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アナリティクスエンジニアの組織役割を考えてみた

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データエンジニア
アナリティクスエンジニア
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本記事は、前回の「なぜ私はアナリティクスエンジニアを目指すのか」の続編です。

前回は、自分自身がアナリティクスエンジニア（AE）を目指す背景と問題意識をまとめました。
今回はその実践として、AEという役割を組織の中でどう位置づけるか、どんな価値を提供すべきかを整理してみます。

「SQLばかり書いていて、肝心の分析に集中できない」
「属人化したダッシュボードや抽出依頼が積み重なって、アナリストの稼働が溶けていく」

そんな状況にモヤモヤを感じていたのが、AE Unit立ち上げの出発点でした。

この課題感を整理し、再現性・透明性・信頼性を備えたデータ基盤をつくるために、AEという役割を、明確に定義しようと考えたのです。

本記事では、

  • AE UnitのMission / Vision / Values
  • 目指すべき「To-be」の状態
  • データアナリスト（DA）・データエンジニア（DE）との役割分担

などを、自分なりの言葉でまとめています。

同じような課題を感じている方、これからAEを立ち上げる方の参考になれば嬉しいです。

なぜAE Unitをつくるのか？

AEは、DAとDEの中間的な役割です。
このUnitをつくった背景には、次のような問題意識がありました：

  • DAの工数が、分析よりも整備に多く割かれている
  • 同じようなSQLやダッシュボードが、各所で属人的に作られている
  • データの意味や出処がわからず、現場が安心して使えない

これらはすべて、「分析チームの生産性と信頼性を下げる要因」です。
AE Unitは、そうした“不”を解消し、攻めの分析を支える“土台”を担います。

MVV：AE UnitのMission, Vision, Values

Mission

信頼できるデータ基盤を通じて、すべての意思決定を支える

AE Unitは、正確で再利用可能なデータ基盤を構築・運用することで、事業と分析の生産性を最大化し、全社の意思決定に安心とスピードをもたらします。

Vision

誰もが安心してデータを使える状態を、当たり前に

現場・アナリスト・経営陣が、迷わず・悩まず・無駄なくデータにアクセスし、理解し、使える世界を目指します。

Values

価値観 内容
🔁 再現性 データを「一度だけ使う」のではなく、再利用可能な形で整備する。
例：dbtによる変換ロジックの標準化・バージョン管理
🔍 透明性 データの出処・意味・加工内容を、誰でも理解できるように記録・公開する。
例：Confluenceでの定義集、Data Catalogの整備
🛡 信頼性 DEと協業し、データ障害や欠損などに迅速に対応する体制を構築する。
例：モニタリング・アラート・自動テストの仕組み
🤝 共創 DA・現場・DEと連携し、“使われる”データを共につくる姿勢を大切にする。
例：マート開発、要件ヒアリング、設計レビューなど

To-be：AE Unitが目指す状態

🔁 再現性

  • dbtで変換ロジックを標準化・再利用可能に
  • 手動SQLや属人化したETLがゼロに近い状態
  • 「目的ごとの」中間テーブル／マートが整備されている

🔍 透明性

  • Data Catalogで、カラムの意味や由来が明示されている
  • Confluenceでの定義集・活用ガイドが、現場にも浸透
  • 「この数値の意味は？」という問い合わせが激減

🛡 信頼性

  • 欠損・件数・遅延を可視化するダッシュボードを運用
  • dbt testやcustom checkで自動テスト＋CI運用
  • 異常があればSlack等に即アラート通知

🤝 共創

  • DAがマートを使ってすぐ分析に入れる環境
  • 「データが揃っていない」ことによる分析遅延がなくなる
  • ダッシュボード裏のロジックが全てバージョン管理・トレース可能
  • 生成AIを用いた分析支援している

DA・DEとの役割分担

データアナリスト（DA）

  • 定型・アドホック分析
  • KPI設計とモニタリング
  • ダッシュボードのモック作成
  • 非定型なデータ抽出（要件定義含む）

アナリティクスエンジニア（AE）

  • データ基盤整備（モデリング・dbt管理）
  • ダッシュボードの実装・公開
  • 抽出依頼対応（DA・現場どちらからも）
  • データ探索性・信頼性の向上

データエンジニア（DE）

  • データ基盤の運用・管理
  • dbtにおけるstgまでのデータ整備
  • パイプラインのインフラレイヤー対応

おわりに

DAの価値は、意思決定を前進させるインサイトの発見にあります。
そのためには、「整っている」ことが前提です。

AEは、まさにその整った状態＝“当たり前品質”を担保する存在です。
そして、それを仕組みとして再現可能にし、全社の意思決定を速く・安心して進められる状態をつくるのが私たちの役割です。

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なぜ私はアナリティクスエンジニアを目指すのか
アナリティクスエンジニアという役割に挑戦しようと思った理由と、そこに至るまでの背景を整理しています。

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