感的なデータ検索が可能
表やグラフをクリックするだけで検索ができる機能など、エンドユーザーが簡単に使えることを意識して設計されています。
データ管理者への問合せやそれに伴う業務負荷も軽減されるでしょう。
専門知識の無い人にも理解しやすい分析結果をつくる強力ツール
データサイエンティストはデータ分析に特化しているだけでは務まりません。
データが何を示しているのか分かりやすく伝えるスキルが必要です。
このQlik Sense Cloudを使えば、分かりやすいダッシュボードを作成できます。
分かりやすいデータ分析結果の提供は、データサイエンティストとしての信頼を高めることにもつながります。
4.【Looker】端末の性能に左右されない次世代データプラットフォーム
Lookerはインストールやパッチも不要で独自のデーターベースを持たないことが大きな特徴です。
莫大な情報量を抱えている組織にとって、データの統合は大きな負荷がかかりますし、ストレージ容量の制限もあります。
しかしLookerはデータウェアハウス(DWH)と直接連携しているので、データ移転時の負担をかなり軽減できます。
古いデータも簡単に取得。次世代データプラットフォーム
古いデータや前任者がつくったプログラムを引きつぐ際の修正などには相当の手間と時間がかかります。
しかし、lookerなら自動的にSQLを生成することでどのような状態のデータも取得することが可能です。
さらにリアルタイムでの可視化やクラウドでの一元管理など、これからのデータ管理には必須と言われている機能が満載です。
クラウドを介した情報提供（SaaS）やウェブ解析ソフトウェアとも連携が容易
データサイエンティストには、さまざまな観点からデータの問題点や課題を抽出すスキルが必要です。
しかし、データ管理に手間や時間がかかると問題解決に充てる時間が失われます。
Lookerはクラウドを介したデータ情報の収集やウェブ解析により、データ管理にかかる時間の短縮が可能です。
5.【Tableau】データサイエンティスト初心者でも比較的扱いやすいデータツール
Tableauは、従来のアプリケーションやソフトに直接Tableauの分析プラットフォームを埋め込む機能に優れています。
これによって経営者やクライアントの意思決定を強力にサポートできます。
必要に応じた分析やデータのレポートを作成し、複雑で膨大なデータを解析できるのがCreatorプラットフォームです。
いくら膨大な分析や解析ができたとしても、本当に必要な情報を必要な人々に提供できなければ意味がありません。
Creatorなら容易にビジュアライズできて素早く必要なデータの提供もできるので、ビジネスの最前線で活用されるツールです。
6.【Pentaho（ペンタホ）】ほとんどの作業はドラッグ&ドロップだが、プログラミングスキルも必要
Pentahoとは、組織内に蓄積されたさまざまな形のデータを統合し分析するためのツールです。
データの移行や加工のほとんどをドラッグ＆ドロップにより配置できます。
100種類以上のデータ解析部品が用意されているため、自由度の高く視覚的に優れたダッシュボードを作成できます。
データサイエンティストが良く使う機能はほぼ用意されているといえるでしょう。
プロフェッショナル向けのオープンソースでもあり、HSQLDBを使用していることから、多少プログラミングの知識とスキルが必要です。
7.【Google データポータル】手間も時間も大幅短縮！Googleが提供する無料ツール
Google データポータルとは、Googleが提供する無料のデータダッシュボードです。
Google アナリティクス、サーチコンソールなどによる情報をGoogle データポータルにまとめて、レポートを自動的に作成します。
特別なプログラミング知識などは不要で、視覚的にすぐれたレポートやダッシュボードの作成が可能です。
コストをかけずにデータをビジネスに活かせる優れたツールといえるでしょう。
組織内のビッグデータの分析というよりは、WEBマーケット上の統計や顧客動向などに強みを発揮するツールです。
8.【Dr.Sum】 日本のビジネス習慣を研究しつくした使い勝手の良い分析ツール
Dr.Sumは、基盤システムやIOTなど分散したデーターベースに接続し、リアルタイムで処理、集計、加工が可能なデータ分析ツールです。
日本発のツールなので日本人に使いやすい
Dr.Sumはウイングアーク１ｓｔ株式会社という日本の企業が開発したツールです。
そのため日本人向けのインターフェイスが用意され、見える化による意思決定を素早くサポートできる機能に優れています。
データ分析のツールは海外のものが多いですが、Dr.Sumは日本のビジネス習慣に即したツールといえるでしょう。
ビッグデータを効率的かつ高速に分析
Dr.Sumはインメモリエンジンにより一秒間で10億件のデータを集計、数百億の大容量データに対応できます。
これにより、組織や情報の大きさに左右されることなく安定した超高速集計が可能です。
ビッグデータの効率的な分析をするためには膨大なデータを正しくかつ効率的に整備するスキルも求められます。
Dr.Sumはビッグデータの解析が必要になった際の強い味方となるでしょう。
9.【SAP Analytics Cloud】海外でのビジネスプランニング分野で高評価を獲得した拡張型分析ツール
SAP Analytics Cloudはデータから導き出された計画や予測・分析機能をクラウド環境に統合した最先端のツールです。
AIを駆使した分析自動化や音声による検索機能、類似性の高いセグメントを作成するスマートグルーピングは高い評価を受けています。
見逃せないのは、今まで円グラフや棒グラフでしか表現できなかったものが、地図上にデータ表示できるという点です。
航空写真や道路まで用いることが出来るため、強く視覚的に訴求することが出来ます。
データサイエンティストにとってデータ分析に精通しているのはもちろんですが、伝え方次第では相手に誤解を生む可能性があります。
様々な側面でデータ表示ができることは、データサイエンティストにとっての強みになるでしょう。
10.【Amazon QuickSight】 セットアップやメンテナンス不要、クラウドベースの超高速分析ツール
アマゾンが提供する、クラウド駆動の大規模データ分析プラットフォームです。
分析結果を簡単にアプリケーションに組み込むことができ、数十万規模のユーザーに素早く共有することが出来ます。
また、クラウドサービスなのでサーバーのセットアップや設定、管理などの煩雑な作業は必要ありません。
さらに組み込み型 QuickSight ダッシュボード使用していることから、データサイエンティストにとっては作業の大幅な効率化につながるでしょう。
まとめ
今回紹介したほとんどのツールが複合型データプラットフォームとなっています。
ツールより抽出されたデータを分かりやすく伝え、問題解決に活用するスキルは必須です。
また、組織によって使用するツールは様々なので、多くのツールに精通していることもデータサイエンティストとしての強みとなります。
無料で使えるツールもあるので積極的に使いこなし、データサイエンティストとしての価値を高めましょう。
この記事の監修者
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ギークリーメディア編集部
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