<プロジェクト概要>
· さまざまなサービスと実装パターンを活用して、
安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指し、具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、
データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。
そして、組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、およびグローバル分散向けに設計されているこが目的です
<想定される作業>
· データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用の
データパイプラインの構築と最適化
· データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、
高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。
1.データモデリング:
データ資産が保存、取得、分析のために効果的に整理されるように、
概念的、論理的、物理的なデータ モデルを開発します。
2.データベース管理:
データベースの設計、実装、保守を監督し、
パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティの要件を満たしていることを確認します。
3.データ統合:
さまざまなソースと形式のデータを統合して、
システム全体の一貫性、正確性、信頼性を確保します。
4.データガバナンスとセキュリティ:
データ管理のポリシーと手順を確立し、
規制要件への準拠を確保し、機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施します。
5.データ分析と視覚化:
データ アナリストやビジネス関係者と協力して、
データ要件を理解し、データ分析と視覚化のためのソリューションを開発します。
6.テクノロジーの評価と実装:
新興テクノロジーの最新情報を把握し、
ツールとプラットフォームを評価して、データ管理と分析機能を強化します。
7.コラボレーションとコミュニケーション:
開発者、アナリスト、ビジネス リーダーなどの部門横断的なチームと緊密に連携して、要件を理解し、優先順位を調整し、ソリューションを効果的に伝えます。
8.戦略計画: 戦略計画活動に参加し、チームの目標を定義し、
それを組織の全体的なデータ戦略およびビジネス目標と一致させます。