データマネジメントラジオの開始
データ横丁プレゼンツ、データマネジメントラジオの第2回目、始まりました。
この番組は、データマネジメント業界で頑張っている人や、これから目指す人を応援する番組です。
こんばんは、バーグミのパーソナリティーで、元データマネジメント業界の人、泉戸吉村です。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
このラジオ2回目なんですけど、前回は緊張して、私たち2人ともめちゃめちゃ暗かったですよね。
そうですよね。コーンがめっちゃガッチガチなんですよ。
吉村です、みたいな。
ちょっとね、よそいきな感じでしたよね。
ちょっとね、今日からは2回目っていうことで、ちょっと砕けて楽しく、ゆる、明るい感じで。
ゆる赤で、この番組のコンセプトはゆる赤でいきましょう。
ゆる赤でやらせていただきたいと思います。
ではですね、早速2回目ながら、今回は素敵なゲストを。
早速、豪華ですね。
さすがですね。
もうお呼びしております。
今回はですね、小川さんにお越しいただきました。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
小川さんと言ってですね、あの小川さんって思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、
ちょっと小川さん、自己紹介いただいてもよろしいでしょうか。
皆さんよろしくお願いします。データ総研の小川でございます。
はい。
いらっしゃいませ。
そうなんですよ。実はですね、今回の収録は、民業庁にあるデータマネジメント総本山。
はい。
データ総研さんの会議室をお借りして収録しております。
はい。よろしくお願いします。
ありがとうございます。
最近小川さんはどういった感じのデータマネジメント愛を持たれるのでありましたか。
データマネジメント愛ですかね。
そうですね。僕実はもう26年この業界にいるので、
もう孫ができたような感じで接してますね。
何と前回ですね、吉村さんがディーボックを伝導しているという話がありましたけど、
小川さんにとってもそういう晴天みたいな、
そうですね、晴天。
晴天みたいな本っておありになったりしますか。
基本僕らもディーボック遵守でやってますね。
ただ多分吉村さん前回言ってたと思うんですけど、
ディーボックってつまらないんですよね、読んでると。
遵守を読むような。
なのでそれをどうやって分かりやすく伝えていくのかというところはやっぱり骨を持っている感じですかね。
伝導師仲間ですね。
伝導師仲間ですね。
今日また面白い話が伺いそうで、よろしくお願いします。
実はですね、何と2回目ながら既にこのラジオにお便りをいただいておりまして、
今日はそのお便りに対してお二人に答えていただこうかなと思っております。
それでは早速そのお便りを読ませていただきますね。
ラジオネーム満腹大学生さん、ありがとうございます。
こんにちは。私は現在大学で情報工学を専攻している学生です。
将来はデータエンジニアとして働くことを目指しており、勉強と実践に励んでいます。
しかしいくつか悩みがあり、アドバイスをいただければと思いお便りを書きました。
すごいしっかりした学生さんですね。
データエンジニアリングに関する若者の悩み
まず、実際の業務で使われているデータエンジニアリングの技術やツールについての理解が十分でないと感じています。
大学の授業では基本的なデータベースやプログラミングの知識は学べますが、
現場で使われる具体的なツールについてはあまり触れる機会がありません。
これらのツールを学ぶための良いリソースや実践的な学習方法を教えていただけると助かります。
次に、インターンシップの経験を積みたいと思っていますが、どのような企業やプロジェクトを選べばよいのか悩んでいます。
データエンジニアとしてのスキルを効果的に伸ばせる環境や、初心者にも優しい企業を見つけるためのアドバイスがあれば教えてください。
さらに、データエンジニアリングのキャリアパスについても知りたいです。
なかなか欲張りな話ですね。
データエンジニアとしての初めの数年で、どのような経験を積むべきか、またどのようにしてキャリアを発展させていけばよいのかについてもご意見をいただけると嬉しいです。
最後に、現役のデータエンジニアの皆さんが日々の業務で感じるやりがいや困難についても教えてください。
実際に現場で働く人々の声を聞くことで、将来の自分の目標や覚悟を明確にしたいと考えています。よろしくお願いします。
結構長文で4つ質問いただきました。
いかがでしょうかね。
最近の大学生がすごいですね。
しっかりしてますよね。
この時点で将来有望な感じがしますよね。
これ思うんですけど、ネタがデータエンジニアで情報工学専科というところで、超マニアックなんですよね。
大学の時にデータエンジニアを研究テーマにすることはまずなくて、おそらくきっかけとして分析があったと思うんですね。データ分析をしたっていう。
授業なり課題かなんかで分析をしたと。
多分研究ですね。情報工学。
僕も情報工学専攻してたんですけど、20年前ぐらいに。
授業ではデータベースの基礎とかやって、この深いったものって基本的には研究になって、研究でツイッターの盛り上がりを研究したいっていう時に、
例えばツイッターだったらデータを収集して機械学習をかけるっていうことをやるんですけれども、
その前処理をする時にそのままだと分析したらいい結果が得られなくて、
じゃあデータエンジニアリングと呼ばれているデータウェアハウスにデータを入れて前処理を挟んで、
やった後に分析すると何も処理するのに比べてすごい精度が上がったよっていうのが多分経験としてあるはずなんですよ。
そういうことをやっていくと、分析っていう面白さよりも前処理とかデータベースをいじる方が面白いっていうきっかけがあったはずなんですね、この人。
僕の予想ですけど、いきなりデータエンジニアに向かわないです、普通。
そうなんですね、意を曲折というかいろいろなきっかけがあって、データエンジニアになりたいって思うってことですかね。
そうだと思いますね。
この人にアドバイスするとしたら、多分今後の方向性とかに迷ってらっしゃるのかなとか思うんですよね。
どんな風に成長していきたいかとか、いろいろあるかと思うんですけど、20数年前の自分にアドバイスするとしたらみたいな観点だと。
これを見て4つ質問があって、覚えてらっしゃるかわかんないですけど、最初の方言っていた何使えばいいですかってところだと、好きなの使えばいいんですよ。
使えないわけないんですよ、今の環境で。
例えばAWS使いたいってなったら申し込みポチポチして使えばいいですし、Googleクラウド使いたいってなったらポチポチやればいいし、迷うなら使ってるんですよねみんなエンジニアって。
だから聞くより使えっていうことですよね。
大学の授業で習うのを待つんじゃなくて、自分の興味の赴くままに言うやっちゃいなよっていう感じ。
ここで聞いてくんなよと。
冷たいですね。
これはさっきの話で、いきなりデータエンジニア使いたいってニーズじゃなくて、絶対毎日処理してると僕は信じてるんですよ。
絶対経験あるんだからやっちゃいなよっていう。
なるほどね。一見突き放したように見えて、優しく背中を押してるみたいな感じかな。
若干感じませんでしたけど。
一方この突き放し系で、お母さん何か思うところは?
同じですね。やっぱり多分データ分析やりたいのにできないからエンジニアリングやってるっていう道は間違いなく歩んでると思っていて。
そこに興味があるのはかなりマニアックなところかなとは正直思いますね。
ただそこら辺のぐちゃぐちゃなものをきれいにしていくとか、より良い結果を出すために正しいデータの形を変えていくっていうのは重要な作業なので。
そこに興味を持たれただけでもかなりすごいのかなという気はしますね。
大学生ですもんね。目の透けどころがいいってことですね。
多分論文で出さなきゃいけない結果よりもその前処理に目が行ってしまった感じがしますけどね。論文大丈夫かなみたいな感じが。
確かに大学生としか書いてないからこの方が何回生なのかちょっとわかんないですけど、それによってもちょっと変わってくる感じですね。
でもインターンシップの経験を積みたいと思っていますって書いてあるので、多分インターンシップって今2年生1年生2年生3年生。
早いですよね。
早いのいますよね。
なるほどね。
えたそげさんインターンシップ受け入れてらっしゃるんですか。
もう中学生から受け入れてます。いつでも興味があれば言っていただければ。
なんと中学生から。
中学生からもうやりたければ早いうちからやっていったほうがいいかな。
ちょっとさっきの吉村さんの回答と通じるところがありまして、やりたいと思ったらとりあえずやってみる。行動越してみんなよみたいな感じですかね。
あまりもう年齢関係ないところに来ちゃってるんだろうなと思って。
このデータエンジニアリングの領域はどうですか。
一方で業務をある程度知ってて、こういうデータにしていかなきゃいけないんだとかっていう理解が必要なんですけど、それは社会人になっても家まで学ぶしかないので、早いほうがいいのかなっていうのはもちろんですよ。
なるほどね。
ありがとうございます。
データエンジニアリングのやりがいと困難
たぶんですね、この人、私がちょっとこのお便りを読んで気になったのが、やりがいや困難についても教えてくださいっていうところがあって、ここはかなりハッピーな部分だけじゃなくて、ネガティブなところもちゃんと知っておきたいっていうのはなかなか目の付けどころがいいなと思っているんですけど、
お二人がですね、このデータマネジメント界隈、データエンジニアリング的なところ、業務に携わる中で、やりがいとか困難とかそういったところでお伝えしておきたいというか、そういったところがあれば最後にちょっと伺ってみたいななんて、元データマネジメント業界の日々は思うわけなんですが。
じゃあ私が分かった方からですけど、エンジニアリングの作業をしてて一番面白いのって、たぶん分析につながって結果が出ることだと思うんですね。
要はその仮説立てて、その仮説に従って、ああ確かにこの結果出るんだみたいなものが導出できる形になっていると、そうするともうそれがやっぱりそのまま業務に跳ねて、売上がったりコストが上がったりなんていうところに持っていけるので、そういうかげながらデータをうまく使うことによってみんながハッピーみたいなところに持っていけるっていうのはやりがいの大きなところかなって思います。
逆に言うと、仮説間違っていると何やっても失敗しちゃうところがあって、困難は困難なんですけど、実際そこのところってエッシソンと一緒で99回失敗して1回成功するみたいなところなので、失敗するたんびに成功の確率が上がったんだと思ってやっていければ、たぶんいつもハッピーな感じになるのかなと思っています。
ただ一番嫌なのは、そうやって試行錯誤している中でお前脳筋わかっているのかって言われるのが一番嫌なので、時間的な余裕を見ながら日々精進していくっていうのがたぶん一番大事なのかなと思っています。
いいですね、修行の積み重ねみたいな感じですね。
経営とかビジネスの結果とかに、結構ダイレクトに結果が反映されるというところは?
結果を信じてみなさん動くので、間違ったデータを見たら間違った判断をみんなしていっちゃう。優秀な人ほど間違ったデータを正しそうなGPT並みに出してくるので、
ドヤ顔で。
ただそこはやっぱり仮説をいかに詰めていくかって、業務と照らし合わせてデータを使っていくってところが一つ、たぶん理想なのかなって思います。
なるほど、なるほど。責任も大きいけどやりがいも大きいよって伝わりましたかね。
続いて現場の人、吉村さん。
小川さんとほとんど一緒なんですけれども、ただひとつだけ違うのはデータエンジニアってインフラを整備する人なんですね。
すごいちょっと、あえてこういう言い方しましたけれども、環境整備する人なんで、分析する人は別でいることが多いんですと。
データマネジメントに向いている人
なので、使ってもらえる人にいい環境を作るってことにやりがいを見出せる人じゃないと、裏方です。そこにやりがいを見出せる人じゃないと難しい。
なるほど、俺がこの分析してやったんだとかじゃなくて、もうその結果のために自分が土台となれる人。
そう、土台を。
やることに喜びを感じられる人が向いてる。
そうなんですよ。なので、さっきこの僕が冒頭話してた福さんは分析したいけれども、前処理でデータエンジニアリングに気が付いたって話で、そこに面白みがあるといいんですけど、逆に分析に興味があるのにデータエンジニアをするとアンマッチな状況になりますね。
なるほどね。自分がどこに喜びを見出してるのかみたいなのはちゃんと分かっておかないとつまんないなぁみたいな結果になっちゃうかもってことですね。
そうですね、やりがいって意味では。
なるほどね。
星村さん、前処理に対する楽しさみたいなのってどんなところにあります?
僕はみんなに使ってもらえる環境を作るのは面白いっていうのと、あともう一個面白いと思っているのはデータって集めるのが重要なんですけれども、集めるために各ビジネスのフロントとすごいやりとりするんですよね。それはすごい面白いですね。
ビジネスのフロントっていうのは営業部隊だったりとか?
そうです。例えばそこも含めて、例えば営業が使っているツールのこの数字の意味なんですかって聞いたりとか、この営業さんにこのシステムを作っている会社を紹介してください、データ取り込みたいんだよみたいな、そういうやりとりとかをするのも好きなんで。
裏方だけど決してコミュニケーションしなくていいわけじゃなくて、コミュニケーションしながらみんなの望むものを作っていくみたいな。
そうですね。
なるほどね。そういったところに、いろいろなところに面白みがあるかなって思いました。
実はもう裏を牛耳って言うのはデータエンジニアですから。
やだ、裏ボス、なるほどね。
裏ボスですよ、データエンジニア。
なるほどね、裏ボスになりたい人にはうってつけのポジションかもしれない。
本当にさっき言いましたけど、コミュニケーションしなくていいとか全然なくて、データの基盤を作っているのでめちゃめちゃ聞かれます。
一日中喋っているんじゃないかってくらい。
なるほどね。
満腹さんいかがでしたか。もしあなたが裏ボスになりたいという野望をお持ちであれば、その野望を持ってこれからもデータエンジニアに精進していただければというところですね。
答えになったでしょうかね。なっていると嬉しいな。
嬉しいですね。
データマネジメントに関するスキルと経験
インターンはデータサーフェアさんに申し込みがあると嬉しいですね。
嬉しいですね。いいですね。その時はぜひ満腹ですと名乗っていただきたい。
あの時の満腹です。
いいですね。あの時助けていただいた満腹です。ちょっとお待ちしております。
お待ちしています。
この番組はこんな感じで皆様からのお便り募集しております。
お便りはですね、Xで募集しております。
ぜひ、データ横丁でアカウント検索して、ぜひぜひお悩み聞いてみたいことお便り大募集しております。
ではこんな感じでですね、2回目終了させていただきます。また次回もよろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
だいぶ固かった。ビジネス出ちゃった。
固いんですよね。絶対に固いんですよね。
この反射気具合どうしたらいいんだろう。
難しいですよね。どこまで飛び出ているのか。
あれじゃないですか。酒。
だから、お母さんはしょうがないんですよね。会社を背負って。
俺なんか適当でいいんじゃない?
でも声は明るくなった。
声は明るくなったから、月子のテンションを何かしないといけない。
尺はどうですか?
さっきの尺どれくらいだったんですか?
すみません。時間で出ないんで。
さっきより倍長いと思います。
そうですよね。あんまりこれ以上長くても。
いいですよね。ちょうどいい。
いいですね。
声明るいです。
俺暗い。
初回だから。
どうします?
今日何時までここを撮れるんでしたっけ?
8時半だよ。
あと10分。
あと10分。
なんか言いやすいお便りをやりましょうか。
でも3本撮りたい。
でも3本撮りたい気持ちはあるんですけど。
ゲストお母さんを最大限活用したいっていう、私の助け目心が出てるんですよね。
どれが?
これって前振りの第3回みたいな話するんですか?
データ横調第3回始まりました。
早速ですが。
この番組は5回くらいまでは言ってた方がいいと思うので、この番組はデータバリウムメニューを応援する番組です。
つまり今回の使うのは3回と固定されるってことですね。
そういうこと。
お母さんをずっとレギュラーにして使うか。
5回ごとにお母さんを差し込むとか使えるじゃないですか。
確かに。
これ1回3回目は別にやるってこと?
前説を一緒に撮るかとかそれを気にします。
アドキャストだと第何回とか言いますけど。
もう第2回言っちゃったしな。
そうなんですよ言っちゃかん。
吉野さんもうちょっとマイクに近づいてもらっていいですか。
こっち?
どうしようかね。
第3回です。
言わない方がいいんじゃないかって。データマネジメントラジオ始まりましたにしましょうか。
つい回数あるから言っちゃったけど。
あれですもんね。タイトルのところで見つけていきましょうね。
応援している番組です。
今夜も番組パーソナリティ元データマネジメント協会の安藤泉と吉村です。
よろしくお願いします。
今日は雨ですねみたいな全然違う日まで。
これをこっちを考えなくていい。
でもこれ変な文章もあるから読むのが怖いですね。
これ行けますよ。
コートマコンにします。
それともデータ分析のスキル向上についてのお便りとか。
データマネジメント。
データマネジメントに関わる人たちについて知りたい。
インターネット。
これなんか深くなりそうですね。
データ再編テストはどのような分析を行う。どのような結果を出すのか。
コート短いのにしますか。
まだ着地切りにあるんですか。
これは使いやすいかな。
すっごい端折ってみますか。
リンダリンダさん。
例えば一番最後でデータマネジメントに関わる人たちがどのような職種や役割を持っているのかがよく分かりません。
これからデータマネジメントを強化するために必要な人材を揃えたいと考えていますが、
どのようなスキルセットや経験が必要なのか教えていただけると助かります。
これ真ん中飛ばした。
真ん中飛ばした。
よく分かりません。教えてください。みたいな感じ。
こことここだけ利用するっていう感じ。
ここは飛ばしたらむずいと思って。
こんなことをしゃべる人いるのかっていうのが気になっていて。
中規模の企業で働いています。
最近データマネジメントの重要性が増してきており。
確かにね。
データサイエンスなら分かるんですよ。
データマネジメントの重要性が増してきておりなんて言う人いる?みたいな。
わざとらしい。
データマネジメントという言葉を聞いたのですが、どういったことをしているのか。
