データ工学 DENG ベータ
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スケーラブルで信頼性の高いデータ管理のためのデータパイプライン、ストア、リアルタイム処理システムの設計、構築、運用、保護、監視を行います。
SFIA 9の日本語翻訳：ベータ版
SFIA 9の英語版が現在利用可能です。
- これはSFIA 9の日本語ベータ版です。
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以下を組み合わせてPhrase Localization Platformを使用して作成しました：
- SFIA 8から翻訳されたコンテンツ
- 7つの主要な機械翻訳プロバイダーからの貢献
- レビューと品質チェック後にこの翻訳を更新する予定です。
- エラーに気づいた場合や質問がある場合は、お問い合わせください。
注：機械翻訳は初期バージョンの作成に役立ちますが、専門家によるレビューにより、正確性と文脈に適した言語使用が保証されます。
ガイダンスノート
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アクティビティには次のものが含まれますが、これらに限定されません。
- データソースの特定、データ処理の概念と方法
- オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドのデータエンジニアリングソリューションの評価、設計、および実装
- 分析、機械学習、データマイニング、アプリケーションや組織との共有などに使うデータの構造化と保存
- 構造化データと非構造化データの収集
- データの統合、統合、クレンジング
- リアルタイムおよびバッチデータ処理パイプラインの実装
- 暗号化や安全なマルチテナントを含む、データガバナンス、セキュリティ、プライバシー基準への準拠の確保
- データパイプライン (DataOps) の継続的インテグレーション、デプロイ、モニタリングの管理
- データの移行と変換
- データの取り扱いに倫理原則を適用する。
- データストレージが関連法に準拠していることを確認する
- セキュリティ、コンプライアンス、スケーラビリティ、効率、信頼性、忠実度、柔軟性、および移植性を構築します。
このスキルの責任レベルを理解する
下位レベルが定義されていない場合...
- 特定のタスクと責任は、スキルが意思決定において、これらのレベルで通常期待されるよりも高いレベルの自律性、影響力、および複雑さを必要とするため、定義されていません。エッセンス・ステートメントを使用して、これらのレベルに関連する一般的な責任を理解できます。
上位レベルが定義されていない場合...
- 責任と説明責任は、これらのより高いレベルには、この特定のスキルの範囲を超えた戦略的リーダーシップとより広範な組織的影響力が含まれるため、定義されていません。エッセンスステートメントを参照してください。
スキルを開発し、このスキルに関連する責任を示す
定義されたレベルは、スキルと責任の段階的な進歩を示します。
下位レベルが定義されていない場合...
次の方法で、知識を深め、この分野で責任を持つ他の人をサポートすることができます。
- このスキルに関連する重要な概念と原則、およびそれが自分の役割に与える影響を学ぶ
- 関連スキルの実行(関連するSFIAスキルを参照)
- より高いレベルのタスクや活動を行っている他の人を支援する
上位レベルが定義されていない場合...
- より高いレベルの組織のリーダーシップにより適した関連スキルを開発することで進歩することができます。
SFIAスキルが7つのレベルすべてで定義されていない理由については、クリックしてください。
追加の説明とレベルを表示/非表示にします。
このスキルに対する責任レベル
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データ工学: レベル 2
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データパイプラインとデータストアの開発と実装を支援します。データのアクセシビリティ、検索可能性、セキュリティ、保護を実現するための管理タスクを実行します。データパイプライン運用の監視をサポートし、問題を特定し、必要に応じてエスカレーションします。日常的な監督のもとでデータ移行と変換のタスクに参加できる。
データ工学: レベル 3
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標準的なアプローチと確立された設計パターンに従って、データを取得して準備するためのシンプルなデータパイプラインとデータストアを作成して実装します。データエンジニアリングの標準とツールを適用して、セキュリティとデータインテグリティのプラクティスを組み込んで、データパイプラインの作成と管理、および抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスの実行を行います。データ移行および変換プロジェクトに貢献し、データの整合性と一貫性を確保します。日常的なデータ品質チェックと修正を行います。
データ工学: レベル 4
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データを収集して準備するための複雑なデータエンジニアリングソリューションを設計、実装、保守します。データストア、アプリケーション、組織間でデータを接続するためのデータパイプラインを作成し、維持します。データガバナンスとセキュリティ標準に準拠するように構築します。継続的インテグレーションとデプロイメント手法の開発を支援します。パイプラインのパフォーマンスとスケーラビリティを監視し、最適化します。複雑なデータ品質チェックと修正を行います。データ移行とデータ変換活動を主導します。
データ工学: レベル 5
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機能要件と非機能要件のバランスを取りながら、データエンジニアリングソリューションの開発を計画および推進します。データ標準、アーキテクチャ、セキュリティの適用を監視し、コンプライアンスとスケーラビリティを確保します。継続的インテグレーション、デプロイ、モニタリングのプラクティスを開発、促進する。データエンジニアリングに関する組織の方針、基準、ガイドラインに貢献する。
データ工学: レベル 6
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データエンジニアリングの手法、ツール、技術の選択と開発を主導します。データサービスと製品の開発と安全な運用に関する組織の方針、基準、ガイドラインを策定する。技術戦略とアーキテクチャの遵守を保証する。組織の目標や業界慣行との整合性を確保しながら、戦略的で影響力の大きい、大規模で複雑なプログラムのデータエンジニアリングを計画し、指導する。