「データ」＋「エンジニアリング」とは？？

AIデータセントリック部では、10年前から行っているアノテーション事業を通して「データの価値化とは？」というテーマに取り組んできました。

事業の中では、AIが社会実装されていく過程においてデータでサービス品質を保っていくような取り組みも行ってきたわけですが、それに今まで言葉が見出せていなかったところ、どうやらそれを世の中では「MLOps」という言葉で表現することを、後で分かったりと、言葉を後で知る現象ということをいくつか経験してまいりました。

因みに「アノテーションマネージメント」という言葉も10年前ググっても出てこなかったですが、今は各社が使っているキーワードとなりました。弊社では結構昔から使っていましたが、、、。

そんな折に、「データの価値化とは？」を悩んでいたところ、「エンジニアリング」という言葉の意味をたまたま調べる機会がありました。
「エンジニアリングとは？」日本語で言い換えると「工学」であり、その「エンジニアリング＝工学」とは端的に申しますと、「基礎科学である数学・化学・物理学などを工業生産に応用する学問」とWikiには出てきます。
つまり科学を実用化して人間の生活に役立てることを目的とした技術とも言えます。

※Wiki調べ：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B7%A5%E5%AD%A6

そんな素敵な言葉だったのか、、、と思いながら、それであるならば「データ」においても「エンジニアリング」を加えた「データエンジニアリング」という言葉があっても良いのでは？と思いググったら、、、ありました。

「データエンジニアリング」とは？データサイエンティスト協会でも定義されているようで、以下のサイトに書かれています。

【2023年度スキル定義委員会活動報告】＠データサイエンティスト協会

そこでは、「データエンジニアリング」に対して以下のように定義つけていました。
“データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力”

加えて、ガートナーからはデータの重要性が上がってきている流れでプロジェクト推進のチームにデータに関する役割を持った人員の配置についても書かれていました。

【Gartner、「データ活用の民主化」に向けて押さえておくべきポイントを発表】

いよいよ、プロジェクト管理のチームに「データに関する要員」が配置されていくことが一般化してくる社会がくるのかぁと感じました。

いよいよ、我々が行ってきた10年データと向き合ってきた経験が本当の意味で活用できるフィールドが増えていきそうだとワクワクしてきております。

もし、アノテーションを軸に長期的な組織を組まれようと考えていらっしゃる方がいましたらお声がけ頂けますと幸いでございます。

■ブライセンアノテーションマネジメントサービス
https://annotation.brycen.co.jp/
■データセット販売
https://annotation.brycen.co.jp/service/dataset.html
■MLOpsサービス
https://annotation.brycen.co.jp/service/mlops.html