データエンジニアリング:誰が何をどのようにするのかがわかるガイド

現代社会では、データサイエンスによって革命が起きていない業界はないと言っても過言ではありません。多くの人はデータサイエンス分野の複雑さを理解していないかもしれませんが、データサイエンスが成長分野であることは経験上よく知っているでしょう。電子メールには自分用にパーソナライズされた割引情報が届き、Siriに質問すれば答えをくれ、詐欺行為は銀行が未然に防いでくれるので何もする必要がありません。

私たちがデータサイエンスの恩恵にあずかる一方で、その裏で懸命に取り組みを続ける人々がいます。こうした従業員は、データパイプラインやウェアハウスを作成する役割を担っており、データサイエンティストはこれを使用して、私たちの日常生活を向上させるためのアルゴリズムを書き、最適化しています。

このような舞台裏を支える従業員は誰なのでしょうか?データエンジニアです。

データエンジニアリングとは?

膨大なデータセットから導き出される結論も重要ですが、そのデータの整合性も同様に重要です。成長し、変化するデータセットを構造化し、フォーマットすることができるアーキテクチャがなければ、データサイエンティストは、正確な予測を行うことができません。ここで、データエンジニアリングの出番となります。

データエンジニアリングとは、分析のためにデータを収集して解釈し、検証することです。特にデータエンジニアは、データウェアハウスを構築することでデータに基づいた意思決定を可能にします。データエンジニアリングは、データサイエンスを現実世界に応用するための基盤となるものです。データエンジニアとデータサイエンティストが調和して取り組むことで、価値あるインサイトを絶え間なく提供することができるのです。

データエンジニアに求められるスキルと役割

データエンジニアリングには、プログラミングからデータベース設計、システムアーキテクチャなど、幅広いスキルが必要です。以下はその一部です。

  • データ処理やETL/ELT技術に関する豊富な経験
  • Pythonや、SQL、Linuxの知識
  • クラスタ管理、データビジュアライゼーション、バッチ処理、機械学習に対する深い理解
  • 企業データの基礎的な理解を深めるための適性
  • 適切なアーキテクチャを策定し、持続可能なパイプライン管理を確立する能力
  • レポートやダッシュボードの作成能力

データエンジニアは、適切な種類のデータを適切なタイミングで提供するために専念しています。優れたデータエンジニアは、データサイエンティストからの質問や、望まれるであろうデータの表示方法を予測します。最も適切なデータの信頼性を高め、変換し、すぐに使用できるようにすることはデータエンジニアの仕事ですが、ほとんどの企業ではクリーンな生データが集められていないため、この作業には困難が伴います。

首尾よく成功を収めるためには、ほとんどのデータエンジニアは、Python、SQL、Linuxに精通している必要があります。また、クラスター管理、データビジュアライゼーション、バッチ処理、機械学習などのスキルが必要になることもあります。データエンジニアは、これらの処理技術を使ってデータを操作し、何百ものクエリに対応できる形式に変換します。

データエンジニアがデータ分析に直接関わることはないかもしれませんが、適切なアーキテクチャを設定するためには、企業データに対する基本的な理解が必要となります。最適なシステムアーキテクチャが構築できるかどうかは、データエンジニアのデータパイプラインを形成し、維持する能力にかかっています。経験豊富なデータエンジニアの場合には、企業の包括的なデータニーズを満たすために、複数のビッグデータ処理技術を組み合わせることもあります。

データエンジニアとデータサイエンティスト。両者の違いとは?

データエンジニアとデータサイエンティストは、企業で働く上で密接に連携していますが、役割は、スキルセットや職務権限が大きく異なります。

データエンジニアは、本番環境の整備に専念し、データサイエンティストが使用するデータの準備と管理を行います。データエンジニアが最も気にしているのは、企業データの表示方法、拡張性、安全性、そして新しい情報に基づいてデータパイプラインを簡単に変更できるか、という点です。

そのためデータエンジニアは通常、データストレージや変換ツールに関する豊富な知識を有しています。また、ETL設計、データモデリング、リレーショナルおよび非リレーショナルデータベースの設計、クエリの実行などに対する確固たる基礎を持ち、それぞれのデータセットに最も適した技術を選択することができます。

一方、データサイエンティストは、価値あるインサイトを求めて用意されたデータをマイニングします。データエンジニアによってフォーマットされたデータを用いて、根本的な問題やビジネスチャンスを明らかにするアルゴリズムを開発します。ご想像のとおり、データサイエンティストは、SQLやPythonなどの分析用プログラミング言語に精通しています。

データサイエンティストは、データエンジニアと密接に連携してアルゴリズムを調整します。データサイエンティストが変数をより適切に説明し、より意味のある結論を導き出せるよう、データエンジニアはデータの制約を指摘することができます。

ビジネスに役立つデータエンジニアリングツールとソリューション

データエンジニアは、データの保存方法、処理方法、提供方法に対する包括的な知識があることは明らかです。しかし、その知識をどのように活用すればいいのでしょうか。

まず、データエンジニアは、データウェアハウス を構築します。データエンジニアが使用する実証済みのプロセスは、ETL - 抽出(Extract)、変換(Transform)、ロード(Load)と呼ばれています。最良のETLツールには、多くの場合パイプラインにエラーが発生した場合に自動で警告を発する機能が備わっており、オープンソースコードを使用できます。

最近では、ETLプロセスの2つのステップを切り替えて、新たに「ELT」と呼ばれる方式を形成しているデータエンジニアもいます。データ変換の前にデータのロードが行われると、すべてのデータにいつでもアクセスできるようになります。データプールが増え続け、クラウドストレージが利用できるようになったことで、この方法は急速に普及しています。このため、ETLまたはELTプロセスをサポートするデータエンジニアリングツールが重要となります。ELTツールは、クラウドベースのソリューションであり、ウェブベースの新しいデータストリームに対応したエンドツーエンドのサポートを提供し、極めて高い柔軟性を備えている必要があります。

クラウドとデータエンジニアリングの未来

クラウドにより、データエンジニアリングが必要になったことは明白です。アジャイルなビジネスには、適切なデータエンジニアリングによってもたらされる効率性、組織性、そしてスピードが必要です。

今後、データエンジニアリングの必要性はますます高まっていくでしょう。企業はビッグデータに秘められた非常に大きなメリットについて理解し始めており、データサイエンスの取り組みに投資し始めています。データサイエンスは、持続可能で標準化されたデータに依存しているため、データエンジニアリングもそれに倣うでしょう。

実際、データサイエンスの分野では、ビジュアライゼーション機械学習、データストーリーテリングなどの下位分野が確立され始めています。人工知能やニューラルネットワークは、ヘルスケア、気候変動、金融などの分野で特に人気が高まっています。これらの戦略にはすべて、データエンジニアが提供するクリーンで変換されたデータが必要です。

また、多くの人がデータの倫理性やプイバシーに不安を抱いています。これだけ多くのデータが利用できるようになると、企業は厳しいセキュリティ対策を重視するようになります。情報セキュリティは、データエンジニアリングの主要要素です。個人も企業も政府も、データを安全に保つためには、有能なデータエンジニアに頼る必要があります

データエンジニアリングの始め方

今の時代、データ分析は非常に重要です。かつて企業は膨大な量のデータ処理に苦心していましたが、今ではデータエンジニアリングによって多大な恩恵を受けています。革新的なデータエンジニアリングにより、データサイエンティストには、産業全体に大革命を起こすような貴重なインサイトを提供する力があります。

適切なソフトウェアと構造がなければ、データサイエンティストが同じ研究課題から異なる結果を得ることになったり、障害が発生してエンドユーザーに支障をきたしたり、パイプラインが故障してデータサイエンティストが反復的な手作業で分析を掘り下げるのに何時間も費やしたりすることになるかもしれません。企業には、十分なデータストレージとセルフサービス機能を備えたクラウド型ETL/ELTソリューションが必要です。

Talend Data Fabricは、データの保存、管理、変換、共有を行う単一のアプリスイートであり、データモニタリングやETL/ELT管理を容易にします。Talend Data Fabricは、データエンジニアが簡単に使用でき、企業のデータチームへの投資に応じて高度な機能で拡張することができます。Talend Data Fabricで、今すぐ業界で大革命を起こす準備を整えませんか。

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