アナリティクスエンジニア101：職務の説明、給与など
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- Omar C. Williams
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データの世界において、アナリティクスエンジニアの役割は重要な存在として浮上しています。データエンジニアリングとデータ分析のギャップを埋め、アナリティクスエンジニアは、データがアクセス可能であるだけでなく、パフォーマンス最適化もされることを保証する要素です。本記事では、アナリティクスエンジニアの役割、必要なスキル、および使用するツールについて詳しく説明します。また、データエンジニアやデータアナリストなど、データフィールド内の他の役割との違いについても探求します。
アナリティクスエンジニアの役割は何ですか？
アナリティクスエンジニアは、データの管理と変換において重要な役割を果たします。彼らはデータをソースから移動・変換し、データアナリストやビジネスユーザーがデータを容易に分析、可視化、活用できるようにします。彼らはデータそのものだけでなく、データの移動も扱います。データの受け入れ、変換、スケジューリングが行われ、分析に使用できる状態になるようにするのが彼らの仕事です。多くのアナリティクスエンジニアは、"モダンデータスタック"の裏側で活躍しています。ETL/ELTに使用するツールを選択し、それらを設定します。
要するに、アナリティクスエンジニアは、データエンジニアの技術スキルとデータアナリストのビジネス感覚を組み合わせたハイブリッドな役割です。彼らは戦略的なデータの意思決定、ウェアハウスアーキテクチャ、データモデルの自動化に関与しています。この役割は、会社内のさまざまなチームとの協力を必要とし、成長とマーケティングチームとのやり取りをしながら、SQLとPythonでコーディングスキルを拡大することができます。
アナリティクスエンジニアになるために必要なスキル
アナリティクスエンジニアになるためには、技術的なスキルとビジネススキルのユニークな組み合わせが必要です。以下は、アナリティクスエンジニアリングに必要な主なスキルです：
- SQL: SQLはデータの言語です。アナリティクスエンジニアは、データモデル内の変換を書くためにSQLの解析関数を日常的に使用します。
- dbtの経験: dbtは、業界で最も一般的なデータ変換ツールです。アナリティクスエンジニアは、データモデルを書くためにdbtを使用します。
- Python: アナリティクスエンジニアはマスターコーダーである必要はありませんが、Pythonのコーディング方法を知っていることは重要です。ほとんどのデータパイプラインツールはPythonを利用しています。
- モダンデータスタックツールの経験: モダンデータスタックで最も一般的なツールに精通していることが重要です。これには、Snowflake、Google Big Query、Fivetran、Matillion、Airbyte、Looker、ThoughtSpotなどのツールが含まれます。
- コミュニケーション: アナリティクスエンジニアとして、データの状態をすべての関係者に最新の状態に保つ必要があります。データ品質に問題がある、パイプラインが停止しているなどの場合には、コミュニケーションを行う必要があります。何よりも大切なのは、ビジネスのニーズを理解することです。
アナリティクスエンジニア vs データエンジニア
両方の役割とも、データチームにおいて重要な役割を果たしますが、アナリティクスエンジニアとデータエンジニアの間には明確な違いがあります。データエンジニアは、データの保存と移動をサポートするインフラストラクチャを構築する人物です。彼らはデータをサポートする方法に焦点を当て、データパイプラインの作成のためにPythonを使用し、データの処理にSparkを使用し、AWSのようなクラウドテクノロジーを使用してインフラストラクチャを展開します。データエンジニアは、ソフトウェアエンジニアなどの他の開発者と密接に連携します。
一方、アナリティクスエンジニアは、ビジネスの側面により関与しています。彼らはビジネスチームやデータアナリストとコミュニケーションを取りながら、チームの優先事項を形成するのに役立ちます。彼らはインフラストラクチャだけでなく、データ自体を見て、分析と意思決定のために準備されていることを確認します。
アナリティクスエンジニアの給与
アナリティクスエンジニアの給与は、場所や企業の規模、個人の経験によって異なる場合があります。ただし、Glassdoorによると、アメリカ合衆国でのアナリティクスエンジニアの中央値給与は111,665ドルです。この数字は、ベイエリアのような技術ハブや大手テクノロジー企業ではさらに高くなる場合があります。キャリアパスを選ぶ際に給与のみを決定要素とするべきではないことに注意してください。アナリティクスエンジニアの役割はチャレンジングでやりがいのあるものであり、成長と学習の機会が豊富にあります。
アナリティクスエンジニアリングにおけるSQLの役割
SQL（Structured Query Language）は、アナリティクスエンジニアの武器の一つであり、重要なツールです。データベースの管理と操作に使用され、リレーショナルデータベース管理システムの標準的な言語です。SQLコマンドを使用すると、データベースを検索したり、テーブルを作成したり、データを削除したり、データを更新したり、複雑なクエリを実行したりすることができます。
アナリティクスエンジニアリングの文脈では、SQLはデータモデル内の変換を書くために使用されます。これにより、アナリティクスエンジニアはデータを分析に最も役立つように構造化することができます。たとえば、アナリティクスエンジニアは、SQLを使用してデータを集計したり、平均値を計算したり、特定の基準に基づいてデータをフィルタリングしたりすることがあります。
アナリティクスエンジニアリングにおけるコミュニケーションの重要性
コミュニケーションは、アナリティクスエンジニアにとって重要なスキルです。彼らは技術的な関係者と非技術的な関係者の両方と効果的にコミュニケーションを取る必要があります。これには、データの状態をすべての関係者に最新の状態に保つこと、データ品質が損なわれた場合やパイプラインが停止している場合にはコミュニケーションを行うこと、データ分析に関するビジネスのニーズを理解することなどが含まれます。
良好なコミュニケーションスキルは、アナリティクスエンジニアがチーム内で効果的に働くのを助けます。彼らはデータアナリスト、データエンジニア、データチームの他のメンバーと協力しながら仕事をする必要があります。さらに、ビジネスの他の部門の関係者とも協力する必要があります。
アナリティクスエンジニアが使用するツール
アナリティクスエンジニアは、データの管理と変換に関する技術的な側面に関与します。彼らはSQL、Python、およびdbtなどのツールを使用し、データスタックで使用されるツールの選択と実装に関与します。
アナリティクスエンジニアになるには、コンピューターサイエンス、データサイエンス、または関連する分野のバックグラウンドが必要です。ただし、単に適切な学位を持つだけではありません。アナリティクスエンジニアになるためのいくつかのステップを以下に示します：
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SQLとPythonを学ぶ：これらはアナリティクスエンジニアにとって最も重要なツールの2つなので、両方について強力な理解を持つことが重要です。
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モダンデータスタックに慣れる：これにはデータのインジェスト、変換、ストレージ、および分析のツールが含まれます。
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コミュニケーションスキルを開発する：アナリティクスエンジニアとして、技術的なステークホルダーと非技術的なステークホルダーの両方と効果的にコミュニケーションを取る必要があります。
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経験を積む：インターンシップ、職務経験、または個人のプロジェクトを通じて、データエンジニアリングのタスクに対する実践的な経験を積むことは非常に価値があります。
よくある質問
データアナリストとアナリティクスエンジニアの違いは何ですか？
データアナリストは、データの分析と意思決定を支援するための洞察を提供することに焦点を当てています。彼らは通常、SQLやExcelなどのツールを使用し、レポートやダッシュボードを作成します。一方、アナリティクスエンジニアは、データの管理と変換の技術的な側面に取り組んでいます。彼らはSQL、Python、およびdbtなどのツールを使用し、データスタックで使用されるツールの選択と実装に関与します。
アナリティクスエンジニアの給与はどのくらいですか？
Glassdoorによると、アメリカ合衆国のアナリティクスエンジニアの中央値給与は111,665ドルです。ただし、これは場所、企業の規模、個人の経験など、さまざまな要因によって異なる場合があります。
アナリティクスエンジニアに必要なスキルは何ですか？
アナリティクスエンジニアにとって重要なスキルには、SQL、Python、モダンデータスタックの理解、および良好なコミュニケーションスキルがあります。彼らはまた、ビジネス用語を理解し、技術的なステークホルダーと非技術的なステークホルダーの両方と効果的に働く能力も必要です。 JSONldScriptの内容を翻訳します。