「データ分析開発」の第一歩
AI時代を生き抜く、分析基盤の「開発標準」を学ぶラボ
AIが加速する時代、データ分析の「開発」が鍵
データ分析の世界は急速に進化しています。
従来のデータ分析は、SQLを手動で実行し、分析結果を得る「探索」が主でした。しかし、AIや機械学習がビジネスの意思決定に組み込まれる今、その土台となるデータの信頼性が何よりも重要になっています。
AIやBIツールがどれだけ優れていても、基盤となるデータが不安定であれば、導き出される結論は誤りとなります。バグの多いSQL、ドキュメントのないモデル、テストされていないデータ… これらは全てビジネスリスクです。
AE Labは、この「信頼性のギャップ」を埋めるためのプロの作法を、コードベースで身につける場所です。
データエンジニア（データ収集）とデータアナリスト（ビジネス分析）の間に立ち、データウェアハウス内のデータを「信頼できるプロダクト」へと昇華させる専門家。それがアナリティクスエンジニア（AE）です。
AEは、データモデリングを通じて、データパイプラインに「品質、テスト、ドキュメント」というエンジニアリングの概念を持ち込みます。
データ分析開発とは、単なるデータ分析を超え、dbtなどのツールを使い、SQLコードにエンジニアリングの原則（テスト、バージョン管理、DRY原則）を適用する一連のプロセスのことです。
手動での作業を排除し、誰が触っても壊れない、持続可能な分析基盤を構築することが目的です。
「AE Lab」で習得できる3つの力
AE Labの学習コンテンツは、あなたのキャリアを次のレベルに引き上げます。
※ 学習コンテンツは順次追加していきます。
- dbtを用いたデータモデリング能力の習得
データウェアハウスの変換層（T）に特化し、依存関係を明確にした保守性の高いデータモデルを構築する実践的な能力を身につけます。 - データ品質の標準化スキル
dbtのデータテスト機能を徹底活用。データモデルの定義段階で品質を保証し、手動チェックに依存しないテスト駆動型の開発作法を確立します。 - チームでの開発標準理解（DRY原則）
JinjaとMacroを用いたメタプログラミングにより、コードの繰り返し（DRY原則）を排除。担当者に依存しない、効率的で堅牢なチーム開発体制を構築するノウハウを提供します。
執筆者紹介
現在、六本木の某企業にて、アナリティクスエンジニアとして働いています。
私のミッションは「データの守り（品質）を整え、攻めの分析を加速させる」こと。dbt/Snowflakeなどを活用したモダンデータスタックを活用して、データ品質と信頼性の確保を日々追求しています。
私は過去10年弱、LINE、リクルートなど多様なデータ分析の現場で、プロダクト、マーケティング、営業といった多岐にわたる部門の支援を行ってきました。
その中で、以下の課題を深く痛感してきました。
- 「整備されていないデータ」に悩まされ、分析時間が無駄になること。
- 「属人化されたマート運用」に手間取り、データの信頼性を損なうこと。
だからこそ、この課題を属人的なスキルや努力ではなく、「仕組み」と「コード」の力で解決したいと考えています。
この課題感を持つデータ職は非常に多いはずです。しかし、この課題に本気で取り組み、解決を担うアナリティクスエンジニア（AE）という職種は、まだ他のデータ職に比べてマイナーです。
「AE Lab」は、私自身の知識や経験を体系化し、同じ課題を持つ方々へ提供する場です。
このサイトをきっかけに、一人でも多くの方がアナリティクスエンジニアという役割を知り、目指していただき、一緒にデータ基盤の課題解決に取り組む仲間を増やすことが私の願いです。
一緒に信頼性の高いデータの世界を創っていきましょう。
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AE Labは、あなたのキャリアを加速させるための情報が集まる「ラボ（研究所）」です。現在、dbtの基礎講座を鋭意執筆中ですが、ブログ記事化されていない最新の技術情報、開発の裏側、実践的なTipsを、X（旧Twitter）アカウントで随時発信しています。
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