職場で出会う2種類のデータエンジニア

データ エンジニアリングは、データの管理と処理に重要な役割を果たす多様な専門家で構成される、データ エコシステムの重要な要素です。職種は同じでも、私が長年見てきたように、データ エンジニアは、多くの場合、2 つの異なるタイプに分類されます。私がよく呼ぶように、「ビジネス」データ エンジニアと「技術」データ エンジニアです。このブログ投稿では、これら 2 つのタイプ、その特徴、およびデータ エンジニアリングの世界への貢献について説明します。

ビジネスデータエンジニア

これらの人々は、ビジネス上の問題を解決することに全力を注いでいます。彼らは、指標や主要業績評価指標 (KPI) を追跡し、インタラクティブなダッシュボードを構築することに熱心に取り組んでいます。多くの場合、彼らは SQL の豊富な経験を持ち、データの操作と分析に最適な Python などの多目的言語でのコーディング スキルを持っています。

職務: ビジネス ニーズをデータ ソリューションに変換することに主眼を置いています。データを収集、変換、ロードするためのデータ パイプラインを構築し、意思決定者に有意義な洞察を提供します。これらの専門家は、ビジネス インテリジェンス (BI) エンジニアと呼ばれることがよくあります。

日常業務: 典型的な 1 日の業務には、関係者からの要件の収集、ダッシュボードの設計、データの抽出と変換のための Python または SQL でのスクリプト作成、データに基づく意思決定を確実に行うためのビジネス チームとのコラボレーションが含まれます。

技術データエンジニア

一方、技術系データ エンジニアはスケールの問題を解決することに魅力を感じます。新しいテクノロジーの探求と実装に意欲的で、Scala や Java などの言語でのコーディングを好む傾向にあります。膨大な量のデータを処理できるスケーラブルなデータ パイプラインの構築を担当します。

職務: 技術データ エンジニアは、堅牢なデータ インフラストラクチャの構築と維持に注力します。データ パイプラインがスケーラブルで信頼性が高く、大規模なデータセットを処理できることを保証します。膨大な量のデータの処理に不可欠な Apache Spark、Apache Flink、Apache Airflow などのツールに精通しており、クラウド ツールの複雑さを熟知しています。

日常業務: 技術系データ エンジニアの典型的な 1 日の業務には、データ パイプラインの最適化、パフォーマンスの問題のトラブルシューティング、新しいデータ ストレージおよび処理テクノロジの実験、データ サイエンティストとの連携による機械学習モデルの導入などがあります。

ギャップを埋める

これら 2 つのタイプのデータ エンジニアはそれぞれ異なる役割と責任を持っていますが、連携することで大きな可能性が生まれます。ビジネス エンジニアがビジネス要件を理解して解釈する能力は、技術系データ エンジニアが持つスケーラブルなソリューションを構築する専門知識を補完します。ビジネス エンジニアは、スーツを着た人たちが何を求めているかを理解し、技術系エンジニアはそれらのニーズをサポートするデータ パワーハウスを構築します。これら 2 種類のデータ エンジニアが連携することで、強力なデータ駆動型ソリューションを作成できます。チームワークが夢の実現を生むのです。

さて、ここで問題なのは、ほとんどのデータ エンジニアリング トレーニングが技術的な側面に重点を置いており、ビジネス データ エンジニア向けのスペースが残っていないことです。データ エンジニアの役割を紹介し、個人が適切な求人を見つけられるように支援し、学習の過程をガイドするコンテンツが必要です。

あなたはどのタイプに当てはまりますか?

読んでいただきありがとうございます！

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