データアーキテクト

データアーキテクト

データ周りの業務を行う職種として認知が広がり始めている「データアーキテクト」。

しかし、「そもそもデータアーキテクトってどんな職種なの?」「どんなスキルや資格が必要なんだろう?」そういった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか?

そこで今回はそういった方へ向けて、データアーキテクトとはどんな職種なのか、データアーキテクトになるのに必要なスキル・資格についても紹介していきます。

本記事を参考にして、データアーキテクトについての理解を深めて、データアーキテクトになるのに必要なスキルや資格を把握しておきましょう。

データアーキテクトとは

データアーキテクトとは?

データアーキテクトとは、企業内、企業外にある情報を必要なデータまたは情報にし、企業活動に活用できるように、DX(デジタルトランスフォーメーション)推進しており、データアナリスト等の業務を行う者がデータを使いやすいように整備・管理する職種です。

データ周りの業務を担当する職種として、データアナリストとデータエンジニアが挙げられます。データアーキテクトは、これら職種の間を取り持つような職種といえるでしょう。

これら3つの職種の業務範囲は、以下のとおりです。

データアナリスト データを分析・効果検証し、課題解決やサービス改善を行う
データアーキテクト 収集されたデータを分析に使いやすいように整備・管理する
データエンジニア データの収集や蓄積、利用をするためのシステムを開発する

一方、これらの職種と混同されやすい職種として「データサイエンティスト」が挙げられます。データサイエンティストとは、上の3つの職種に比べて業務範囲が広範で、統計学、数学、情報科学など高度な知識を駆使して、問題解決の仮説・検証を行う職種です。

データアーキテクトとの大きな違いは、データを使って問題解決を図るという点でしょう。どちらかというとデータエンジニア寄りであり、データを使いやすいように管理することが主たる業務となります。

データアーキテクトに必要なスキルや資格は?

データアーキテクトに必要なスキルや資格は?

データアーキテクトになるためには、特定の資格が必要というわけではありません。また、データアナリストおよびデータエンジニアがデータアーキテクトの業務を片手間でやっていることもあり、業務範囲も明確ではないというのが現状です。

しかし、データアナリストやデータエンジニアが専門の業務に集中するためには、データアーキテクトは本来なくてはならない存在といえます。

この職種に必要とされるスキルは、主に以下の3つです。

  • データを扱うための統計学的な知識と、データ解析スキル
  • 業務の課題を分かりやすく伝えるコミュニケーションスキル
  • データ解析に関わるシステムを開発するプログラミングスキル

データアーキテクトは、データアナリストとデータエンジニアの間を取り持つ職種です。したがって、データアナリスト・データエンジニアの担当する業務の知識が多少なりとも必要となってきます。また、円滑に業務を進めるためにもコミュニケーションスキルは必須といえるでしょう。

データアーキテクトの立ち位置

データアーキテクトの立ち位置

企業内にある業務システム(会計業務、人事業務、生産業務、販売業務)それらを統合したERP(Enterprise Resource Planning:統合基幹業務システム)を利用していても、実際のシステムにどのようなデータがどんなタイミングで投入され、どんなタイミングでどのようにデータ処理され、どんな形でデータが保存(データによっては削除)されている。

企業外にあるデータも集めて、全てをシステム共通のマスターデータとして正規化して連携統合するマスターデータ管理(MDM:Master Data Management)を推進しているとこまでは、システム部門が大雑把に把握しています。

情報またはデータが欲しい部門では、企業共通のマスターとして一元管理された中から、定型処理(あらかじめ決められた処理)で必要情報を得ています。

ただし、今までにない情報(ただし、明確にこの情報がほしいと決まっているわけではない)は非定型処理(決められていない処理)で得る必要がありますが、いくらマスターデータ管理をされているとはいえ(マスターデータ管理されていない場合はさらに難しい)、明確に決まっていない情報を求められても、すぐに対応できるものではありません。

そこで、システム部門とデータまたは情報がほしい部門の橋渡しをする便利屋が必要になります。これがデータアーキテクトの立ち位置です。

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データアーキテクトの難しさ

データアーキテクトの難しさ

データアーキテクトは、企業情報から必要なデータまたは、情報またはデータを得る為には、業務からみる業務システムではなく、データからマスターデータおよび業務システムをみる知識「逆ER図設計能力」とDX(デジタルトランスフォーメーション)推進での企業外の情報からデータを作成し、企業内データと組み合わせて何が見えそうだ(見えるまでは大変難しい)「仮想データ分析能力」が求められます。

情報またはデータを欲しい部門と、アドホック処理(トライ&エラーで、すぐに結果を見たい場合や、そもそも結果が正しいかどうかを確かめる処理)しながら、ほしい情報またはデータを明確にする「コンサル能力+データ処理技術」が求められます。

データアーキテクトに役立つツール「データ整備サービス」

データ整備、レポート

ここでは、日本ソフト開発株式会社が提供する「データ整備サービス」の概要について解説していきます。

データ整備サービスの3つの特徴

データ整備サービスには、3つの大きな特徴があります。

①定額料金

データ整備サービスでは、データ件数に関わらず一定の料金でサービスをご利用いただけます。

②最短2日

データ整備サービスはスピード感を大切にしており、短期間(最短2日)でデータ内容確認・データ整備を実施いたします。

③分かりやすく

データ内容の確認とデータ整備を繰り返し行うことで、データを分かりやすい情報にまとめます。

データ整備サービスの詳細

データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。

データ整備のStep1 データ確認

CSVファイルとテーブル編集仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間(最短2日)で作成いたします。

テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。

データ整備のStep2 データ整備

いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間(最短4日)でCSVファイルをお返しいたします。

データ整備のStep3 データ再確認

データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。

もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。

データ整備サービスで企業のお悩み解決

データ整備サービスをご利用になることで、企業が持つ以下のようなお悩みを解決することができます。

デジタルトランスフォーメーション(DX)関連のお悩み

「デジタルトランスフォーメーションを進めるために今あるデータの内容を確認しているが、データ量、データ数が多くて、手に負えない」

AI関連のお悩み

「AI用の機械学習(学習データ、適用データ、テストデータ)データ整備を複数人で作成しているが、品質にばらつきがあり、AIで思うような結果が得られない」

データ移行時のお悩み

「ERPシステムをクラウドサービスに移行したいが、データ移行費が高い」

「汎用機からオープン系へのマイグレーションに伴うデータ移行の工数を削減したい」

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