データエンジニア―データ活用力を高める組織のキーパーソン

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データエンジニア―データ活用力を高める組織のキーパーソン

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  • サイズ A5判/ページ数 184p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784320125841
  • NDC分類 336.17
  • Cコード C3004

出版社内容情報

なぜ、うちの会社はデータ活用が進まないのか?
優秀な人材がいるのに成果が出ない組織に必要なのは、
“つなぐ”プロフェッショナル――「データエンジニア」だった。

本書は、デジタル時代におけるデータ活用の課題に正面から取り組み、その解決策として「データエンジニア」の役割を再定義し、実践的な指針を示すものである。

近年、情報のデジタル化とAIの進展により、データ活用は企業の競争力を左右する重要な要素となっている。「分析の専門家はいるのに期待した効果が出ない」「部門間の連携がうまくいかない」「データ活用の具体的な進め方がわからない」――。こうした課題を抱える組織に、著者らは多様なデータ分析業務の経験から、その解決のカギが「データエンジニア」にあると提言している。

本書は二部構成である。第1部(1・2章)では、組織づくりの視点からデータ活用の本質に迫る。第1章では、データ活用とコミュニケーションの基本概念を整理したうえで、「経営部門」「オペレーション部門」「情報システム部門」の三部門からなる「三機能モデル」を提示し、機能の分化が進む組織において「データエンジニアリング」が必要となる背景を説明する。第2章では、この三機能モデルを踏まえ、「データエンジニアリング組織」の具体的な役割と行動指針を提示し、企業のデータ活用における課題解決への貢献について詳しく解説している。

第2部(3~6章)は実務編として、データエンジニアの日々のコミュニケーションに焦点を当てている。各部門との信頼関係の築き方、効果的なコミュニケーション手法、日々の業務の進め方まで、事例とともに解説する。とくに、データエンジニアが組織の要として各部門間の橋渡し役を担い、部門間の利害を調整しながら組織全体のデータ活用を推進していく過程を詳しく説明している。

DX時代の到来により、データエンジニアの需要は今後データサイエンティストを上回ると著者らは予測している。本書は、データドリブンな組織づくりを目指すすべての人に、実践的な道筋を示す一冊である。

目次

第1部 データエンジニアリング組織の必要性(データとビジネスの関わり;データエンジニアリング組織の存在意義と役割)
第2部 データエンジニアの業務(経営部門とのコミュニケーション;オペレーション部門とのコミュニケーション;情報システム部門とのコミュニケーション;おわりに:持続的な成長と発展)

著者等紹介

園田隆盛[ソノダタカモリ]
東京外国語大学卒業後、総合コンサルティングファーム、独立系SIer、外資系製薬会社を経て、株式会社ゴーガ解析コンサルティングに入社。卸売業やサービス業を中心にデータエンジニアリング業務に携わり、データマネジメントやレポーティングツールの設計・開発に貢献している。英語・タガログ語・インドネシア語を話し、顧客や国内外のビジネスパートナーとの橋渡し役を得意とする

M.A.アティック[M.A.アティック] [Mohammad Aimaduddin Atiq bin Kamisan]
マレーシア出身。慶應義塾大学大学院理工学研究科で博士(工学)を取得後、日本のYUAIインターナショナルイスラミックスクールで在日ムスリムコミュニティの初等教育に貢献。その後、株式会社ゴーガ解析コンサルティングにてデータエンジニアリングに従事し、2020年にはGoogle Cloud Professional Data Engineer資格を取得。2024年、Google Premier PartnerであるMatrix Connexionに転職し、マレーシアにおけるデータエンジニアリングの発展に尽力している。データエンジニアリングの知識と技術を広めることに情熱を注ぐ

中村仁也[ナカムラジンヤ]
2000年、東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了。博士(数理科学)。その後、銀行系シンクタンクを経て2006年に株式会社ゴーガを設立。2016年より株式会社ゴーガ解析コンサルティング代表取締役。数値解析、計算機科学、統計解析、エージェントシミュレーションなどの技術を用い、マーケティング戦略、広告戦略、市場シミュレーション、オペレーション最適化等に活かすデータ分析コンサルティングに従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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Go Extreme

1
本質と役割: データ定義 データ生成 データの質 情報との違い データ駆動型文化 データ利活用 意思決定支援 データ利活用の課題と戦略: 未活用データ データ不足 分析目的 データ信頼性 持続可能性 戦略設計 問題解決力 意思決定とプロセス: 情報収集 設計 選択 Simon理論 経営判断 データ分析 部門間のコミュニケーション: 経営部門 オペレーション部門 情報システム部門 コミュニケーションコスト 情報共有 フィードバック 組織と文化: 調整役 教育研修 ステークホルダー 組織効率2025/03/24

smatsu

0
発展途上の仕事であるデータエンジニアについてそのあるべき姿を論ずる本。2部構成になっており、1部は組織構成の視点からデータ利活用における役割分担を考察。既存組織を経営部門、オペレーション部門、情報システム部門の三種類にわけそれとは独立で動くデータエンジニアリング部門を考える。第二部は個人の視点からデータエンジニアが各部門とどのような関係を持ち、どのようなコミュニケーションを行うべきかに焦点を当て、理想的な行動指針を記述し、データエンジニアの業務と責任をまとめる。正直いうと、思ったほど面白くはなかった…2025/03/10

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