要約:
- データの多様性により、企業はPDFやスプレッドシート、画像などさまざまな形式の文書を処理する必要がある。
- 従来のデータエンジニアリングアプローチは、異なる形式のデータの複雑さに苦しんでおり、ETLデータパイプラインは構造化データを処理する際に優れていますが、実世界の情報の曖昧さや変動性には対応できません。
- データエンジニアリングの役割には異なる定義があり、SQLに焦点を当てた人物とデータシステムの作成に特化したソフトウェアエンジニアが含まれます。
- 科学データエンジニアリングからの3つの原則は、ファイル中心からデータ中心のアーキテクチャへの移行、情報源からデータエンジニアリングを介した変換までの文脈の保存の重要性、および即座および将来の分析ニーズに対応する統一されたデータアクセスパターンの必要性が含まれます。
- 大規模言語モデル（LLMs）は、データエンジニアリングに新たなアーキテクチャを提供し、従来のETLツールに依存するのではなく、文脈を理解し、構造化されていないコンテンツから意味を抽出できます。
感想:
データの多様性と複雑さは、従来のデータエンジニアリングアプローチに多くの課題をもたらしています。大規模言語モデル（LLMs）のような人工知能の進歩は、データ処理に革新的なアプローチをもたらしています。データエンジニアリングの役割や必要なスキルに関する誤解が解消され、科学データエンジニアリングの原則が他のデータ重視の企業にも適用されることは、データ処理の未来に向けた重要な指針となります。
元記事: https://www.computerweekly.com/feature/A-path-to-better-data-engineering