1. データ関連職種・業界に興味がある方
2. Analytics Enginnerの仕事についてもっと詳しく知りたい方
3. Analytics Enginnerになるためには、具体的にどのようなスキルや能力が求められるのか知りたい方
アナリティクスエンジニアとは？
「アナリティクスエンジニア」、あるいは「分析エンジニア」、よく聞いたことがありますか？アメリカでは約3～4年前から話題になり始め、日本でも昨年から本格的に注目されています。
簡単に言えば、データアナリティクス（分析）エンジニアは「データを使いやすくする料理人」と言えます。 彼らの顧客は、データアナリスト、マーケター、プランナーなど、データを手にするすべての現場のプロフェッショナルです。
彼らはまるでデータの料理人のように、データを収集、精製、変換し、分析できるおいしい料理に仕上げます。また、データパイプラインを構築・管理し、複数のデータソースから情報を引き出し、意味のある洞察を提供することも彼らの仕事です。
データがビジネス上の意思決定にとってますます重要になるにつれて、彼らの役割はますます重要になっています。 彼らは技術的な能力とビジネス理解を組み合わせて、データを単なる数字ではなく、真の価値を生み出すツールに変えます。 データの品質と正確性を保証することはもちろん、データセキュリティやプライバシー保護などの重要な仕事も担当しています。
結論として、データ分析エンジニアは、組織内にデータベースの文化を構築し、維持する上で重要な役割を担う職種です。
それでは、アナリティクス(分析エンジニア)についてもっと詳しくご紹介します！
技術とビジネスの交差点 : Analytics Engineer
データサイエンスの世界は本当に不思議なところです。 毎日新しいものが登場し、私たちが知っていた役割がどんどん変化しています。
以前は「ビッグデータ」という言葉が流行りましたが、今は機械学習が日常化し、「Analytics Engineering」という新しい役割が注目され始めています。
現在、データチームは、単にデータを収集・分析するだけでなく、誰でも簡単にデータを理解し、活用できる環境を作ることに注力しています。 クラウドベースのデータウェアハウス、データパイプラインサービス、BIツールが飛躍的に進歩したことで、このような変化が可能になりました。
その結果、Analytics Engineerという職業が誕生しました。
彼らは、データの精製、モデリング、変換、テスト、デプロイメント、文書化など、さまざまな仕事をしています。 データアナリスト、そしてデータを使用するさまざまな職種が、データからより簡単にインサイトを得ることができるように支援するのです。
このように、Analytics Engineeringはテクノロジーとビジネスの交差点で重要な役割を担っていると言えます。
ータを通じてより良い意思決定を行い、組織の成長に貢献することです。 そのため、Analytics Engineeringはデータサイエンスと組織の発展において本当に重要な位置を占めています。
他の職種とどう違うの？
アナリティクスエンジニア(Analytics Engineer)は、データアナリスト(Data Analyst)、データエンジニア(Data Engineer)、データサイエンティスト(Data Scientist)などの他のデータ職種と区別される役割です。
Analytics Engineer VS Data Analyst
データアナリストはデータを分析してインサイトを導き出すことに集中します。 一方、アナリティクスエンジニアはデータアナリストが使用できるようにデータを準備し、最適化する役割を担います。
Analytics Engineer VS Data Engineer
データエンジニアはデータインフラストラクチャの構築と管理に注力しています。 Analytics Engineerは、彼らが構築したインフラストラクチャーを使ってデータを分析できる形にします。
Analytics Engineeringは、まるでデータの世界の料理人のように、様々な食材を使って新しい料理を作る仕事をしています。 彼らはデータを精製し、モデル化し、変換して、まるで料理が完成したように、誰でも簡単に消化できるようにします。
例えば、生データが与えられたとき、Analytics Engineersはそれをきれいに手入れし、必要な形に変形させて、まるでよく調理された料理のように提供します。
そして、このすべてのプロセスを文書化し、データアナリストが料理のレシピを追うように簡単にアクセスできるようにします。
しかし、彼らの役割はそれだけではありません。 データパイプラインの管理と最適化も重要な役割の一つです。 例えば、データエンジニアと協力して、データの収集、整理、構造化を行います。
この過程で、アナリティクスエンジニアはデータをより明確で有意義な方法で整理し、必要に応じて追加のコンテキストを提供することで、分析の準備を整えます。
また、Analytics Engineersは複数のデータソースから収集されたデータをモデル化し、データマートを構成し、データダッシュボードを開発します。
Analytics Engineerになるには？
ここからは、「Analytics Engineer」として働くために必要なスキル、知識、そして能力について詳しくお伝えします！
Python, SQL
Analytics Engineerが最も多く使うデータ関連言語はPythonとSQLです。
Pythonは主にETL(Extract, Transform, Load)の過程で使用され、SQLはデータウェアハウス(Data Warehouse, DW)やデータマート(Data Mart, DM)の過程でより多く使用されます。
Pythonを使用したETLプロセスでは、生のデータを抽出し、必要に応じてデータを変換し、最後にこれをデータウェアハウスにロードする作業が行われます。
例えば、ソーシャルメディアプラットフォームからユーザーの活動データを抽出し、Pythonを使用して必要なデータ形式に変換した後、分析のためにデータウェアハウスに保存する作業を行うことができます。
一方、SQLはデータウェアハウスやデータマートで保存されたデータをクエリして分析するために使用されます。
例えば、売上データに対する様々なレポートを生成したり、顧客行動分析のために特定のデータを抽出するなどの作業でSQLが主に使用されます。
SQLを通じて複雑なクエリを作成し、データから必要な情報を効率的に抽出し、ビジネス意思決定に必要な洞察を得ることができます。
APIデータ抽出
Analytics Engineersは、様々な外部ソースからデータを抽出するためにAPIを活用します。
例えば、金融市場データを提供するAPIを使用して、リアルタイムの株式相場、取引量、財務データなどを収集することができます。これらのデータは、Pythonのrequests ライブラリなどのツールを使ってリクエストし、JSON形式で受け取った後、必要な情報を抽出して分析に使用します。
この過程で、APIドキュメントを理解し、適切なリクエストパラメータを設定する能力が必要です。 また、収集したデータをデータベースやデータウェアハウスに適切に保存し、管理する方法についての知識も重要です。
on-Premiseサーバー
Analytics Engineerは、クラウドとオンプレミスサーバーの両方で作業できる必要があります。
オンプレミスサーバーでの作業は主にコマンドラインインターフェース(CLI)環境で行われ、データ抽出、変換、ロード(ETL)作業に対する深い理解が必要です。
例えば、ローカルサーバーで実行されるスクリプトを通じてデータベースからデータを抽出し、PythonやShellスクリプトを使用してデータを変換した後、再びデータベースやファイルシステムにロードする作業がこれに該当します。この過程で、ネットワーク設定、セキュリティ、そしてサーバー性能の最適化などの要素に対する知識も重要です。
クラウド
クラウドプラットフォームは、データの保存、処理、分析のための強力なツールを提供します。
GCPのBigQueryは大容量データセット用のサーバーレスデータウェアハウスソリューションを提供し、AWSの場合、Lambda、Aurora、S3などのサービスを通じてデータパイプラインを構築・運用することができます。
Snowflakeは、さまざまなクラウドプラットフォームで柔軟なデータウェアハウジングオプションを提供します。これらのツールは、大容量のデータを効率的に管理し、リアルタイム分析と複雑なクエリの実行を可能にし、データのスケーリングとセキュリティ管理においても重要な役割を果たします。
指標の定義
Analytics Engineerは、組織のビジネス目標達成のために重要な指標を定義し、これを効果的に可視化するために重要な役割を果たします。 このプロセスは次のように行われます。
データ消費者との協業による指標把握
最初のステップとして、Analytics Engineerはマーケティングチーム、営業チーム、企画者、そしてC-levelの経営陣と緊密に協力し、各部門が必要とする指標を把握します。
この過程で、コミュニケーション能力と協業能力が重要視されます。各部門の要求を正確に理解し、これをデータ分析戦略に統合することが重要です。
重要なビジネス指標の定義
様々な部署のニーズと組織の戦略的目標に基づいて主要業績評価指標(KPI)を定義します。
この過程では、データドメインの知識と組織のビジネス目標に対する理解が必要です。例えば、顧客満足度、売上増加率、市場シェアなどが重要な指標として選定されることがあります。
データの可視化
データ可視化のためのダッシュボードとチャートの企画
定義された指標を基に、Analytics Engineerはユーザーフレンドリーで効果的なデータ視覚化のためのダッシュボードとチャートを企画します。
この過程では、データ可視化の原則、ユーザーインターフェース(UI)デザイン、そしてユーザーエクスペリエンス(UX)を考慮します。例えば、ダッシュボードには様々な視覚的要素(グラフ、チャート、ヒートマップなど)を使用してデータを直感的に表現することができます。
データマート構築及びデータダッシュボード開発
最後に、データマートを構築して関連データを効率的に保存し、アクセスできるようにします。 そして、データ視覚化ツール(Tableau、Power BIなど)を活用してダッシュボードを開発します。
開発されたダッシュボードは、組織の意思決定過程を支援し、データベースの洞察を提供してビジネスの成長と発展に貢献します。
まとめとAnalytics Engineerの展望
Analytics Engineerは、現代のビジネスでますます重要になっている職業です。 彼らはデータを単純な数字から価値のある情報資産に変え、データの品質とセキュリティを管理する役割も担っています。
このような役割のおかげで、データの全体的な効率と価値が最大化されます。
Analytics Engineerになるためには、Python、SQL、APIによるデータ抽出、クラウドプラットフォームとオンプレミスサーバーに関する知識が必要です。
また、重要なビジネス指標を定義し、データを可視化する能力も重要です。 データを誰でも理解し、活用できるようにすることに重点を置き、クラウドベースのデータウェアハウス、データパイプラインサービス、BIツールへの習熟度も重要です。
将来的には、データがビジネス上の意思決定に重要な役割を果たし続けるため、Analytics Engineerの需要は今後も増加するでしょう。 テクノロジーとビジネスの交差点で重要な役割を果たすことで、組織のデータ活用能力と全体的なパフォーマンスを大幅に向上させることが期待されています。
分析エンジニアリング、次はデータ分析
データ分析は重要ですが、いざデータを分析しようとすると難しいと感じるのも事実です。Analytics Engineeringが作業を終わらせても、データを分析するのは簡単なことではありません。
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