データエンジニアリングとデータサイエンスはどう違うのか？
データエンジニアリングは、データライフサイクルの中でデータサイエンスの前に行われる。データは様々なソースから生成され、生のデータは構造化、半構造化、あるいは非構造化である。このデータを理解するためには、データを取り込み、変換する必要がある。データエンジニアリングの出番である。データエンジニアリングには、生データの抽出、データレイクなどのシステムへのデータ取り込み、ビジネスニーズに合わせたデータ変換、そして最終的なテーブルへのロードのプロセスが含まれる。これは一般的にELT（Extract-Load-Transform）として知られている。ロードの前に変換を行うETL（Extract-Transform-Load）も可能です。
データサイエンスとアナリティクスは、データライフサイクルの次のステップである。特定のビジネスニーズに必要なデータが利用可能になると、データサイエンティストはこのデータを使って機械学習モデルを実行し、最も正確なモデルを見つける。このデータは表の形でデータサイエンティストに提供される。データアナリストもこのデータを使って探索的分析を行い、ダッシュボードを作成する。
要するに、データのライフサイクルは以下のようになる：
様々なソースからの生データ -> データエンジニアリング -> データサイエンスとアナリティクス