『データエンジニアの教科書』が2026年7月10日(金)発売予定、DataMarket代表・岩崎晃氏が仕事の全体像を体系化

『データエンジニアの教科書』が2026年7月10日(金)発売予定、DataMarket代表・岩崎晃氏が仕事の全体像を体系化

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株式会社DataMarketは、2026年7月10日(金)に代表・岩崎晃氏の著書『データエンジニアの教科書』を株式会社シーアンドアール研究所より発売することを発表しました。データエンジニアの役割や業務の全体像から、データ基盤の設計や構築、運用まで、実務に必要な知識を体系的に整理した一冊です。データパイプライン、データモデリング、データ品質管理、オーケストレーション、AI時代のデータ基盤のあり方など、現場で長く役立つ考え方と判断軸を幅広く扱っています。



データ活用の広がりとデータエンジニアの重要性

近年、企業におけるデータ活用は集計や可視化にとどまらず、AI活用、業務改善、意思決定支援、顧客体験の向上など広い領域へと拡大しています。データを事業や現場で継続的に活用するためには、データを集めるだけではなく、信頼できる形に整え、必要なタイミングで届け、運用し続けるための設計が不可欠です。

こうした背景から、データ基盤を支える専門職であるデータエンジニアの重要性は高まっています。しかし、データエンジニアの仕事はパイプライン構築、データモデリング、クラウドデータウェアハウス、オーケストレーション、品質管理など多岐にわたります。

組織との調整も含め全体像をつかみにくい領域でもあるのが実情です。本書では、データエンジニアの役割やデータ基盤の構成要素、設計や構築、運用の考え方を体系的に解説しています。


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『データエンジニアの教科書』が扱う主なテーマと章構成

本書は、特定のツールの使い方に限定せず、現場で長く役立つ考え方や判断軸を重視している点が特徴です。主な内容は以下の通りとなっています。

  • データエンジニアという仕事の全体像
  • データ基盤の設計や構築、運用の考え方
  • データパイプライン・データ品質・データモデリングの基礎
  • データ基盤を現場で運用し続けるための実務上の論点
  • AI活用を支えるデータ基盤の考え方

対象読者は、データエンジニアを目指す方だけではなく、データ基盤やデータ活用に関わるエンジニア、データアナリスト、事業部門担当者、マネージャーまで幅広く想定した内容です。データエンジニアリングの全体像を把握するための入門書として活用できます。エンジニアの課題感は、マーケティングの現場でも同様に広がっているのではないでしょうか。

『データエンジニアの教科書』書籍概要

項目 詳細
書籍名 『データエンジニアの教科書』
著者 岩崎晃氏
出版社 株式会社シーアンドアール研究所
発売日 2026年7月10日(金)
定価 2,860 円(税込)
判型・分量 A5判 208ページ
ISBN-13 978-4863544161
会社名 株式会社DataMarket
代表者 岩崎晃氏
所在地 東京都渋谷区
設立 2017年
事業内容 データ基盤構築、データ活用アドバイザリー、内製化支援
『データエンジニアの教科書』の詳細はこちら
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trends編集部の一言

「全体像をつかみにくい」というデータエンジニアの課題感は、マーケティング業界の文脈でも共通して語られてきたテーマです。マーケターがデータ活用を進めようとしたとき、データエンジニアが何をどこまで担うのかが見えにくいまま連携が進まないという状況は、業界横断でよく聞く話でした。業界全体としては、エンジニアと非エンジニア職種との役割定義が曖昧なまま進行するデータ活用プロジェクトが多く、協働の土台となる「見取り図」の整備が課題として定着しつつあります。

著者の岩崎晃氏は、大手SIerを経てラクスル株式会社やChatwork株式会社(現・株式会社kubell)での支援実績を持つ実務家です。dbt、Dagster、Snowflake、BigQueryなど現場で使われるツールを知り尽くした立場から書かれており、抽象論に終わらない実務書としての信頼感につながっています。データ基盤整備が本格化する組織において、エンジニアと非エンジニア双方の共通言語を形成する書籍として、業界の注目を集める可能性があるのではないでしょうか。

References

  1. ^ PR TIMES. 「AI活用時代に重要性が増すデータエンジニア、その仕事の全体像を体系化した『データエンジニアの教科書』が7月10日(金)発売 | 株式会社DataMarketのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000156920.html, (参照 26-07-03).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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