アナリティクスエンジニアの仕事内容は、組織における良質な意思決定を支援する役割を果たします。彼らはデータ分析の環境作りをおこなう専門家であり、データの収集、処理、変換などのタスクを担当します。アナリティクスエンジニアはビジネスの問題や課題を理解し、データに基づいた洞察を得るための仕組みを整えます。さらに、データの品質管理やデータセキュリティの確保、データパイプラインの設計や構築、チームとのコラボレーションなども担当します。この記事では、そんなアナリティクスエンジニアの業務内容や仕事例についてわかりやすく解説します。
アナリティクスエンジニアの業務
アナリティクスエンジニアは、データ分析と技術を組み合わせて、ビジネスや組織の意思決定を支援する役割を担っています。以下に、アナリティクスエンジニアの主な業務の内容をいくつか紹介します。
データ収集と整理
アナリティクスエンジニアは、分析に必要なデータを収集し、適切な形式に整理します。データベース、データウェアハウス、データレイクなどのデータストレージシステムを構築し、データの正確性と整合性を確保することで信頼性の高いデータをデータサイエンスチームに供給します。そのため、品質管理やメタデータの整備、データセキュリティに関する業務も担当します。
データ可視化とレポート作成
データマートなどの可視化ツールを実装して、経営やマーケティングに関する指標をグラフやーチャートで視覚的に表現するのも仕事のひとつです。日々の数値をモニタリングできるように、データパイプラインを整え、最新の情報がダッシュボードに反映されるようにします。結果をすばやく伝えるために、アドホックなレポート画面を作成し、ステークホルダーやチームに提供することもあります。
BIと意思決定支援
アナリティクスエンジニアは、プロダクトマネージャーや経営陣に対してデータに基づく洞察や意思決定を支援するシステムを提供します。TableauやLookerなどのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを導入し、データ分析結果を活用した戦略立案や改善策の提案をおこないやすいようビジネスフローを改善し、事業の成果を最大化するための良質な意思決定を支援します。
アナリティクスエンジニアの仕事例
ここからは、アナリティクスエンジニアの仕事について、いくつかの例を紹介します。
データパイプライン構築
dbt (data build tool) やETL/ELTツールを利用したデータパイプラインの構築をおこないます。一般的な手順を以下で紹介します。
要件の明確化
達成したい目標を実現するための要件を定義します。データのソースとターゲット、更新の頻度、データの種類、処理や変換の要件などを把握しましょう。
データソースの設定
データパイプラインを構築する際の、最初のステップはデータソースの設定です。データベース、クラウドストレージ、API、スクレイピングなど、データの取得元を特定し、必要な接続情報を収集します。
データの抽出と変換
データソースからデータを抽出し、必要な変換処理を行います。クレンジング、フィルタリング、集計、結合などの変換作業を行い、データを所定のフォーマットや構造に変換します。
データの移動と転送
変換されたデータをデータパイプライン内で移動し、ターゲットとなるデータストアに転送します。バッチ処理、リアルタイム処理、ストリーミングなど、適切なデータ転送メカニズムを選択し、データの一貫性と効率性を確保します。
データのロードとストレージ
データを指定先のデータストアにロードします。データベース、データウェアハウス、データレイクなど、目的に応じたデータストレージを選択し、保存と管理を行います。
データの監視と品質管理
データパイプラインを監視し、データの品質とパフォーマンスを管理します。エラーログの監視、データ品質の検証、タイムリーなデータの到着を確認するための監視ツールやメカニズムを導入します。
スケジューリングと自動化
データパイプラインの実行をスケジュールし、必要なタイミングで自動的にデータを処理するように設定します。タスクスケジューラや自動化ツールを使用して、データパイプラインの運用を効率化します。
モニタリングと改善
データパイプラインのパフォーマンスと効果を定期的にモニタリングし、必要に応じて改善を行います。データのロード時間、処理のエラー率、データ品質の指標などを追跡し、パフォーマンスの最適化を図ります。
BIダッシュボード構築
BIツールでダッシュボードを構築することもアナリティクスエンジニアの業務として一般的です。
目的と要件の明確化
ダッシュボードを作成する前に、その目的をデータ利用者とすり合わせます。どのようなデータやメトリックを表示する必要があり、ダッシュボードが解決する問題や提供する洞察を理解します。
データソースの準備
ダッシュボードに表示するデータのソースを特定し、必要なデータを収集・整理します。データウェアハウス、データベース、クラウドストレージなどのデータソースを準備し、データを抽出・変換します。
ダッシュボードの設計
ダッシュボードを構成する要素を洗い出し、UIをデザインします。どのような情報を表示するか、どの種類のグラフやチャートを使用するか、レイアウトやカラーパレットなどの視覚的な要素を検討します。使いやすさと可読性に重点を置いて、ユーザーが必要な情報を簡単に把握できるようにします。
データの視覚化
データを視覚化してダッシュボードに表示します。グラフ、チャート、表、指標、マップなどの視覚的な要素を使用してデータをわかりやすく表示します。指標の傾向、パターン、関係性を視覚的に把握できるようにします。
インタラクティブな要素の追加
ダッシュボードにインタラクティブな要素を追加します。フィルターやドリルダウン機能などを組み込んで、ユーザーがデータの詳細を探索できるようにします。これにより、ユーザーのニーズに応じた個別のビューを作成することができます。
ダッシュボードの公開と共有
ダッシュボードを適切なユーザーグループと共有します。社内での説明会や利用方法を記載したドキュメントと共にダッシュボードを公開し、必要なユーザーがアクセスできるようにします。アクセス権限やセキュリティ設定を適切に管理します。
モニタリングと改善
ダッシュボードの使用状況や効果をモニタリングし、必要に応じて改善を行います。ユーザーフィードバックやデータの利用状況を分析し、UIの改良や新たな要素の追加を検討します。
まとめ
アナリティクスエンジニアは、データ分析業務の理解とデータ処理技術に関するスキルを駆使して、組織におけるデータ駆動型の意思決定を支えます。データの収集から分析、可視化、意思決定支援まで、一連のライフサイクルをカバーし、ビジネスの成果を最大化するために先端的な企業にとって、ますます重要性が高まる役割といえるでしょう。
アナリティクスエンジニアの業務スコープには、データソースの設定、データの抽出・変換・ロード、データの移動・転送、データの監視・品質管理、スケジューリングと自動化、モニタリングと改善といったステップが含まれます。そこでは、Snowflake、BigQuery、Fivetran、Matillion、Airbyte、Lookerなどのデータスタックツールが使用されます。
そして、データスタックツールの選択は、データの量とタイプ、処理の要件、ビジネスの目標などに基づいて行われるべきです。アナリティクスエンジニアは、目標と要件に応じて適切なツールやテクノロジーを選択し、効果的なデータ利活用の環境を整備していくのです。
コメント