本セッションでは、データエンジニア向けにセルフ分析基盤構築で利用できるツールや機能の紹介が行われました。

セッションのアジェンダは以下の3つ。

1. データ分析の民主化　必要性とメリット
2. 生成AIと最新機能を活用したセルフサービス分析基盤の構築方法
3. データエンジニアが注力するポイント

同一フロアで 3つが同時並行で行われる「サイレントセッション」形式でした！初めての体験で雰囲気からわくわくしました！
早めに並んだので、座ることができましたが、通路に立ち見のかたもかなりいらっしゃいました。

変化の厳しいビジネス環境で生き残るには「データに基づいた迅速な意思決定」が不可欠です。

しかし現在は専門家に依存したデータ分析が多く、分析に限界があるという課題があります。

そこで「データ分析の民主化」を行っていくことが必要です。

データへのアクセスが容易になる、あるいは様々な部門や職種の社員、特に現場の担当者などがデータ分析を行うことができるようになることで、①迅速な意思決定②多角的な視点からの分析③データドリブン文化の醸成④コスト削減などのメリットを得ることができます。

そして「データ分析の民主化」を行うためにはビジネスユーザーがセルフで分析できるセルフサービス分析基盤が必要となります。

セルフサービス分析基盤の必要性を理解したところで、具体的なセルフサービス化への道のりや具体的なツールの紹介がありました。

セルフサービス化への道のりのポイントは以下です。

• データ活用の全体像を確認、細分化し、それぞれのタスクの工数を可視化
• セルフサービス化は工数のかかっているものから行うこと
• いきなりすべてをセルフサービス化するのではなく、徐々に行っていくべき

各ステップで紹介された機能やツールを当日のスライドを参考に図にまとめました。

googlenextデータの民主化紹介機能・ツール

紹介された便利なツールや機能を用いて、安定した基盤を提供し続けることがデータエンジニアの仕事です。

そのために注力すべきことがいくつかあります。

• データガバナンスへの取り組み
• 単に最新の技術を採用するのではなく、ビジネスユーザー（分析者）を中心に見据えセルフサービス基盤を構築する
• データ基盤を使ってもらうことをマーケティングととらえ、マーケティング手法を用いて分析基盤の活用を促すこと（KPI設定等）

かなり内容の濃いセッションだったと思いました。

特に印象的だったのは、以下2点です。

• 生成AIを利用したツールや機能が増えてきており、難しい操作や専門知識がなくても誰でもデータの前処理やダッシュボード作成ができるようになっている。
• データエンジニアの仕事が安定した分析基盤を作成するだけでなく、分析者やビジネスユーザーを見据えて、分析基盤を利用してもらうための働きかけまで求められている。

今回のセッションに参加して改めて、どんどんと新しい機能やツールが発表されるなと感じました。常に最新の情報や技術に対してアンテナを張っていきたいと思います。

また新しい機能やツールはすぐに利用してみたいと思う一方で、きちんと利用者にとって最善の選択であるのか、どのようなツールが使いやすいのか利用者にあわせて検討し、ビジネスユーザーの利用を促せるエンジニアを目指していきたいと思います。