データ分析を阻む「人の問題」と、その解決に役立つ技術：“今どきのデータ分析”を支える技術【第4回】

データ分析における根強い問題が「人」に関する問題だ。技術の進化が、問題の解決につながると専門家は指摘する。どのような技術が役立つのか。

[Lisa Morgan，TechTarget]

　「データの量と種類の増加により、データ分析の致命的な欠陥が明るみに出た」。データ分析ツールベンダーSisenseでフィールドエンジニアリング担当シニアバイスプレジデントを務めるライアン・シガー氏は、こう指摘する。

データ分析を阻む“人的問題”と解決策

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連載：“今どきのデータ分析”を支える技術

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データ分析のトレンド

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　シガー氏は「人がデータを作成し、保持する限り、人手不足などの人にまつわる問題は残る」と考える。同氏は、以下の技術が問題解決の糸口になると言う。

• 「データカタログ」の進化に伴う「神経言語プログラミング」（NLP：Neuro-Linguistic Programming）の発展
  • データカタログはデータを扱いやすくするためにメタデータを管理する仕組み。NLPは人の思考、行動パターンをモデリングする手法を指す。
• データ分析ツールが、事業を展開する場所に応じたビジネス用語に順応できるようにするための機械学習エンジンのトレーニング

　機械学習などの人工知能（AI）技術によって、データ分析に必要な作業はより自動化し、さらに多くの企業が重要な気付きを得やすくなると考えられる。こうした技術の進歩は、企業がデータからさらなる価値を引き出すことを後押しする。

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