2025年「データエンジニアリング」にとってどんな年になる？

今年はどんな年になるか？

皆さまも産業ごとや日本や世界が2025年はどんな年になるか？とても興味があるかと思います。かくいう、私も年明けてTVやネットニュースを見ていると、特にアメリカのトランプ大統領が就任して世界がどのように変わるか？という話題が多かったように感じます。
AIっぽい話題に移りますと、ChatGPTやその他LLMの話題が多く特に中国の生成AI「DeepSeek」が注目をあびましたね。

年明けから何かと変化の年を予感させる2025年ですが、我々の行なっている「データエンジニアリング」界隈も何かと動きが出てくると感じており、それならと、早速ChatGPTに聞いてみました。

『ChatGPTに聞いてみた』

2025年のデータエンジニアリング分野は、以下のようなトレンドが予想されます。

1. AIと機械学習のさらなる統合

AIや機械学習の進化に伴い、データエンジニアリングのプロセスにもAIが組み込まれ、データ処理や分析の効率化が進むと考えられます。
databricks.com

2. データラングリングの自動化と高度化

データの前処理であるデータラングリングにおいて、自動化ツールやAI主導の技術が普及し、データのクリーニングや変換がより効率的に行われるようになります。
integrate.io

3. データメッシュの普及

従来の集中型データ管理から、各ドメインが責任を持ってデータを提供・管理するデータメッシュの概念が広がり、組織全体でのデータ活用が促進されるでしょう。
appswingby.com

4. リアルタイムデータ処理の重要性の増加

5GやIoTの発展により、リアルタイムでのデータ収集・分析のニーズが高まり、ストリーミング処理基盤の構築・運用スキルが求められます。

…と、こんな感じの返答がありました。

上記の内容でまずそうだなぁと思うのが「データ処理や分析の効率化」という部分でデータエンジニアリングの業務の中でも、データ生成から利用できるまでのリードタイムの短縮や効率化は必須要件となりつつあると感じます。AIモデルを構築する担当者がすぐに必要なデータを効率よく活用できるようになる需要は、今後ますます需要が高まるものと感じております。

まだまだ「データエンジニアリング」については概念の定まっていない部分も多いところですが、AIがより安全で安心な社会に取り込まれていくためには、データエンジニアリングも日々進化していく必要があると思います。

2025年はとても変化の激しい１年と予想されますが、その荒波に打ち勝つべく弊社でも一丸となって邁進してまいります。本年も宜しくお願い申し上げます。

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