Last Updated on 2024-01-28 12:58 by 荒木 啓介
AIの進化に伴い、データエンジニアの役割が減少するという懸念がありますが、実際にはデータの専門知識がこれまで以上に重要になると考えられています。データプロフェッショナルは、AIを最大限に活用し、将来のキャリア展望を高めるために新しいスキルを習得する必要があります。
AIは組織がデータからより多くの価値を効率的に抽出する機会を提供しますが、これは自動的には実現しません。データエンジニアは、どのようにしてどこで技術を適用するか、どのモデルやツールをどの状況で使用するかを学ぶ必要があります。
AIはデータパイプラインの構築を変革し、データマッピングよりもデータ戦略に焦点を当てること、ビジネスインテリジェンス（BI）アナリストがスキルアップすること、サードパーティのAIサービスの管理など、データ分析における4つの領域を変革すると予想されます。
AIの導入により、データエンジニアは最も労力のかかる作業を自動化し、より戦略的で先見的な作業に集中することができるようになります。これには新しいスキルが必要ですが、データエンジニアにとってより価値のある存在になり、仕事をより楽しいものにするでしょう。
【ニュース解説】
AI（人工知能）の進化により、データエンジニアの役割がどのように変化し、どのような新しいスキルが求められるのかについての議論が活発になっています。AI技術の発展は、組織がデータからより多くの価値を効率的に引き出すことを可能にしますが、これを実現するためにはデータエンジニアの役割がこれまで以上に重要になります。データエンジニアは、AIをどのようにしてどこで適用するか、どのモデルやツールをどの状況で使用するかを理解し、新しいスキルを習得する必要があります。
AIがデータパイプラインの構築を変革することは、データエンジニアにとって大きなチャンスです。データパイプラインは、生の、構造化されていない、無秩序なデータソースを組み合わせ、それらから価値ある洞察を抽出する作業です。AIをデータパイプラインに組み込むことで、データエンジニアはこれまでよりも速く、より効率的に価値と洞察を抽出することが可能になります。例えば、顧客サービスのトランスクリプトやテキストドキュメントのデータベースがある場合、AIモデルをパイプラインに組み込むことで、これらのテキストファイルから豊富な洞察を引き出すことができます。
また、データマッピングよりもデータ戦略に焦点を当てることが重要になります。異なるデータソースは情報を異なる方法で保存することがありますが、AIを活用することで、これらのデータを一貫性があり、重複のない形でマッピングする作業を大幅に効率化できます。これにより、データエンジニアはデータマッピングにかかる時間を削減し、組織のデータ戦略やデータアーキテクチャにより多くの時間を割くことができます。
ビジネスインテリジェンス（BI）アナリストも、AIの導入によりスキルアップが求められます。AI駆動のチャットボットなどとの対話を通じて、ビジネスリーダーはビジネスレポートと同様の対話的なやり取りを期待するようになります。これに対応するためには、BIアナリストは静的なチャートを作成するだけでなく、動的で対話的なレポートを構築するために必要なパイプライン、プラグイン、プロンプトを理解する必要があります。
さらに、サードパーティのAIサービスの管理も重要なスキルになります。クラウドの普及と同様に、データサイエンティストはインフラやソフトウェアの構築から、外部ベンダーが提供するAIモデルやデータセットなどのサービスの管理に移行することになります。
AIの導入により、データエンジニアは最も労力のかかる作業を自動化し、より戦略的で先見的な作業に集中できるようになります。これは新しいスキルを必要としますが、データエンジニアにとってより価値のある存在になり、仕事をより楽しいものにするでしょう。AIの進化は、データエンジニアにとって多くのチャンスをもたらしますが、これらのチャンスを最大限に活用するためには、継続的な学習とスキルのアップデートが不可欠です。
