データエンジニアが本当にやっていること？

What do data engineers really do?

データ主導の世界では、データエンジニアのような裏方のヒーローたちは、スムーズなデータフローを確保するために重要な役割を果たしています。突然不適切なおすすめを受け取ったオンラインショッパーを想像してみてください。データエンジニアは問題を調査し、電子商取引プラットフォームのデータファンネルに欠陥があることを特定し、スムーズなデータパイプラインを迅速に実装します。データサイエンティストやアナリストに注目が集まる一方で、データエンジニアの執念深い努力によって、組織内の情報に基づく意思決定に必要なアクセスしやすく、よく準備されたデータが保証されています。データエンジニアは具体的に何をするのでしょうか？彼らはどのようにビジネスの成功に貢献しているのでしょうか？彼らの世界に飛び込んで、データエンジニアの職務内容、役割、責任、そしてあなたの燃えるような疑問に答えましょう。

データエンジニアの職務内容

データエンジニアは、生データを貴重な洞察に変換し、ビジネスアナリストやデータサイエンティストが活用できるように、データを収集、管理、変換することで重要な役割を果たします。彼らの主な目的は、データのアクセシビリティを確保し、企業がパフォーマンスを最適化し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすることです。彼らはアルゴリズムを設計し、統計を分析し、ビジネス目標に応じてデータシステムを整合させ、効率を最大化します。データエンジニアには強力な分析スキル、多様なソースからデータを統合する能力、プログラミング言語の熟練度、および機械学習技術の知識が必要です。データエンジニアの職務内容は広範であり、組織のデータ主導の成功に貢献する多くの役割と責任を包括しています。

データエンジニアの役割と責任

データエンジニアの役割と責任は、要件に基づいて会社によって異なる場合があります。ただし、一般的なデータエンジニアの責任には、以下が含まれます：

• 完璧なデータパイプライン設計の開発および維持。
• 手動操作の自動化、データ配信の改善、スケーラビリティの向上のためのインフラ再設計など、内部プロセスの改善を特定し、計画し、実行する。
• SQLおよびAWSビッグデータ技術を利用して、幅広いデータソースからの効果的なデータ抽出、変換、およびロードに必要なインフラの作成。
• 機能的および非機能的なビジネス目標を満たす膨大で複雑なデータセットの作成。
• データファンネルを利用した分析ソリューションの構築により、新しい顧客獲得、業務効率改善、およびその他の重要な企業パフォーマンス指標に対する具体的な洞察を提供する。
• エグゼクティブ、プロダクト、データ、およびデザインチームなどのステークホルダーがデータインフラ関連の課題に直面した場合に、彼らのデータインフラ要件を満たすために支援する。
• 複数のデータセンターやAWSリージョンを利用することで、国際境界を越えたデータのプライバシーとセキュリティを維持する。
• データおよび分析プロフェッショナルと協力して、データシステムの運用を改善する。

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データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアになりたい場合、ある程度の技術的およびソフトスキルに精通している必要があります。

技術的スキル

自分たちの役割で優れた成果を出すために、データエンジニアは以下の技術的スキルを持っている必要があります。

コーディング

Python、Java、SQL、NoSQL、Ruby、Perl、MatLab、R、SAS、C and C++、Scala、Golangなどのプログラミング言語の熟練度は、ほとんどの企業で高く評価されます。コーディングの堅牢な基盤は、データエンジニアのポジションにおいて不可欠です。

オペレーティングシステムの理解

データエンジニアは、Microsoft Windows、Solaris、Linux、Apple macOS、UNIXなどのオペレーティングシステムに深い理解を持っている必要があります。各オペレーティングシステムには独自の利点があり、特定の要件に対応しています。異なるシステムに精通することは、分野での成功に貢献することができます。

データウェアハウジング

データエンジニアは、大量のデータを分析して保存する責任があります。したがって、RedshiftやPanoplyなどのデータウェアハウジングソリューションに精通している必要があります。データウェアハウジングソリューションを使用してデータを分析および管理する経験は高く評価されます。

データ分析

特にMapReduce、Pig、Hive、およびHBaseなどのApache Hadoopベースのツールを含む、分析ソフトウェアの深い知識は、データエンジニアにとって望ましいものです。データ分析技術とツールの熟練度は、効果的なデータ処理と操作を可能にします。

データベースシステム

データエンジニアにとって、データベース管理の強力な理解は不可欠です。SQL（Structured Query Language）は最も広く使用されているデータベースソリューションであり、SQLの熟練度は必須です。ただし、CassandraやBigtableなどの他のデータベースソリューションに関する知識は、フリーランスのデータエンジニアに利益をもたらすことができます。

機械学習の基本知識

機械学習はデータサイエンティストの領域ですが、データエンジニアは機械学習アプリケーションで異なるデータタイプを利用するための基礎的な理解を持つべきです。統計分析とデータモデリングの知識を構築することで、データエンジニアは組織内で貴重な資産となり、専門分野で差別化を図ることができます。

ソフトスキル

データエンジニアとして優れるためには、技術的な専門知識に加えて強力なソフトスキルを開発することが重要です。

コミュニケーション能力

データエンジニアは、技術的な専門知識を持たない同僚を含む、様々なバックグラウンドを持つ人々と協力するために、効果的なコミュニケーション能力が必要です。アイデアや発見を伝えることが重要であり、特にデータアーキテクトやデータサイエンティストと協力する場合には欠かせません。強力なコミュニケーション能力は、リモートワーク環境でも価値があります。

批判的思考能力

データエンジニアは、複雑な問題を特定して解決するために批判的に考える必要があります。状況を分析し、創造的に考え、革新的な解決策を開発することが重要です。批判的思考は、トラブルシューティングや課題を効果的に対処するためのデータシステムの設計にも適用されます。

問題解決

効率的かつ積極的に問題に取り組める候補者は、雇用主から高く評価されます。データエンジニアは、業界の知識を活用して即座に問題に対処し、徹底的な調査を行ったり、同僚と協力して長期的でスケーラブルな解決策を見つけたりすることができる必要があります。強力な問題解決能力は、この役割で高く評価されます。

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データエンジニアリングのキャリアを追求する理由

データエンジニアリングの職業は、収益性が高くかつ要求される職業の一つです。あなたは企業の成功に重要な役割を果たし、意思決定者、データサイエンティスト、アナリストが仕事を行うために必要なデータへの簡単なアクセスを提供します。あなたの問題解決能力やプログラミングスキルは、スケーラブルなソリューションを開発するのに役立ちます。

データエンジニアは、データ処理の必要性がある限り需要が持続するでしょう。Dice Insights 2019年のレポートによると、データエンジニアリングは、テクノロジーセクターでトレンドとなっており、コンピュータサイエンティスト、Webデザイナー、データベースアーキテクトに続いています。

データエンジニアが組織に付加価値をもたらす方法

データエンジニアは、データベースを含め、複数のソースからデータを抽出して取得します。これらのソースには、Oracle Database、SQL Server、Excel、MySQL、またはその他のデータ処理やストレージソフトウェアが含まれる場合があります。その後、彼らはこのデータにアルゴリズムを適用して機能的にし、販売、マーケティング、ファイナンスなどの様々な部門が生産性を向上させるのに役立ちます。

データエンジニアは、組織の分析を担当しています。彼らはあなたのデータを高速に装備します。リアルタイムの意思決定や、顧客のリテンション、チャーン、詐欺などのメトリックを正確に評価することは、しばしば困難です。たとえば、データエンジニアは、ECサイトが将来的に需要が高い製品を発見するのを支援することができます。同様に、それは彼らが異なるバイヤーペルソナをターゲットにし、消費者により適した体験を提供するのを支援します。

世界がビッグデータに傾斜するにつれて、データエンジニア認定は、より正確な予測を作成するためにドライブおよび使用することができます。データエンジニアは、よく管理されたデータファンネルを提供することで、データモデルや機械学習を強化することができます。

データエンジニアの給与

Glassdoorによると、アメリカ合衆国におけるデータエンジニアの平均基本給は年間約97,848ドルです。ただし、年数、企業の場所、および組織の規模など、様々な要因によって数字は異なる場合があります。

インドでは、データエンジニアの平均基本給は年間875,000ルピーです。ここでも、前述の要因によって給与が増減する可能性があります。

たとえば、ムンバイ、バンガロール、デリーなどの大都市では、データエンジニアリングの新人は、年間約700,000～900,000ルピーの平均基本給を得ることができます。しかし、4～6年の経験を持つ候補者は、年間1,200,000～1,600,000ルピーの間で稼ぐことができます。

一方、小規模な都市や町の専門家は、平均基本給が低くなる傾向があります。

データエンジニアのキャリアパス

任意の職業と同様に、データエンジニアのポジションや役割も進歩します。実際、多くのデータエンジニアはビジネスインテリジェンスアナリストやソフトウェアエンジニアとしてキャリアをスタートさせます。しかし、経験を積むことで、マネージャーの役割を確保したり、ソリューションアーキテクト、データアーキテクト、または機械学習エンジニアに成長したりすることができます。したがって、データエンジニアの求人の説明も、単にデータの抽出、処理、分析だけでなく、多様化しています。

データエンジニアになる方法は？

データエンジニアの職務内容について理解したところで、次はどのようにデータエンジニアになるかを見ていきましょう。以下の手順に従ってください。

ステップ1：データエンジニアリングスキルを磨く

まず、コーディング、クラウドコンピューティング、データベース設計、コーディングスキルを含むデータエンジニアリングスキルを開発する必要があります。

コーディングでは、JAVA、Python、SQL、NoSQL、Scala、Rを知っている必要があります。さらに、関係データベースと非関係データベースに精通しており、それらがどのように動作するかを知っている必要があります。

ステップ2：認定資格を取得する

知識と能力を向上させる優れた方法は、資格試験の勉強をすることです。これにより、将来の雇用主があなたの経験レベルを確認できます。認定の可能性には、アソシエイトビッグデータエンジニア、Cloudera Certified Professional Data Engineer、IBM Certified Data Engineer、Google Cloud Certified Professional Data Engineerがあります。

異なる企業のデータエンジニアの求人情報を確認し、彼らが実際に求めているものを知ることができます。

ステップ3：データエンジニアリングプロジェクトのポートフォリオを作成する

データエンジニアリングだけでなく、グラフィックデザイン、コンテンツ開発、ウェブサイトデザインなど、ほとんどの仕事では、ポートフォリオが必要です。これにより、以前に行ったプロジェクトや作業を紹介できます。

WixやSquarespaceなどのプラットフォームを使用して、個人的に実施したデータエンジニアリングプロジェクトや、コースワークの要件として達成したプロジェクトをポートフォリオウェブサイトにアップロードすることができます。単独のポートフォリオウェブサイトの無料の代替手段は、LinkedInプロフィールのプロジェクトエリアやGitHubのようなウェブサイトに作品をアップロードすることです。

ステップ4：エントリーレベルの役割から始める

多くのデータエンジニアは、データベース管理者やビジネスインテリジェンスアナリストなどのエントリーレベルのポジションからキャリアを始めます。経験を積むにつれて、新しいスキルを学び、より専門的な職業に適格になることができます。

結論

以上の議論から、大規模ビジネスを含め、世界はデータエンジニアなしではスムーズに運営できません。彼らは、大規模なデータベースの舞台裏で働いて、データの適切なフローを確保します。彼らは、企業内で考えられた意思決定を促進するために、データがアクセス可能で整理され、準備されるようにするためのアーキテクチャを開発・分析します。さらに、予測モデリングのためのデータの抽出と変換を可能にするアーキテクチャを開発・分析します。

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よくある質問

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