データ チームの役割と責任を調べる
大規模なデータ プロジェクトは複雑になる場合があります。 多くの場合、プロジェクトでは数百もの意思決定が行われます。 通常、複数の人が関係し、プロジェクトの設計から運用までの過程でそれぞれの役割を果たします。
組織では、ロールを異なる方法で定義したり、異なる名前を付けたりすることができます。 このユニットで説明するロールは、タスクと責任の最も一般的な区分を表します。
これらのロールは、最新のデータ プロジェクトでは一般的です。
- データ アナリスト
- データベース管理者
- データ エンジニア
- データ サイエンティスト
- データ アーキテクト
データ アナリスト
データ アナリストは、企業がデータ資産の価値を最大化できるようにします。 傾向を特定するためのデータの調査、分析モデルの設計および構築、並びにレポートおよび視覚化による高度な分析機能の有効化を担当しています。
データ アナリストは、特定のビジネス要件に基づいて生データを関連する分析情報に変換します。
データベース管理者
データベース管理者 (DBA) は、オンプレミスおよびクラウドベースのデータベース システムの設計、実装、メンテナンス、および運用面を担当します。 データベースの全体的な可用性、一貫したパフォーマンス、および最適化を担当します。 利害関係者と協力し、自然災害または人為的エラーが発生した後に復旧するためのバックアップおよび復旧計画のポリシー、ツール、およびプロセスを実装します。
また、データベース管理者は、データベース内のデータのセキュリティを管理し、データに対する権限を付与し、必要に応じてユーザーにアクセスを許可または拒否する責任もあります。
データ エンジニア
データ エンジニアは、オンプレミスとクラウドにおけるデータ プラットフォーム テクノロジを構成します。 複数のソースからの構造化データと非構造化データの流れを管理したりセキュリティで保護したりします。 使用されるデータ プラットフォームには、リレーショナル データベース、非リレーショナル データベース、データ ストリーム、ファイル ストアが含まれる場合があります。 また、データ エンジニアは、データ サービスと、他のデータ プラットフォーム テクノロジや Cognitive Services、Azure Search、ボットなどのアプリケーション サービスとの安全な統合が確実に行われるようにします。
データ エンジニアの役割は、データベース管理者の役割とは異なります。 データ エンジニアの作業範囲は、データベースとそれがホストされているサーバーの管理より広くなります。 また、データ エンジニアはビジネス要件を満たすために、データの取得、取り込み、変換、検証、クリーンアップを行う必要があります。 このプロセスをデータ ラングリング といいます。
データ サイエンティスト
データ サイエンティストは、データから価値を引き出すために高度な分析作業を行います。 その作業は、記述的分析から予測分析までさまざまです。 予測分析は、異常やパターンを検出できるモデリング手法を適用するために機械学習で使用されます。
予測分析は、データ サイエンティストの作業の 1 つの側面にすぎません。 一部のデータ サイエンティストは、カスタマイズされたアルゴリズムを使用して、実験を繰り返し行い、複雑なデータの問題を解決するディープ ラーニングの領域で作業することもあります。
データ アーキテクト
データ アーキテクトは通常、データ品質とセキュリティの標準の定義を含む、全体的なデータ管理戦略の計画と実行を担当します。 彼らはデータ チームの他のメンバーと協力して、高レベルの戦略を実行します。
データ アーキテクトは、効果的なコミュニケーションやリーダーシップなど、深い技術的知識と強力なソフト スキルを持っている必要があります。
役割の違い
データ アナリスト、データベース管理者、データ エンジニア、データ サイエンティスト、およびデータ アーキテクトの役割は異なります。 それぞれの役割で異なる問題を解決し、デジタル変換プロジェクトにおいて重要な役割を果たします。