AI はデータエンジニアに取って代わるでしょうか?

簡潔に答えると、 AIはデータエンジニアを完全に置き換えるわけではありません。SQL文の作成、パイプラインのスキャフォールディング、テスト、ドキュメント作成といった反復的な作業を自動化します。もしあなたの役割が、オーナーシップが低く、チケットベースの作業が中心であれば、AIはよりリスクの高いものになるでしょう。もしあなたが信頼性、定義、ガバナンス、インシデント対応を担っているなら、AIは主にあなたのスピードアップに貢献するでしょう。

重要なポイント:

所有権: コードを素早く作成するだけでなく、結果に対する説明責任を優先します。

品質: パイプラインの信頼性を維持するために、テスト、可観測性、契約を構築します。

ガバナンス: プライバシー、アクセス制御、保持、監査証跡を人間が所有する状態に保ちます。

誤用防止: AI 出力を下書きとして扱い、間違いが確実に起こらないようにレビューします。

役割の転換: 定型文の入力に費やす時間を減らし、耐久性のあるシステムの設計に時間をかけます。

データチームの周りに 5 分以上いると、時にはささやかれ、時にはプロットのひねりのように会議中に繰り広げられる次のような繰り返しの言葉を耳にしたことがあるでしょう。「 AI はデータエンジニアに取って代わるでしょうか?」

なるほど…なるほど。AIはSQLを生成し、パイプラインを構築し、スタックトレースを解釈し、DBTモデルをドラフトし、ウェアハウススキーマさえも驚くほど自信を持って提案できる。GitHub Copilot for SQL DBTモデルについて GitHub Copilot
まるでフォークリフトがジャグリングを習得していくのを見ているようだ。感心すると同時に、少し不安でもあり、自分の仕事にどんな影響があるのかよくわからない。😅

しかし、真実は見出しほど単純ではありません。AIはデータエンジニアリングを間違いなく変えつつあります。退屈で繰り返しの多い部分を自動化し、「やりたいことは分かっているけど、構文が思い出せない」という場面をスピードアップさせています。同時に、全く新しい種類の混沌を生み出しています。.

それでは、安易な楽観主義や悲観的なパニックに陥ることなく、適切に説明しましょう。.

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「AI がデータエンジニアに取って代わる」という疑問がなぜ繰り返し浮上するのか😬

この恐怖は非常に具体的なところから生じます。データエンジニアリングには、繰り返し可能な作業がたくさんあるからです。

SQLの記述とリファクタリング
取り込みスクリプトの構築
あるスキーマから別のスキーマへのフィールドのマッピング
テストと基本的なドキュメントの作成
ある程度予測可能なパイプラインの障害のデバッグ

AIは繰り返しパターンを非常に得意としています。そして、データエンジニアリングの塊はまさにそれです。つまり、パターンが積み重なっているのです。GitHub Copilotのコードサジェスト

また、ツールのエコシステムはすでに複雑さを「隠蔽」しています。

マネージド ELT コネクタFivetran ドキュメント
サーバーレスコンピューティングAWS Lambda (サーバーレスコンピューティング)
ワンクリック倉庫プロビジョニング
自動スケーリングオーケストレーションApache Airflow ドキュメント
宣言型変換フレームワークdbt とは何ですか?

だからAIが登場すると、まるで最後のピースのように感じられるかもしれません。スタックが既に抽象化されていて、AIがグルーコードを書けるなら…一体何が残るのでしょう？🤷

しかし、人々が見落としていることがあります。データエンジニアリングは主にタイピングではありません。タイピングは簡単な部分です。難しいのは、曖昧で政治的、そして変化し続けるビジネスの現実を、信頼できるシステムのように動作させることです。

AIは依然としてその曖昧さに苦しんでいます。人間も同様に苦労していますが、よりうまく即興で対応しています。.

データエンジニアが実際に一日中やっていること（華やかでない真実）🧱

正直に言うと、「データエンジニア」という職名は、純粋数学を使ってロケットエンジンを組み立てているように聞こえます。しかし実際には、信頼関係。

典型的な一日は「新しいアルゴリズムを発明する」というよりは、

データ定義について上流チームと交渉する（面倒だが必要な作業）
指標が変化した理由（そしてそれが現実のものかどうか）を調査する
スキーマドリフトと「誰かが真夜中に列を追加した」という驚きへの対処
パイプラインがべき等性、回復性、観測性を備えていることを保証する
下流のアナリストが誤って意味のないダッシュボードを作成しないようにガードレールを作成する
倉庫が金の無駄遣いにならないようにコストを管理する🔥
アクセスの保護、監査、コンプライアンス、保持ポリシーGDPR 原則 (欧州委員会) ストレージ制限 (ICO)
DM なしで実際に使えるデータ製品を構築する 20 の質問

仕事の大部分は社交と運営に関するものです。

「このテーブルの持ち主は誰ですか？」
「この定義は今でも有効でしょうか？」
「なぜ CRM は重複したものをエクスポートするのですか？」
「この指標を、恥ずかしがることなく幹部に送ることができるだろうか？」😭

AIは確かにその一部には役立ちます。しかし、完全に置き換えるというのは…無理があります。.

データエンジニアリングの役割を強化するにはどうすればよいでしょうか? ✅

このセクションが重要なのは、データエンジニアの代替について語る際、データエンジニアは主に「パイプラインを構築する」役割を担うと想定されることが多いためです。これは、シェフが主に「野菜を切る」役割を担うと想定するようなものです。確かにそれは仕事の一部ではありますが、仕事そのものではありません。.

優秀なデータエンジニアとは、通常、以下のほとんどの作業を実行できるエンジニアのことです。

変化のための設計
データも変化し、チームも変化し、ツールも変化します。優秀なエンジニアは、現実がくしゃみをするたびに崩壊しないシステムを構築します🤧
契約と期待値を定義する
「顧客」とはどういう意味ですか？「アクティブ」とはどういう意味ですか？行が遅れて到着した場合はどうなりますか？契約は、複雑なコードよりも混乱を防ぎます。Open Data Contract Standard (ODCS) ODCS (GitHub)
あらゆるものに可観測性を組み込みましょう
。「実行できたか」だけでなく、「正しく実行できたか」も重要です。鮮度、ボリュームの異常、ヌル爆発、分布の変化など。データ可観測性（Dynatrace）データ可観測性とは？
大人らしくトレードオフを考えましょう。
スピードと正確性、コストとレイテンシ、柔軟性とシンプルさ。完璧なパイプラインは存在しません。あるのは、あなたが納得できるパイプラインだけです。
ビジネスニーズを耐久性のあるシステムに変換する
人々は指標を求めますが、必要なのはデータ製品です。AIはコードを作成できますが、ビジネスの落とし穴を魔法のように見つけることはできません。
データを秘密にしておく
データプラットフォームにとって最高の褒め言葉は、誰もそれについて語らないことです。何事もなく機能しているデータは良いデータです。配管工事のように。故障して初めて気づくのです🚽

「AIはデータエンジニアに取って代わるのか？」という質問は、少し的外れに聞こえてきます。AIはタスクが、所有権を。

AIはすでにデータエンジニアを支援しています（本当に素晴らしいことです）🤖✨

AIは単なるマーケティングではありません。うまく活用すれば、真の力の増幅装置となります。.

1) SQLと変換作業の高速化

複雑な結合の製図
考えたくないウィンドウ関数を書く
平易な言語ロジックをクエリスケルトンに変換する
見苦しいクエリを読みやすい CTE にリファクタリングするGitHub Copilot for SQL

これは「空白ページ」効果を軽減するため、非常に大きなメリットです。検証は引き続き必要ですが、0%ではなく70%から開始できます。.

2) デバッグと根本原因のパンくずリスト

AI は以下の点で優れています:

エラーメッセージの説明
どこを見るべきかを提案する
GitHub Copilot で
「スキーマ不一致チェック」系の手順を推奨まるで、眠らずに時には自信満々に嘘をつく、疲れ知らずのジュニアエンジニアがいるようなものだ 😅

3) ドキュメントとデータカタログの充実

自動生成:

列の説明
モデルの概要
系譜の説明
「このテーブルは何に使われますか？」ドラフトdbtドキュメント

完璧ではありませんが、文書化されていないパイプラインの呪いを打ち破ります。.

4) 足場とチェックをテストする

AIは次のことを提案できます:

基本的なヌルテスト
一意性チェック
参照整合性のアイデア
「この指標は決して減少するべきではない」というスタイルの主張DBTデータテスト Great Expectations: Expectations

繰り返しますが、何が重要かはあなたが決めますが、ルーチン部分はスピードアップします。.

5) パイプラインの「接着」コード

設定テンプレート、YAMLスキャフォールド、オーケストレーションDAGドラフト。これらは繰り返し作業であり、AIは繰り返し作業を朝食のように食べてしまうのです🥣Apache Airflow DAG

AI がまだ苦戦している点（そしてこれがその核心です）🧠🧩

これは最も重要な部分です。なぜなら、実際のテクスチャで置き換えの質問に答えるからです。.

1) 曖昧さと定義の変化

ビジネスロジックが明確であることは稀です。人々は文の途中で考えを変えます。「アクティブユーザー」が「アクティブな有料ユーザー」になり、さらに「返金を除くアクティブな有料ユーザー（場合によっては）」になる… よくあることです。.

AIはその曖昧さを認めることができません。推測することしかできません。.

2) 説明責任とリスク

パイプラインが壊れて、実行ダッシュボードに意味不明な内容が表示された場合、誰かが次のことを行う必要があります。

トリアージ
影響を伝える
修正する
再発を防ぐ
事後検証を書く
先週の数字をまだ信頼できるかどうかを判断する

AIは支援はできるものの、意味のある形で説明責任を果たすことはできません。組織は雰囲気ではなく、責任感で動いているのです。.

3) システム思考

データプラットフォームは、取り込み、保存、変換、オーケストレーション、ガバナンス、コスト管理、SLAといった要素からなるエコシステムです。1つのレイヤーの変更が波及効果をもたらします。Apache Airflowのコンセプト

AIは局所的な最適化を提案するが、それが全体にとって大きな苦痛となることがある。まるで、きしむドアを直すためにドアを取り外してしまうようなものだ😬

4) セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス

ここは代替ファンタジーが消滅する場所です。.

アクセス制御
行レベルのセキュリティSnowflake の行アクセスポリシー BigQuery の行レベルのセキュリティ
個人情報の取り扱いNIST プライバシーフレームワーク
保管規則保管制限（ICO）保管に関するEUガイダンス
監査証跡NIST SP 800-92 (ログ管理) CIS Control 8 (監査ログ管理)
データ保存場所の制約

AIは政策を立案できますが、それを安全に実装するのは真のエンジニアリングです。.

5) 「未知の未知」

データインシデントは予測できないことがよくあります。

ベンダーAPIが意味を暗黙的に変更する
タイムゾーンの想定が逆転
バックフィルはパーティションを複製します
再試行メカニズムにより二重書き込みが発生する
新しい製品機能により新しいイベントパターンが導入されました

状況が既知のパターンではない場合、AI は弱くなります。.

比較表: 実際には何が何を削減しているのか🧾🤔

以下は実践的な視点です。「人に代わるツール」ではなく、特定のタスクを縮小するツールとアプローチです。.

ツール/アプローチ	観客	価格の雰囲気	なぜそれが機能するのか
AIコードコパイロット（SQL + Pythonヘルパー） GitHub Copilot	大量のコードを書くエンジニア	無料から有料まで	スキャフォールディング、リファクタリング、構文が得意…時に非常に独特なやり方で得意げになる
マネージドELTコネクタFivetran	建物の取り込みに疲れたチーム	サブスクリプション型	カスタム取り込みの苦痛を取り除き、楽しい新しい方法で破壊する
データ観測プラットフォームデータ観測性（Dynatrace）	SLAを所有する人	中規模から大規模企業	パイプラインの煙探知機のように異常を早期に検知します🔔
変換フレームワーク（宣言型モデリング） dbt	分析 + DE ハイブリッド	通常はツール+計算	ロジックをモジュール化してテスト可能にし、スパゲッティを減らす
データカタログ + セマンティックレイヤーdbt セマンティックレイヤー	指標に混乱のある組織	実際には状況次第	「真実」を一度定義すれば、終わりのない指標の議論が減る
テンプレートを使用したオーケストレーションApache Airflow	プラットフォーム志向のチーム	オープン + オペレーションコスト	ワークフローを標準化し、スノーフレークDAGの数を減らす
AI支援によるドキュメント生成（DBTドキュメント）	ドキュメントを書くのが嫌いなチーム	安価から中程度	知識が失われないように「十分に良い」ドキュメントを作成する
自動化されたガバナンスポリシーNISTプライバシーフレームワーク	規制環境	エンタープライズ系	ルールの施行に役立ちますが、ルールの設計には依然として人間が必要です

何が欠けているかに気づきましたか？「データエンジニアを削除するにはボタンを押してください」という行です。そう、この行は存在しないのです🙃

では… AI はデータエンジニアに取って代わるのでしょうか、それとも役割をシフトするだけでしょうか? 🛠️

現実的な答えはこうです。AIは職業そのものを置き換えるのではなく、ワークフローの一部を置き換えるのです。

しかし、役割はます。それを無視すれば、窮地に陥るでしょう。

変更点:

定型文を書く時間が短縮される
ドキュメントの検索時間が短縮
レビュー、検証、設計に多くの時間を費やす
契約と品質の期待を定義する時間を増やすオープンデータ契約標準（ODCS）
製品、セキュリティ、財務部門との連携により多くの時間を割く

これは微妙な変化です。データエンジニアリングは、「パイプラインの構築」ではなく、「信頼性の高いデータプロダクトシステムの構築」に重点が置かれるようになります。

そして、実は、それは価値が下がるのではなく、上がるのです。.

また、これは大げさに聞こえるかもしれませんが、 AIによってデータ成果物を生成できる人の数が増え、その結果、全体を健全に保つ人の必要性が高まります。出力が増えれば、混乱の可能性も高まります。GitHub Copilot

まるで全員に電動ドリルを配っているみたいだ。すごい！今度は誰かが「水道管に穴を開けないでください」というルールを徹底させなければならない。🪠

AI がどこにでも存在する場合でも価値を維持する新しいスキルスタック 🧠⚙️

実用的な「将来対応型」のチェックリストは次のようになります。

システム設計の考え方

変化に耐えるデータモデリング
バッチ vs ストリーミングのトレードオフ
レイテンシ、コスト、信頼性の考え方

データ品質エンジニアリング

契約、検証、異常検出オープンデータ契約標準（ODCS）データ観測性（Dynatrace）
SLA、SLO、インシデント対応の習慣
規律ある根本原因分析（雰囲気ではなく）

ガバナンスと信頼のアーキテクチャ

アクセスパターン
監査可能性NIST SP 800-92 (ログ管理)
プライバシーバイデザインNIST プライバシーフレームワーク
データライフサイクル管理保持に関するEUガイダンス

プラットフォーム思考

再利用可能なテンプレート、ゴールデンパス
Fivetran dbtデータテストの取り込み、変換、テストのための標準化されたパターン
溶け落ちないセルフサービスツール

コミュニケーション（本当に）

わかりやすいドキュメントを書く
定義の整合
丁寧に、しかし毅然と「ノー」と言う
ロボットのように聞こえることなくトレードオフを説明する🤖

これらができれば、「AIはデータエンジニアに取って代わるのか？」という疑問はそれほど大きな脅威ではなくなります。AIはあなたの外骨格であり、あなたの代わりとなるのではなく、外骨格となるのです。.

一部のデータエンジニアリングの役割が縮小する現実的なシナリオ 📉

さて、ちょっと現実を見てみましょう。すべてが順調で絵文字が飛び交っているわけではないので🎉

いくつかの役割はより露出度が高くなります:

すべてが標準コネクタである純粋な取り込み専用ロールFivetranコネクタ
ドメインのニュアンスが最小限で、主に反復的なレポートパイプラインを実行するチーム
データエンジニアリングが「SQL モンキー」として扱われる組織（厳しい言い方ですが、事実です）
チケットとコピー＆ペーストだけの所有権の低い役割

AI と管理ツールを組み合わせることで、こうしたニーズを縮小できます。.

しかし、そこでも、置き換えは通常次のようになります。

同じ繰り返し作業を行う人が減る
プラットフォームの所有権と信頼性のさらなる重視
「一人で複数のパイプラインをサポートできる」という方向への転換

つまり、人員配置は変化する可能性があるということです。役割は進化し、肩書きも変わります。これは事実です。.

それでも、所有権と信頼度の高い役割は残ります。.

締めくくりのまとめ🧾✅

AIはデータエンジニアに取って代わるのでしょうか？人々が想像するような、単純で完全な方法ではありません。

AIは次のことを行います。

反復的なタスクを自動化する
コーディング、デバッグ、ドキュメント作成を高速化するGitHub Copilot for SQL dbt ドキュメント
パイプラインの生産コストを削減する

しかし、データエンジニアリングの本質は次のとおりです。

説明責任
システム設計
信頼性、品質、ガバナンスオープンデータ契約標準（ODCS） NIST プライバシーフレームワーク
不透明なビジネスの現実を信頼できるデータ製品に変換する

AI はそれに役立ちますが、それを「所有」するわけではありません。.

データエンジニアであれば、移行はシンプルです（簡単ではありませんが、シンプルです）。
オーナーシップ、品質、プラットフォーム思考、そしてコミュニケーションを重視しましょう。AIに定型的な処理を任せ、あなたは重要な部分に集中しましょう。

ええ、時には部屋の中で大人になるってことも意味します。華やかじゃないけど、静かに力強い存在ではあります😄

AIはデータエンジニアに取って代わるのでしょうか？
一部のタスクを置き換え、人材配置を刷新し、優秀なデータエンジニアの価値をさらに高めるでしょう。それが現実です。

よくある質問

AI はデータエンジニアを完全に置き換えるのでしょうか?

ほとんどの組織では、AIは特定のタスクを代替する可能性が高いものの、役割を完全に奪うことはありません。SQL文の作成、パイプラインのスキャフォールディング、ドキュメントの初回パス、基本的なテスト作成を高速化できます。しかし、データエンジニアリングにはオーナーシップと説明責任が伴い、複雑なビジネス環境を信頼できるシステムのように動作させるという、地味な作業も伴います。これらの作業には、何が「正しい」のかを判断し、問題が発生したときに責任を取る人間が依然として必要です。.

AI はすでにデータエンジニアリングのどの部分を自動化していますか?

AIは、SQLの草稿作成とリファクタリング、DBTモデルのスケルトン生成、よくあるエラーの説明、ドキュメントのアウトライン作成といった繰り返し作業において、最も優れたパフォーマンスを発揮します。また、nullチェックや一意性チェックといったテストのスキャフォールディングや、オーケストレーションツール用のテンプレート「グルー」コードの生成も可能です。AIの強みは勢いです。実用的なソリューションに近づき始めることができるからです。しかし、それでもなお、正確性を検証し、環境に適合していることを確認する必要があります。.

AI が SQL とパイプラインを記述できる場合、データエンジニアに何が残るのでしょうか?

データコントラクトの定義、スキーマドリフトへの対応、パイプラインの冪等性、監視可能性、回復可能性の確保など、多くの課題があります。データエンジニアは、メトリックの変更の調査、下流ユーザーのためのガードレールの構築、コストと信頼性のトレードオフの管理に時間を費やします。多くの場合、その仕事は信頼関係を構築し、データプラットフォームを「静か」に保つこと、つまり誰も日常的に意識する必要がないほど安定させることに帰着します。.

AI はデータエンジニアの日常業務をどのように変えるのでしょうか?

これにより、定型文や「検索時間」が削減されるため、入力時間が短縮され、レビュー、検証、設計に多くの時間を費やすことができます。この変化により、役割は、すべてを手作業でコーディングするのではなく、期待値、品質基準、再利用可能なパターンを定義することへと移行します。実際には、製品、セキュリティ、財務部門との連携が増える可能性が高いでしょう。技術的な成果物の作成は容易になる一方で、管理は困難になるからです。.

AI はなぜ「アクティブユーザー」のような曖昧なビジネス定義に苦労するのでしょうか?

ビジネスロジックは静的でも正確でもなく、プロジェクトの途中で変化し、ステークホルダーによっても異なります。AIは解釈を草案することはできますが、定義が変化したり、矛盾が生じたりした場合に、決定権を握ることはできません。データエンジニアリングでは、交渉、前提の文書化、そして曖昧な要件を永続的な契約へと転換することがしばしば求められます。こうした「人間による調整」作業こそが、ツールが進化してもこの役割が消えない主な理由です。.

AI はデータガバナンス、プライバシー、コンプライアンス業務を安全に処理できますか?

AIはポリシーの策定やアプローチの提案に役立ちますが、安全な実装には依然として本格的なエンジニアリングと慎重な監視が必要です。ガバナンスには、アクセス制御、個人情報の取り扱い、保持ルール、監査証跡、そして場合によっては居住地の制約が含まれます。これらは「ほぼ正しい」という判断が通用しない高リスク領域です。人間はルールを設計し、適用状況を検証し、コンプライアンスの結果に責任を負わなければなりません。.

AI が進化するにつれて、データエンジニアにとって価値を持ち続けるスキルは何でしょうか?

システムのレジリエンスを高めるスキル：システム設計思考、データ品質エンジニアリング、そしてプラットフォーム志向の標準化。契約、可観測性、インシデント対応の習慣、そして規律ある根本原因分析は、より多くの人々がデータ成果物を迅速に生成できるようになった今、さらに重要になります。コミュニケーションも差別化要因となります。定義を整合させ、明確なドキュメントを作成し、トレードオフを分かりやすく説明することは、データの信頼性を維持する上で非常に重要です。.

AI とマネージドツールによって最も危険にさらされるデータエンジニアリングの役割はどれですか?

反復的なデータ取り込みや標準的なレポートパイプラインに特化している役割は、特にマネージドELTコネクタがほとんどのソースをカバーしている場合、より影響を受けやすくなります。AIと抽象化によってパイプラインあたりの作業量が削減されるため、オーナーシップの低いチケット駆動型の作業は縮小する可能性があります。しかし、これは通常、反復的なタスクを実行する人員が減ったということであり、「データエンジニアがいない」ということではありません。オーナーシップの高い、信頼性、品質、そして信頼を重視する役割は、依然として堅調に推移します。.

混乱を生じさせずに GitHub Copilot や dbt などのツールを AI と併用するにはどうすればよいでしょうか?

AIの出力は、決定ではなく草稿として扱いましょう。クエリのスケルトンを生成したり、可読性を向上させたり、DBTテストやドキュメントのスキャフォールディングに活用し、実際のデータやエッジケースで検証しましょう。契約、命名規則、可観測性チェック、レビュープラクティスといった強力な規約と組み合わせましょう。信頼性、コスト管理、ガバナンスを犠牲にすることなく、より迅速なデリバリーを実現することが目標です。.

参考文献

欧州委員会-データ保護の説明：GDPRの原則- commission.europa.eu
情報コミッショナーオフィス（ICO） -保存制限- ico.org.uk
欧州委員会-データはどれくらいの期間保存できますか？また、更新は必要ですか？ - commission.europa.eu
アメリカ国立標準技術研究所（NIST） -プライバシーフレームワーク- nist.gov
NIST コンピュータセキュリティリソースセンター (CSRC) - SP 800-92: コンピュータセキュリティログ管理ガイド- csrc.nist.gov
インターネットセキュリティセンター（CIS） -監査ログ管理（CISコントロール） - cisecurity.org
Snowflake ドキュメント-行アクセスポリシー- docs.snowflake.com
Google Cloud ドキュメント- BigQuery の行レベルセキュリティ- docs.cloud.google.com
BITOL -オープンデータ契約標準 (ODCS) v3.1.0 - bitol-io.github.io
BITOL (GitHub) -オープンデータ契約標準- github.com
Apache Airflow -ドキュメント (安定版) - airflow.apache.org
Apache Airflow - DAG（コアコンセプト） - airflow.apache.org
dbt Labs ドキュメント- dbt とは? - docs.getdbt.com
dbt Labs ドキュメント- dbt モデルについて- docs.getdbt.com
dbt Labs ドキュメント-ドキュメント- docs.getdbt.com
dbt Labs ドキュメント-データテスト- docs.getdbt.com
dbt Labs ドキュメント- dbt セマンティックレイヤー- docs.getdbt.com
Fivetran ドキュメント-はじめに- fivetran.com
Fivetran -コネクタ- fivetran.com
AWS ドキュメント- AWS Lambda 開発者ガイド- docs.aws.amazon.com
GitHub - GitHub Copilot - github.com
GitHub ドキュメント- GitHub Copilot を使用して IDE でコード候補を取得する- docs.github.com
Microsoft Learn - GitHub Copilot for SQL (VS Code 拡張機能) - learn.microsoft.com
Dynatrace ドキュメント-データ観測性- docs.dynatrace.com
DataGalaxy -データ可観測性とは？ - datagalaxy.com
Great Expectations ドキュメント- Expectations の概要- docs.greatexpectations.io

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