- データエンジニアはAIによって変化し、AI主導の取り組みに適応し成長する必要がある。
- データエンジニアがAI主導の未来に備える方法：
- 機械学習、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの分野で教育を深め、認定を取得する。
- ストリーム処理技術の習熟を高める。
- AIをデータエンジニアリングの手段として活用する。
- データ処理の効率を向上させ、AIが要求するシステムを作成する。
- Soft skills（批判的思考、コミュニケーション、チームワーク）の重要性。
データエンジニアは、AI主導の未来に向けてどのように準備すべきかについて具体的なステップが示されています。連続的な学習、ストリーム処理技術の習熟、AIをデータエンジニアリングの手段として活用するなど、重要なポイントが述べられています。また、Soft skillsの重要性も強調されており、データエンジニアがビジネス戦略にデータ分析を翻訳するために必要な能力が指摘されています。AIがビジネス運営にますます浸透する中で、人間の創造性と人工知能の専門性との間に相互に有益なパートナーシップを築くことが重要であると感じます。