Avaxia Snowflakeチームの作業内容
Snowflakeチームでは顧客の要望に応じて、パイプラインの作成や修正を行っています。
私の関わっているプロジェクトでは、各地にある拠点からアップロードされたエクセルシートを読み込んでデータをクレンジングしたり演算したりして、各部署が必要としているデータが参照できるような状態にするデータパイプラインを作っています。また、このデータを使用してweb上でデータの承認やシミュレーションを行えるwebアプリケーション開発にもバックエンドエンジニアとして参加しています。このwebアプリケーションのAPIはPythonで開発しているのですが、SnowflakeではUSPをPythonで書くことも出来るため、同じ言語であることによってそれぞれの担当者における垣根がかなり低くなっている気がします。
また、今回は開発手法としてアジャイル型開発を採用しており、データパイプライン作りと親和性が高い手法であると感じています。顧客も全ての処理を完璧に把握しているわけではありませんし、こちらも全ての処理を完璧に実装できているわけではありませんので、お互いに確認し合って良いパイプライン作りが出来ていると思います。
Avaxia Snowflakeチームの専門知識
Avaxiaのコンサルタントは、専門知識を持って、Snowflake上でのデータエンジニアリング及びデータサイエンスソリューションの提供をしています。スケーラブルで高性能なデータパイプラインの設計と実装、データストレージの最適化、そしてクラウド多様なデータソースを処理し、複雑な変換や分析からビジネスに実用的な洞察材料を提供できるように、Avaxiaのコンサルタントがプロジェクトや課題解決にあたります。また、データ移行やパフォーマンスの最適化、Snowflake上での機械学習モデルや高度な分析の実装など、広範なビジネスと顧客に沿った開発を専門としたデータエンジニアリング・コンサルタントチームとなっています。
現在ビジネスにおいては、自動化、リアルタイムデータ処理、最先端のデータサイエンス技術を通じて価値を提供することが望まれています。これらの要望に沿える技術力の向上に注力し、さまざまな業界のクライアントに対して満足いただき、そして、影響力のある結果を生み出せるように専念しています。
データサイエンティスト（アナリスト）とデータエンジニアの違い
データサイエンティスト（アナリスト）とデータエンジニアは、どちらもデータに関わる職種ですが、その役割や求められるスキルは大きく異なります。
- データサイエンティスト（アナリスト）：データを「分析・活用」して価値を引き出す
- データエンジニア：データの「準備・整備・管理」を行う
それぞれの違いを詳しく見ていきましょう。
① データサイエンティスト（アナリスト）とは？
データからビジネスの洞察を引き出し、意思決定を支援する役割を担います。主な業務は以下の通りです。
主な業務：
- データ分析・モデリング（統計分析、機械学習モデルの構築）
- BIツールを使ったレポート・可視化（Tableau, Power BI, Lookerなど）
- A/Bテストや因果推論を用いた仮説検証
- ビジネス課題をデータで解決する提案
求められるスキル：
- Python, R, SQL（データ分析・機械学習用）
- 統計・機械学習の知識（回帰分析、分類、クラスタリングなど）
- データ可視化スキル（BIツール, Matplotlib, Seabornなど）
- ビジネス理解とコミュニケーション力（データの価値を伝える力）
② データエンジニアとは？
データの収集・変換・保存を行い、分析しやすい環境を整える役割を担います。主な業務は以下の通りです。
主な業務：
- データパイプラインの開発・運用（ETL/ELTの設計・実装）
- データウェアハウスの構築・最適化（Snowflake, BigQuery, Redshiftなど）
- データ基盤のパフォーマンス改善（クエリ最適化、インデックス管理）
- クラウド環境でのデータ管理・インフラ運用（AWS, GCP, Azureなど）
求められるスキル：
- SQL, Python, Spark（データ処理・パイプライン構築）
- データベース・DWHの設計・運用スキル（RDBMS, Snowflake, BigQueryなど）
- ETL/ELTツールの知識（Airflow, dbt, Fivetranなど）
- クラウド・コンテナ技術（AWS, GCP, Docker, Kubernetesなど）
③ データサイエンティストとデータエンジニアの違い
| 項目 |
データサイエンティスト
（アナリスト） |
データエンジニア |
| 目的 |
データを分析し、ビジネス価値を生む |
データを適切に管理し、分析可能にする |
| 業務内容 |
データ分析・予測・可視化・機械学習 |
データ基盤の構築・ETL・最適化 |
| 使用ツール |
Python, R, SQL, Tableau, Power BI |
SQL, Python, Spark, Airflow, dbt |
| 必要スキル |
統計、機械学習、データ可視化 |
データベース設計、ETL、クラウド |
| ビジネスとの関わり |
データを活用し意思決定を支援 |
分析基盤を整え、データ活用を支援 |
④ データサイエンティストとデータエンジニアは連携が重要！
データサイエンティストが「データを活用してビジネスの意思決定をサポート」するためには、データエンジニアが「データを正しく収集・整備」することが不可欠です。
例えば、
- データエンジニアが構築したデータパイプラインを使って、データサイエンティストが分析を行う
- データサイエンティストが新しい分析ニーズをデータエンジニアに伝え、データ基盤を拡張する
このように、両者が協力することで、より高度なデータ活用が実現します。
どちらのキャリアを選ぶべき？
- データの活用や分析に興味があるなら → データサイエンティスト（アナリスト）
- データ基盤の構築やシステム開発に興味があるなら → データエンジニア
どちらの職種もデータを活用するために不可欠であり、キャリアとして非常に需要が高まっています。SnowflakeなどのクラウドDWHの普及により、データエンジニアの役割はますます重要になり、データサイエンティストはより高度な分析が求められるようになっています。
もともと私は開発者からコンサルタントになり、近年データサイエンスを学び直しました。データエンジニアについては今思えば、開発者時代も業務用サーバからバッチ処理でデータを取り出して、各部門が使いやすいようにデータを加工し閲覧できるようなアプリケーションを作ったりしていたので、今もやっていることはあまり変わらないのかもしれません。データサイエンスについては、非常勤講師として専門学校で教えていたこともあり比較的好きな分野です。
Avaxiaは、Snowflakeを駆使した高度なデータ活用を支援するために、常に最適なソリューションを提供しています。興味をお持ちの方、さらなる情報をお求めの方は、ぜひお気軽にお問合せください。
