データ・エンジニアリングは、データ・サイエンスとどう違うのですか？
データ・エンジニアリングは、データ・ライフサイクルの中でデータ・サイエンスの前に行われるものです。データは様々なソースから生成され、この生データは構造化、半構造化、あるいは非構造化である可能性があります。このようなデータを理解するためには、データを取り込み、変換する必要があります。このとき、データ・エンジニアリングの出番となります。データ・エンジニアリングには、生データの抽出、データレイクなどのシステムへのデータ取り込み、ビジネス・ニーズに合わせたデータ変換、そして最終的にテーブルへのロードというプロセスが含まれます。これは一般的にELT（Extract-Load-Transform）と呼ばれています。ETL（Extract-Transform-Load）も可能で、ロードの前に変換が行われます。
データ・サイエンスとアナリティクスは、データ・ライフサイクルの次のステップです。特定のビジネス・ニーズに必要なデータが利用可能になると、データサイエンティストはこのデータを使って機械学習モデルを実行し、最も正確なモデルを見つけます。このデータは、データサイエンティストがテーブルの形で利用できるようになっています。データアナリストもこのデータを使って、探索的分析を行い、ダッシュボードを作成します。
要するに、データ・ライフサイクルは次のようになります:
さまざまなソースからの生データ→データ・エンジニアリング→データ・サイエンスとアナリティクス