1. データガバナンスエンジニア
職務上の責任
データ ガバナンス エンジニアの職務責任には主に次の側面が含まれます。
1. データ管理戦略の策定: データの信頼性と一貫性を確保するために、データ収集、保管、処理、および使用の仕様と手順を含むデータ管理戦略を策定および実装します。
2. データ品質管理: データ品質を評価および監視し、データ品質の問題を発見して解決し、データの正確性、完全性、一貫性を確保します。
3. データセキュリティとプライバシー保護：データセキュリティとプライバシーを保護し、データ漏洩と不正使用を防止するためのデータセキュリティポリシーと対策を策定および実施します。
4. データ アーキテクチャの設計: データの効果的な構成と効率的な使用を確保するために、論理モデルや物理モデルなどのビジネス ニーズに適したデータ アーキテクチャを設計および維持します。
5. データ ガバナンス ツールとテクノロジー アプリケーション: データ カタログ、メタデータ管理ツール、データ品質ツールなどのデータ ガバナンス ツールとテクノロジーを使用して、データを管理および統治します。
6. データ コンプライアンス管理: データの処理と使用が関連する法律、規制、業界基準に準拠し、データ保護とプライバシー保護の要件に準拠していることを確認します。
7. ビジネス チームおよび技術チームとの協力: ビジネス チームおよび技術チームと緊密に連携して、ビジネス ニーズを理解し、データ ガバナンスのサポートとソリューションを提供します。
8. データ トレーニングと意識向上: 組織内のデータ ガバナンスに対する理解と重点を高めるために、データ トレーニングと意識向上活動を実施します。
一般に、データ ガバナンス エンジニアの職務は、データの品質、低コスト、コンプライアンスを確保し、ビジネス ニーズに合ったデータ アーキテクチャを設計および維持し、ビジネス チームおよび技術チームと協力してデータ ガバナンスのサポートとソリューションを提供することです。
データ ウェアハウス エンジニアとの違いと仕事の共通点
データ ガバナンス エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアは、社内で一定の重複する責任を負っていますが、いくつかの違いもあります。
データ ガバナンス エンジニアの主な責任は、会社のデータ資産を管理および統制し、データの品質、セキュリティ、コンプライアンスを確保し、ビジネス チームと技術チームにデータ ガバナンスのサポートとソリューションを提供することです。具体的には、データ管理戦略の策定、データ品質管理、データセキュリティとプライバシー保護、データアーキテクチャ設計、データガバナンスツールとテクノロジーアプリケーション、データコンプライアンス管理が含まれます。
データ ウェアハウス エンジニアの主な責任は、データの抽出、変換、読み込み、保存などの 会社のデータ ウェアハウス システムを設計、開発、保守することです。データ ウェアハウス エンジニアは、ビジネス要件を理解し、データ モデルとデータ アーキテクチャを設計し、ETL プロセスを開発し、データの正確性、整合性、一貫性を確保する必要があります。
2 つの立場が交わるのは、データ アーキテクチャの設計とデータ品質管理です。データ ガバナンス エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアはどちらも、ビジネス要件を理解し、適切なデータ アーキテクチャとデータ モデルを設計する必要があります。同時に、どちらの立場も、データの正確性、完全性、一貫性を確保するためにデータ品質の問題に注意を払う必要があります。
2 つの立場の違いは、データ ガバナンス エンジニアはデータ セキュリティとプライバシー保護、データ コンプライアンス管理などを含む データ資産の管理とガバナンスにより多くの注意を払うのに対し、データ ウェアハウス エンジニアはデータ ウェアハウスの設計と開発により多くの注意を払うことです。データ ウェアハウス システム(ETL プロセスの開発と保守作業を含む)。多くの企業では、独立したデータ ガバナンス チームは存在しませんが、データ ウェアハウス開発がその役割を担っており、データ ウェアハウス エンジニアはデータ ガバナンスの主力としてデータ ガバナンス システムの構築に参加し、実装の役割に参加することも多くなります。 . データガバナンスにおいて。データ ガバナンス エンジニアは、データ ガバナンスのリーダーになるか、プロジェクトに参加するための方法論的な役割を提供する可能性が高くなります。
要約すると、データ ガバナンス エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアは職務において重複する部分がありますが、相違点もいくつかあります。企業のデータ資産とビジネス ニーズに対して、より高品質かつ低コストのソリューションを提供するには、2 つの立場が緊密に連携する必要があります。
2. BIエンジニア
職務上の責任
BI エンジニアの職務には主に次の側面が含まれます。
1. データ分析とレポート作成: BI エンジニアは、企業のビジネス データを収集、整理、分析し、ビジネス ニーズに応じて対応するレポートと視覚的なチャートを生成する責任を負います。意思決定者がビジネス データと傾向をよりよく理解できるように、データ分析と視覚化に BI ツール (Tableau、Power BI など) を使用する必要があります。
2. データと ETL の開発: BI エンジニアはデータ ウェアハウス システムの設計と保守にも参加します。データ タスクの ETL スクリプトは、さまざまなデータ ソースからデータを抽出し、分析とレポートに使用できる形式に変換するように作成する必要があります。
3. データ モデルの設計: BI エンジニアは、正確かつ効率的なデータ分析をサポートするために、ビジネス ニーズに従ってデータ モデルを設計する必要があります。ビジネス プロセスとデータの関係を理解し、データ モデリング ツール (ERwin、PowerDesigner など) を使用して適切なデータ モデルを設計する必要があります。
4. データ品質管理: BI エンジニアは、データの品質と一貫性を確保する責任があります。データ品質指標を監視し、データ品質の問題を特定して解決し、データ品質管理プロセスと基準を確立する必要があります。
5. 技術サポートとトレーニング: BI エンジニアは、データ分析とレポート作成の過程でビジネス ユーザーが遭遇する問題を解決するための技術サポートを提供する必要があります。また、ユーザーが BI ツールやシステムをより適切に使用できるようにするためのトレーニングを提供する必要もあります。
一般的にBIエンジニアは、大量のビジネスデータを貴重な情報や洞察に変換し、意思決定者がデータに基づいた意思決定を行えるよう支援する役割を担い、経営指標の可視化を実現し、ビジネスや経営に落とし込むことが主な仕事内容です。理解と意思決定が容易になるデータのプレゼンテーション。また、データ分析、データ ウェアハウスと ETL 開発、データ モデル設計、データ品質管理に関するスキルと知識も必要です。
データ ウェアハウス エンジニアとの違いと業務上の共通点
信販会社のビッグデータ チームでは、BI エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアの仕事はある程度重複していますが、職務上の違いもあります。
1. 仕事の交差点:
- データ分析とレポート作成: BI エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアはどちらも、大量のビジネス データを収集、整理、分析し、データ駆動型の意思決定サポートとビジネスに関する洞察を共同で提供する必要があります。
- データ ウェアハウス開発: BI エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアは、データの正確性、整合性、一貫性を確保するために、データ ウェアハウスとデータ マートを設計、構築、保守する必要があります。
- データ品質管理: 完全なデータ品質のため、BI エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアの両方がデータの精度と信頼性を確保するためにデータ品質を監視および維持する必要があります。
日常業務では、データ ウェアハウス エンジニアはデータ サポートおよびデータ モデル プロバイダーとしての役割を果たします。たとえば、レポート要件の場合、データ ウェアハウス エンジニアはエンドツーエンドのフルリンク データ開発を担当し、バイ エンジニアはデータ サポートとデータ モデルの使用を担当します。 Tableau、finereportなどのレポート作業は、データウェアハウス開発エンジニアが提供するデータテーブルを基にレポート表示作業を実現します。なお、企業によっては広告レイヤーのデータ開発を担当するなど、バイエンジニアがデータエンジニアの業務を兼務する場合もあります。
2. 立場の違い：
- 技術的要件: BI エンジニアは、データ分析およびレポート ツールを開発および使用する能力、データ マイニングおよび分析手法に精通していること、およびデータ視覚化ツールを使用する能力を持っている必要があります。データ ウェアハウス エンジニアは、データ ウェアハウス モデルの設計と ETL プロセス開発の能力を備え、データ モデリングとデータベース テクノロジに精通している必要があります。
- ビジネス重視: BI エンジニアは、データ分析およびレポート ツールの使用とビジネス ニーズの満足にさらに注意を払い、データ駆動型の意思決定サポートを提供することに専念しています。データ ウェアハウス エンジニアは、データ ウェアハウスの構築とデータ プロセスの最適化にこれまで以上に注意を払い、高品質、高性能のデータ インフラストラクチャの提供に努めています。
- 役割の位置付け: BI エンジニアは通常、ビジネス部門に近く、ビジネス担当者と緊密に連携し、ビジネス ニーズを理解し、対応するデータ分析ソリューションを提供します。データ ウェアハウス エンジニアは通常、技術チームに近く、データ アーキテクトや開発者と緊密に連携し、データ ウェアハウスの設計と開発を担当します。
要約すると、チーム内の BI エンジニアとデータ ウェアハウス エンジニアの仕事には一定の共通点がありますが、技術要件、ビジネス上の懸念、役割の位置付けにはいくつかの違いがあります。
3. データ運用保守エンジニア
職務要件
ビッグ データの運用およびメンテナンス エンジニアの職務スキル要件には次のものが含まれる場合があります。
1. ビッグ データ テクノロジ: Hadoop、Spark、Hive、HBase などのビッグ データ テクノロジ スタックに精通しており、これらのコンポーネントの基礎となる原理、アーキテクチャ、および使用法を理解しています。
2. データ ストレージ管理: HDFS、HBase などのビッグ データ ストレージ システムを管理および保守して、データの信頼性と可用性を確保し、容量計画とパフォーマンスの最適化を実行します。データベースのインストール、構成、バックアップ、リカバリなどの操作を実行できます。
3. データストレージの運用保守：HDFS、NoSQLデータベースなどのビッグデータストレージシステムに精通しており、一般的なストレージメディアの運用保守保証業務を実行できます。
4. データセキュリティと権限管理：データセキュリティと権限管理の能力を有し、データ暗号化、アクセス制御、データ保護およびその他の関連技術を理解し、データセキュリティポリシーを策定および実装できる。
5. トラブルシューティングとパフォーマンスの最適化: ビッグ データ プラットフォームまたはコンポーネントに関連するクラスターのパフォーマンスのトラブルシューティングと最適化、ビッグ データ プラットフォームの障害とパフォーマンスの問題の監視と診断、およびそれらを解決して最適化するための対応する措置を講じる能力を備えています。
6. プログラミングおよびスクリプト言語: Python、Java、Shell などのプログラミングおよびスクリプト言語に習熟し、ビッグデータの運用と保守のための自動化されたスクリプトとツールを作成できます。
7. 問題解決能力：優れた問題解決能力を有し、データの運用と保守における問題を迅速に特定して解決することができ、優れた分析スキルとコミュニケーションスキルを備えています。
8. チームワーク: 優れたチームワーク スキルを持ち、データ エンジニア、データ サイエンティスト、ビジネス チームと緊密に連携して、データの運用と保守の問題やニーズを共同で解決できる。
データ ウェアハウス エンジニアとの違いと業務上の共通点
日常業務では、ビッグデータの運用保守エンジニアとデータウェアハウスエンジニアが交差することがあります。例えば：
1. データセンター チームがビジネス部門の一部のデータ サービス ニーズを引き受ける場合、ビッグ データの運用および保守チームとデータ ウェアハウス チームが協力して、必要なソリューションの設計と開発を完了する必要があります。アーキテクチャの合理性の観点から要件をどのように設計するか。開発業務としては、データウェアハウスエンジニアがデータモデル設計とデータ開発を担当し、ビッグデータ運用保守エンジニアがテーブル構築とhbase、ckなどの記憶媒体のインターフェース開発を担当します。完了すると、インターフェイスが下流のアプリケーション システムに公開されます。
2. 日常のタスク運用保守業務においては、通常、運用保守担当者がクラスタやタスクの障害監視を担当し、クラスタ内で障害アラームが発生したり、タスクのスケジューリングに異常が発生したりした場合には、運用保守業務が停止されます。クラスタの問題の場合は運用保守エンジニアが、障害の問題を早急に解決する必要がある スケジューリングタスクコードやデータ開発の問題の場合は、運用保守エンジニアがまず原因究明を開始しますメンテナンス エンジニアはデータ ウェアハウス開発エンジニアなどの対応するタスク リーダーに通知し、データ ウェアハウス エンジニアはオンラインになって修復タスクの問題を解決します。
ETL エンジニア、データ ウェアハウス エンジニア、データ開発エンジニアのいずれであっても、企業のデータ アプリケーションのニーズをサポートし、ビジネス チームに高品質のデータ サポートとソリューションを提供するという同じ目的を持っています。