まずは"会話ができる"データエンジニアを採用しよう

あなたの組織にはタイプAとタイプB両方のデータエンジニアはいますか？

「今日の技術」で何か分からないことやご意見・ご要望・ご感想があればどどっとお寄せください！
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何よりあなたが分からないことは他の人も分からない可能性が高いので、コメントで補足できるようになります✨

データサイエンティストのタイプAとタイプB

データエンジニアの前に、まずはデータサイエンスの世界で広く知られているタイプAとタイプBについて話しましょう。

タイプA："A"nalysisのことで、データを理解して新たな洞察を得るのに長けた人たちです。
他組織の人たちや組織長、CDO、CEOなど、多くのステークホルダと直接会話しながら洞察を導きます。

タイプB："B"uildingのことで、データサイエンスを実運用するシステム構築に長けた人たちです。
エンジニアリングに造詣が深く、ときにはインフラ構築に始まり継続的にモデルを改善する仕組みを作って運用するのが仕事です。

一般に上流と下流というと分かりやすいかもしれませんね。

データエンジニアのタイプAとタイプB

上記の考えをデータエンジニアにも当てはめることができます。

タイプA："A"bstractのことで、抽象的で"良い"アーキテクチャを設計したりデータエンジニアリングライフサイクルを管理したりする人です。
データ基盤から見て上流のデータソース側の人たちや下流のデータ利用者たちと密に連携を取りながら、拡張性が高い安定した設計を目指します。

タイプB："B"uildingのことで、データ成熟が進んだ組織で競争優位をさらに高めるためのデータツールやシステムを導入して構築する人たちです。
実際に手を動かしてシステムを作る人と言えるでしょう。

まだデータ成熟度が高くない組織ではタイプAのデータエンジニアを採用して下地を作り、成熟が進んでくるとタイプBも加わって本格的なシステム運用に乗り出すのです。

終わりに

日本企業だとデータサイエンティストにせよデータエンジニアにせよ実際に手を動かすタイプBからキャリアが始まってタイプAに昇進することが多いです。
しかし組織の成長という意味では逆で、まずタイプAが必要で次にタイプBという順なのです。