データアナリストからのジョブチェンジ｜データエンジニアの仕事は純度の高い鉄を作る精錬所を建てる事？！
こんにちは、メンバーズデータアドベンチャーカンパニー (以下、DA) 採用広報担当です！
今日は、DA歴2年、データアナリストからデータエンジニアへジョブチェンジした道方さんへインタビューです！
データエンジニアを目指すきっかけなど教えてもらいました～。
“一緒に働く人の仕事を楽にしたいな～”という思いから
そもそも、DAに入社しデータアナリストの道を歩み始めました。前職は製造業で、一緒に働いている研究者の仕事を楽にしたいな、と思ったのがきっかけでした。研究の仕事は分析だけでなくて、それ以外にもいろんな仕事、事務とかも、たくさんあって、当時は、恥ずかしいんですけど機械学習とかAIとか名前しか知らなくて、でもそういうデータの力で分析以外の仕事を楽にできるんじゃないかと思ったんです。
データ分析したいのに・・・
—DAに入社されて、2年間データアナリストとしてどんなご仕事をされてきたんですか？
そうですね。思い出深いのは、広告費の最適化業務です。クライアントから出稿費や、UU数、クリック数など広告のデータをもらって分析しました。一番効果があった広告はどれか特定して、その広告へより予算を振り分ける。今まで経験則で予算を組んでいたところに、データを使って最適化を図るということをしてました。
他には、データアナリストの仕事を始めたばかりの頃なんですけど、分析したいのになかなかできなくて。データを分析にかける前の前処理、フォーマットそろえたり。そういった作業がたくさん発生して。データ分析するには、先ずはこういう業務が必要（重要）ということを実務を通して体感できたのは、とても大きかったです。
—データの前処理に時間がかかる、というのはよくあることなんですか？
会社がどんなデータ分析基盤を持っているか次第ですが、自分の経験では、1つのデータ分析業務の7～8割の時間をデータ収集、加工にかけていました。
感覚値なんですが、歴史がある会社であればあるほど、その時代に合わせてシステムを導入しているし、各部署で課題を解決しようとしてきているので、部署ごとに独自のデータを持っている。そうなると、データを集める・整理するところから時間がかかります。
データエンジニアの仕事は純度の高い鉄を作る精錬所を建てる事だと思う
—このような経験をされてきた中で、データアナリストを目指そうと思ったきっけけは？
率直に、データを使った意思決定が当たり前になるのであれば、需要が高まると思った、からです。
例え話になっちゃうんですけど、データエンジニアの仕事は、純度の高い鉄を作る精錬所を建てる事だと思うんです。もっと抽象化すると鉄鉱メーカー・材料メーカーそのものをイメージしてもらって。
今、データ活用の現場で抱えている課題は、データを使った意思決定をしたいけど、クライアントが持っているデータを分析できる良質なデータにするには時間がかかるということ。先程の例えで言うと、鉄を加工して製品を作りたいけど、鉄鉱石から鉄という材料を作る行程に時間がかかると、材料を供給できないので、製品はできない。
つまり、データ分析が最後の加工工程だとすると。材料を供給するデータエンジニアは絶対に必要な仕事。そういう意味で需要が高まるな～と思ってます。
１回作るだけだったらなんとかなるけど、大量生産・安定した生産には、安定した供給が必要ですよね。だからアナリストのスキルセットだけでは、多くの現場の課題を解決するのは難しい。データ収集など自動化をすることになるので、システム寄りの知識、スキルが必要になる。そんな経験を何度もしてきて、データエンジニアを目指したい、って思いました。
「人の仕事を楽にしたいな」って自分が持っているイメージをどうやったら実現できるかは見えていないです。だから先ずは、ＤＡで実現できるだけの知識経験を積んでいこうと思っています。
道方さん、インタビューありがとうございました！
これまでの経験、実体験がデータエンジニアへの道につながっているんですね。ぜひ、DAで「人の仕事を楽にする」を実現していただきたいです♪
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