text: 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ものです。データは様々なソースから生成され、この生データは構造化、半構造化、あるいは非構造化である可能性があります。このようなデータを理解するためには、データを取り込み、変換する必要があります。このとき、データエンジニアリングの出番となります。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、そして最終的にテーブルへのロードというプロセスが含まれます。これは一般的にELT（Extract-Load-Transform）と呼ばれています。ETL（Extract-Transform-Load）も可能で、ロードの前に変換が行われます。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す。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ます。このデータは、データサイエンティストがテーブルの形で利用できるようになっています。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します。要するに、データライフサイクルは次のようになります： さまざま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