"国道 日本一周 一筆書き" ドライブ好きのデータエンジニアがやってきた
皆さま、こんにちは！
いつもパイオニア公式noteをご覧いただき、ありがとうございます。
2023年6月、データエンジニアとしてパイオニアにジョインしました岡田です。私は今、全社横断でデータ活用を推進・支援する組織 Cross Technology Center のデータインテリジェンス部に所属し、全社向けのデータ分析基盤やBI環境の構築・整備をしています。
本noteでは、パイオニアのデータ組織やデータエンジニアのことを少しでも知っていただけるよう
「なぜ今、パイオニアに？」
「なぜ今、データエンジニアとしてジョインしたの？」
についてお伝えしていこうと思います。
自己紹介
改めまして、岡田です。
ニックネームで呼び合う部の仲間からは「カントク」と呼ばれています（・・・なぜカントク？ どこのファン？は控えます 笑）
これまでのキャリアとして、パイオニアにジョインする前は2社経験しています。
1社目
大学卒業後、IT経験ゼロだった私ですが、SIerに入ってクライアント先に常駐し、データベースエンジニアとして設計・開発・運用を経験しました。
2社目（前職）
サービス事業者に転職し、これまでの経験を生かすためにインフラエンジニアとしてデータベース関連の運用・保守を経験。また、新しいチャレンジとしてビジネスにデータを活用するためのデータ分析環境の構築・ETLの実装・運用・保守などを経験しました。
パイオニアの採用情報、どこで知ったの？
転職にあたり、パイオニアの採用情報を知ったのは、Webニュースの記事がきっかけです。
新しいプロダクトの発表や、SaaSをはじめサービス領域へのテクノロジー強化とデータ活用を推進している記事を見てパイオニアブランドを思い出し、公式HPやパイオニア公式noteを見てエンジニアの採用を強化しているということを知りました。
私の世代では、"パイオニア＝高級品"のイメージを持つメーカーで、プロダクトに憧れもあり、そのメーカーが今、サービスをつくりデータを活用して企業変革していこうと取り組んでいるところに興味を持ち、私も関わってみたいと思うようになりました。
インフラエンジニアからデータエンジニアへ
前職では、インフラエンジニア（具体的にはDBA：データベース管理者）としてサービスサイドのデータベースやBI環境の設計から構築、ETLの実装や運用まで広く経験させてもらいましたが、その構築してきたデータそのものを私自身がビジネスに利活用したことはなく、「このデータは本当に必要なの？」「他にもこんなデータがあると良いのではないか？」など、データ活用に関する疑問を持つようになってきました。
これまでのデータ基盤構築に関わる活動は、これはこれで重要なことですが、それをビジネスに活用して収益に貢献することはとても重要であり、エンジニアとしても身につけておくべき経験であると感じ、データビジネス活用の軸で自社サービスの成長に関わっていきたいと思うようになりました。
そこでパイオニアの採用情報に触れ、データエンジニアとしてデータ基盤の構築・整備はもちろん、その活用を通して自社サービスのビジネスや企画に携わっていくことができるポジションであるということに興味を惹かれました。
パイオニアに決めた、そのポイントは？
パイオニアを志望するにあたり、カジュアル面談を通してパイオニアのデータエンジニアについて質問しクリアにしていきました。その後は正式応募から採用フローを経て内定をいただきました。
内定後、最終的にパイオニアに決めたポイントは次の2つです。
①データの入口から出口まで全てに携われる
これまでの経験はデータの入口に関わる領域のみでしたが、パイオニアではデータの出口まで携われる点に惹かれました。
（私の経験に基づく内容ですが）データに関わるエンジニアは、"インフラ構築のみ"、"ETLの実装のみ" など、活動領域は狭く限定的であったりしますが、パイオニアではそこを一気通貫で携わることができるため、出口（＝ビジネス要件、データ活用要件）から逆算し、入口のデータ収集から取得方針を決めたり、システムやデータ構造に関わる新規構築や最適化をしながら出口のビジネスに繋げていく活動をすることができます。
②これまで経験したことのない領域へのチャレンジ
データ分析基盤やBI環境の構築・運用する活動は引き続き行いますが、その活動を進める中で自社サービスに直接携わるといった点でハードルは一気に上がりますが、私にとってチャレンジできることが本当に大きな意思決定ポイントとなりました。
部の雰囲気や実際働いてみて感じることは？
データインテリジェンス部の仲間はとてもよく話します。年齢の若さというのではなく活発で熱量が高いです。
また、スピードが速いですね。議論や意思決定、そこからのアクションが速いです。闇雲ではなく逆引きや最適化を考えつつ「まずはやってみよう」「走りながら考えよう」のスタンスで活動し、本質的に目指すべきところを見ながら小さなゴールの達成を積み重ね、結果的に大きなゴールを達成している印象を受けます。
働き方については、データインテリジェンス部として基本、週3回の在宅ワークと週2回の出社のハイブリッドワークです。
前職が100%在宅ワークだったので体がなまっていたせいか久しぶりの通勤は正直疲れますが、部やグループの定例会議などで直接顔を合わせることでメンバーの雰囲気がわかったり、クイックに質問して解決できたりなど、改めて良い働き方だと感じています。また新しい拠点ができたこともあってオフィスは開放感があり、とても働きやすい環境です。
仕事終わりや休日のリフレッシュは？
ランニング
体を動かすことが好きなので、休日の早朝に10Kmのランニングをするようにしています。朝走って汗をかくことで頭をリフレッシュすることができ、1週間の振り返りや翌週にやることを整理したりしています。
国道ドライブ
車でドライブに出掛けることも好きですね。以前はよく目的地を決めて、そこまでひたすら国道だけを使い、国道1号から順に走っていくということをしていました。例えば、国道の起点である東京・日本橋から国道1号、2号、3号と走って日本を一周しました。
日本の道路の起点（東京・日本橋）
国道1号：東京（日本橋）から大阪
国道2号：大阪から北九州
国道3号：北九州から熊本回りで鹿児島
国道4号：東京（日本橋）から青森
国道5号：函館から札幌
国道6号：東京（日本橋）から茨城回りで仙台
国道7号：青森から新潟
国道8号：新潟から京都
国道9号：京都から山陰地方回りで下関
国道10号：鹿児島から宮崎回りで北九州
だいたい10号まで走ると日本を一筆書きしたような感じで一周することができますよ（笑）
最後に
データインテリジェンス部の魅力
データエンジニアとしての観点でお伝えすると、次の4つです。
① データの入口から出口までを全て経験できるので幅と深さが広がる
② データ基盤やBIツールなど、データエンジニアとしての標準的なスキルセットを身につけることができる
③ ゼロイチで技術選定から経験することができる
④ 直接ビジネスに関われることからビジネススキルやセンスをより高められ、またデータアナリスト領域も経験することができる
繰り返しになりますが、企業変革期というなかなか巡り合うことのない機会ですので、自分事として捉え、積極的かつ能動的に活動してゼロイチを創り出していかないといけない、まさにチャレンジしかない環境です。
ジョインして間もないですが、これまでのキャリアとの違いで圧倒されてしまうことはあるものの、データエンジニアとして成長できる環境ですので、自分のなりたい姿に向けて引き続き努力し活動していきます。
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