要約:
- 2023年、金融サービス（FSI）企業のデータサイエンティストが市場トレンドを予測するための洗練された機械学習モデルを構築しましたが、そのモデルは大きく失敗しました。
- AIへの注力が高まる中、データエンジニアリングがAIの成功の基盤であることが明らかになっています。
- 従来のデータエンジニアリングから現代のAI要件に適した複雑なデータパイプラインの設計への変化が示されています。
- データエンジニアリングの進化により、リアルタイムのストリーミングパイプライン、自動化された品質ゲート、洗練されたデータ検証、自動化された特徴エンジニアリングなどが重要視されています。
- データエンジニアは技術アーキテクチャとビジネスコンテキストを理解する必要があります。
考察:
データエンジニアリングの重要性がますます高まり、現代のビジネスにおける高品質で信頼性のあるデータの保護者としての役割が強調されています。AIの実装に成功するためには、データエンジニアが従来のITシステムと現代のAI機能との重要な橋渡しとして、新たな課題に取り組む必要があります。この記事は、データエンジニアリングの進化が企業にとって戦略的なパートナーへの変革をもたらしていることを示しており、データエンジニアが現代のデータアーキテクチャや自動化されたガバナンスフレームワークに精通し、正確で信頼性のあるデータを提供することで、堅牢でコンプライアンスを満たしスケーラブルなAI実装を実現することが求められていることを示唆しています。