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なぜ必要か（現場でよくある“詰み”）

• 部署ごとにデータの定義が違い、数字が合わない
• Excel手作業で集計していて、属人化＆ミスが増える
• データが遅い・欠ける・壊れる（でも誰も気づかない）
• 分析を始めたいのに、元データがバラバラで使えない

データエンジニアは、「集計の前工程」を仕組み化することで、会社全体の生産性を底上げします。

よくある誤解（データ基盤が崩れる原因）

• 「DWHを入れればデータ活用できる」→ ❌（整備と運用が必要）
• 「ETLは一度作れば終わり」→ ❌（仕様変更で壊れる）
• 「SQLが書ければ十分」→ △（監視・品質・権限も重要）
• 「分析担当がなんとかする」→ ❌（上流が整っていないと詰む）

成功する基盤は、最初から“品質と監視”を組み込みます。

① データ連携・取り込み（ETL/ELT）

• SaaS/DB/APIからのデータ取得
• バッチ/ストリーミングの設計
• ジョブスケジューリング（定期実行・再実行）

② 変換・モデリング（使える形に整える）

• 欠損・重複・形式の統一（品質改善）
• 指標定義（売上/粗利/MAUなど）の統一
• DWH設計（スタースキーマ/データマート）

③ 提供・権限（使う人に届ける）

• BI/分析基盤への提供（ビュー/マート）
• 権限設計（部署別・役職別）
• データカタログ/定義書の整備

④ 運用（監視・コスト・ガバナンス）

• 遅延/欠損/異常値の検知（監視）
• コスト管理（クエリ最適化・保存最適化）
• 監査ログ・利用ルール整備

例：売上/広告/CRMをDWHに統合している場合

• 9:30：バッチ監視（遅延・失敗・欠損）
• 10:30：原因調査（API変更・スキーマ変更）
• 13:00：変換ロジック改善（指標定義の調整）
• 16:00：データマート追加（BIチーム要望対応）
• 18:00：コスト/性能改善（クエリ最適化・パーティション）

特徴：作るだけでなく、“壊れない運用”が仕事の中心です。

• 数字の定義（売上/粗利/顧客）が統一されている
• 更新頻度（いつのデータか）が明確
• 権限（誰が何を見られるか）が役割で分かれている
• 品質チェック（欠損/重複/異常）を自動検知できる
• 監査ログ（誰がいつ使ったか）を追える

弱い部分がある場合は、AI導入より先に“データの土台”を整えるのがおすすめです。

必須になりやすい領域

• SQL（集計・結合・パフォーマンス）
• ETL/ELT（パイプライン設計）
• DWH/データモデリング（マート設計）
• クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）
• 監視・運用（失敗検知、再実行、通知）

評価されやすいカテゴリ

• クラウド認定（AWS/Azure/GCP）
• データ系資格（DWH/BI/分析基礎）
• セキュリティ基礎（権限・監査）

ただし実務では、「壊れないETL＋監視」を作れることが最強です。

おすすめの順番（現実的ルート）

• 地味でも“土台”を作るのが好き
• データのズレを追いかけるのが得意
• 自動化や標準化で楽にするのが好き
• 関係者（業務/分析/開発）と調整できる

• データエンジニア → アナリティクスエンジニア（モデリング特化）
• データエンジニア → データ基盤アーキテクト（全体設計）
• データエンジニア → MLOps/LLMOps（AI運用へ拡張）
• データエンジニア → データガバナンス（規程・監査）