データ・ウェアハウスの設計者は、企業が意思決定に使用する予定の構造化データを保存、統合、取得するためのデータ管理ソリューションを設計、維持します。
データ・ウェアハウス・アーキテクトとは
まず、組織が熟練したデータ・ウェアハウス・アーキテクトを採用する理由について見ていきましょう。
多くの企業は、意思決定のために、信頼性が高く、高品質のデータに迅速かつ容易にアクセスできるようにするためのデータ・ウェアハウスを必要としています。データ・ウェアハウスは、トランザクション・システムやリレーショナル・データベースなどの多くのソースからの履歴データを含むデータを統合するためのソリューションです。ビジネス・アナリストやその他のデータ・スペシャリストは、データ・ウェアハウスで処理された情報に対して高速な SQL クエリを実行して、ビジネス・インテリジェンス、データの可視化、レポートを生成できます。
データ・ウェアハウスの設計者は、ビジネス固有のデータ・ニーズに最適なデータ・ウェアハウス・アーキテクチャの作成と実装を任されています。これらの専門家は、技術的および分析的なスキルを適用して、クラウドまたはオンプレミスのデータ管理ソリューションを開発し、組織が処理されたデータを保存および取得できるようにします。
この職務では、データ・マイニングとデータ分析のためのツールの開発、データ・ウェアハウス・システムのテストと改善、システムのパフォーマンスとプロジェクトの進行状況の報告など、日々の業務を担当します。データ・ウェアハウスの設計者は、データ・ウェアハウス・アーキテクチャを設計する際に、サイバーセキュリティ、データ・ガバナンス、その他の問題も考慮する必要があります。
データ・ウェアハウス・アーキテクトになる方法
データ・ウェアハウスの設計者は、抽出、変換、ロード（ETL）データ統合プロセスを十分に理解し、作業に従事する必要があります。データ・ウェアハウスは、このプロセスを使用して、データを提供するさまざまなソースから情報を取得します。
データ・ウェアハウス・アーキテクトになりたいが、実務経験を通じて ETL についてまだ学んでいない場合は、オンラインまたはオフラインのコースワークやトレーニングを通じて知識を深めることができます。トピックに関する本を読むなどの自己指導も、トピックに関する基本的な知識を高める方法です。
データ・ウェアハウス・アーキテクトになるには、他の多くの技術的能力も必要です。多くの雇用主は、データ・ウェアハウス・アーキテクトの履歴書に次のようなスキルが記載されていることを好みます。
エンタープライズ・アプリケーション統合（EAI）：アプリケーション間の通信を容易にするスキル
データベースに格納されているデータの変更をほぼリアルタイムで特定・追跡するためのデータ・キャプチャーの変更（CDC）スキル
多次元分析のためのオンライン分析処理（OLAP）
データ・ウェアハウス・プラットフォーム内のデータ・モデルの設計と整理のためのデータ・ウェアハウス・モデリング
データ・ウェアハウス・アーキテクトとして働くことを目指すプロフェッショナルは、Oracle 、MySQL 、DB2 などの複数のデータベース・プラットフォームの経験や豊富な知識を持つ必要があります。
また、一般的なデータ・ウェアハウス・タイプの設計にも精通していることも役立ちます。例えば、分析やレポート目的でビジネス・ユーザーがデータにアクセスできるエンタープライズ・データ・ウェアハウス（EDW）や、トランザクション・データのクエリに使用されるオペレーショナル・データ・ストア（ODS）などがあります。
必要な学歴
ほとんどのデータ・ウェアハウス・アーキテクトの職務記述書には、この職務に応募する候補者は、コンピュータサイエンス、情報技術、コンピュータエンジニアリング、電子工学などの分野で少なくとも学士号を取得する必要があります。
経験
データ・ウェアハウス・アーキテクトの職務に就く雇用主は、特に上級職に就く際に、この職業における過去の経験を第一に考えることがよくあります。しかし、データベース管理者やソフトウェア開発者の役割など、他の職務で得た経験も、この職務にとって貴重なものと考えています。また、雇用主は、豊富な実務経験が学位よりも同等またはそれ以上に重要であると考えています。
ピュア・ストレージ認定
関連する IT 資格は、テクノロジーの専門家に採用プロセスにおける優位性を与え、収益能力を高めることができます。したがって、認定データ・ウェアハウス・アーキテクトになる価値があります。しかし、多くのデータ・ウェアハウス・アーキテクトの役割では、認定資格は必須ではありません。データ・ウェアハウス・アーキテクトの履歴書に、あなたが持っていることが、潜在的な雇用主に際立っている可能性があると記載されています。
IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 認定資格は、データ・ウェアハウス・アーキテクト認定資格の取得を検討する際の一例です。IBM によると、この資格は、専門家がデータ・ウェアハウス・ソリューションを設計、計画、設計し、サポート、ドキュメント、および/または関連分野の専門家からの限定的な支援を得て設計できることを実証しています。（この認定について詳しくはこちらをご覧ください。）
データ・サイエンス・カウンシル・オブ・アメリカ（DSCA）などのビッグデータ・エンジニアリング認定は、データ・ウェアハウス・アーキテクトとしてのキャリアの立ち上げや向上にも役立ちます。DSCA 認定は、Hadoop や Spark などのビッグデータ・プラットフォーム、およびさまざまなタイプの開発者ツールを理解していることを示しています。
また、データ・ウェアハウス・アーキテクトのプロフェッショナルは、データ・アーキテクチャやデータ・ガバナンスなどのデータ管理のトピックに関する知識を深めるために、DAMA International から認定データ管理プロフェッショナル（CDMP）の資格を取得することを検討しています。
データ・ウェアハウス・アーキテクトの報酬
近い将来、この職務に採用された場合、どのようなタイプのデータ・ウェアハウス・アーキテクトの給与を得ると予想されますか？ 2023 年の現在の給与の数値をインターネットで簡単に検索すると、米国でのこの職務の開始給与の中央値は約 11 万ドルであることを示しています。
スキル、経験、業種、地理的位置などの要因はすべて、雇用主から受け取るデータ・ウェアハウス・アーキテクトの給与に影響を与える可能性があることに留意してください。
データ・ウェアハウス・アーキテクトジョブの展望
米国労働統計局（BLS）は、データ・ウェアハウス・アーキテクトの仕事の見通しについて具体的には説明していませんが、具体的には、職業 Outlook ハンドブックに以下の点が記載されています。データベース管理者とアーキテクトの雇用は、2021年から2031年の間に9%増加すると予測されており、これはすべての職業の平均よりも高速です。
また、BLSは、他の職業に異動する労働者や退職のために労働力を撤退させる必要性が、今後数年間でこれらの専門家の需要に寄与すると報告しています。また、企業が利用可能なすべてのデータにアクセスし、価値を創造しようとする中で、データ管理の需要はビジネスで増加する傾向があります。
データ・ウェアハウス・アーキテクト：3 つのよくあるご質問
データ・ウェアハウス・アーキテクトの立場に興味のある人が、この役割についてよく聞く 3 つの質問をご紹介します。
データ・ウェアハウスの設計者はコーディングが必要ですか？
ほとんどの雇用主は、データ・ウェアハウス・アーキテクチャの開発によく使用されるプログラミング言語の強力なコマンドを持つデータ・ウェアハウス・アーキテクトを求めています。これらの言語には、JavaScript、Python、SQL が含まれます。
COBOL の知識は、データ・ウェアハウス・アーキテクトの仕事にも役立ちます。この言語は何十年も前から使われてきましたが、現在でも企業や開発者に広く使用されています。したがって、COBOL の使用経験がある場合は、データ・ウェアハウス・アーキテクトの履歴書で必ずハイライトしてください。
また、データ・ウェアハウスのアーキテクト職に応募する前にプログラミング・スキルを磨く必要がある場合は、オンライン・コースやコーディング・ブートキャンプが多数用意されています。
データ・ウェアハウス・アーキテクトになるにはどのくらいの時間がかかりますか？
前述のように、この専門職に就くためには、関連分野における 4 年間の学位が必要になる可能性があります。職務記述書に概説されている教育要件を満たすことで、データ・ウェアハウス・アーキテクトの給与を高めることもできます。
また、ほとんどの雇用主は、データベース管理者、データベース・エンジニア、データ・アーキテクトなど、密接に関連する技術分野で数年の経験があることを期待しています。
大学に進学中や最近卒業した方は、インターンシップで重要な学習パスを提供し、この職業に備えることができます。ブートキャンプやその他のコースワークを通じてプログラミング・スキルを伸ばす場合は、その学習を完了するのに少なくとも数週間必要です。
データ・ウェアハウス・アーキテクトが知っておくべきこと
この技術のポジションに必要な技術的能力と専門的な経験に関する情報は別として、データ・ウェアハウスの設計者は、批判的思考を含む堅実なソフト・スキルも仕事の成功に不可欠であることに留意する必要があります。
データ・ウェアハウス・アーキテクトになると、多くの場合、独立して作業する必要があります。しかし、多くのデータ管理プロジェクトの成功にはチームワークが不可欠です。さらに、ビジネスの人々と効果的に連携し、彼らの特定のデータニーズを理解し、ビジネスのリーダーシップを含む非技術系ユーザーに仕事に関する情報を提示するには、強力なコミュニケーションスキルが必要です。
