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

M.A.アティック 中村仁也 園田隆盛

• 共立出版 (2025年2月28日発売)

作品紹介・あらすじ

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。

感想・レビュー・書評

[ミケ@北陸さんの感想 · 2025年6月16日]

データを業務に利活用するために必要な、組織機能や役割分担、考え方について、丁寧に記載されていると思う。
もう少し自分の仕事が進展したら、改めて読み直してみたい。
惜しむらくは、論文的に書こうとしているあまり文調も論文的、かつ随所例えが冗長で、読みやすくはないところ。

[fraserlibさんの感想 · 2025年5月29日]

請求記号　007.6/So 45

[2273588番目の読書家さんの感想 · 2025年5月4日]

やっぱエンジニアリングとデータ分析は切っても切り離せないよね

[Go Extremeさんの感想 · 2025年3月23日]

1. データとビジネスの関わり
- データの重要性: ビジネスにおいてデータを活用することが競争優位を生む要素となる。
- コミュニケーションの役割: 組織内での効果的なコミュニケーションが、データの正確な利用と意思決定に重要である。

2. 組織におけるコミュニケーション
- 組織の定義: パーナードによると、組織は「意識的に調整された活動や力の体系」である。
- 情報の伝達: 異なる背景を持つ個人や組織間での情報伝達が難しいことを示す。
- ノイズの影響: メッセージの読み取り方の違いがノイズとなり、正確な理解を妨げる。

3. コミュニケーションの改善策
- 共通認識の構築: 双方が歩み寄ることで共通認識を持つことが解決策の一つ。
- チャネルの選択: 適切な情報伝達のチャネルを選択し、フィードバックを行うことが必要。
- 社内報の役割: 社内報は共通認識を深め、指揮命令系統のコミュニケーションを効率化する。

4. データ利活用のプロセス
- データから情報へ: 監視カメラのデータを情報に変換する過程には多くの関係者が関与。
- 各関係者の役割: データ取得者、情報変換者、情報保持者などの役割が重要である。

5. データ利活用の三機能モデル
- 分析プロセス: データ分析を通じて、情報を知識化し意思決定に役立てる。
- 経営部門の視点: 経営部門は分析の目的を明確にし、その視点を他部門に共有する必要性。

6. 意思決定のプロセス
- Simonの理論: 意思決定は「情報収集」「設計」「選択」の三段階に分かれる。
- データ分析の役割: データ分析は意思決定の補強であり、最終決定は経営部門の主観に基づく。

7. データエンジニアリング組織の存在意義
- 役割の明確化: データエンジニアリング組織は各部門間の調整役を担い、コミュニケーションの一本化を図る。
- 業務の補完: 分担が定まらない業務を引き受けることで、データ利活用を推進する。

8. まとめ
- データ利活用の必要性: 各部門がデータを適切に利用するために、共通認識や視点の共有が不可欠である。
- 持続的な改善: データ利活用の取り組みは、組織全体の効率化やコミュニケーションの改善に寄与する。