こんにちは。Pythonエンジニア育成推進協会の吉政でございます。今日も私見を述べたいと思います。

先日、「2023年 国内企業のDX組織を調査～上場企業のDX組織設置率は11.7％～」というニュースが流れてきました。DX部門設置企業がこの3年間で一気に増えて、上場企業で12％弱の設置率になったということでした。このパーセンテージはマーケティング専門部門の設置率より高いということで、企業におけるDXやデータ分析の熱の高さがうかがえます。デジタルの活用ができるようになると、企業における判断の迅速さや正確さも増し、ひいては収益力の向上や差別化ができることから期待度が高まっています。これはとても素晴らしいことだと思います。

そして、このまま企業のデジタル化が進むと、データ管理が課題になってくると考えています。データは分析されればされるほど、加工され共有されていくので、その所在は分散していく傾向があります。例えば、データをローカルＰＣに落として加工して、その結果を共有するようなことが連鎖的に起こり、データ所在がどんどん分散していくようなことを指しています。そのように所在が分散していくと以下の課題が出てきます。

＜データ所在の分散によるリスク＞

・データ所在が分散することによる情報漏洩のリスクが増加する

・データ管理ができなくなり、塩漬けになるデータが出てくる

・データ所在が分散し共有されていくことによるデータ量の肥大化

特にローカルＰＣでデータを加工するようなことが日常的に行われると上記のような傾向が顕著に出てくると考えています。

Pythonを用いてサーバー上で加工して自動処理するのがお勧め

データ分析のツールはその分析用途に応じて使い分けるのが良いと思っています。ただ、私はサーバー側で処理ができて、できるだけデータの所在を分散しないほうが安全でストレージ的にも省スペースであり管理も容易だと考えています。今、多くの企業でExcelを使ってデータ管理をしていると思いますが、サーバー側でデータ処理できる部分も多いのではないかと考えています。Pythonを使ってサーバー側で自動処理をしたほうがデータ加工にかかわる工数も削減できて業務効率が高いと思います。

サーバー上でデータ加工・自動処理を行うための学習方法

最後にサーバー上でPythonを用いてデータ加工・自動処理を行うための学習方法についてご紹介します。

まずは、基礎文法を学び、その理解度をチェックするために、Python 3 エンジニア認定基礎試験の学習と受験が最適です。巷に様々なPython文法の解説書が出ていますが、Python 3 エンジニア認定基礎試験の主教材や問題集をもとに学習することで、PythonicでPEP8に準じた書き方ができるようになると考えています。Pythonの保守性の高さを活かすためにもPythonのお作法であるPythonicとPEP8に準じた書き方ができたほうが良いと思うのです。

Pythonの基礎文法を理解できた後はデータ分析の手法の学習です。こちらも当協会が提供するPython 3 エンジニア認定データ分析試験の学習と受験をするのがまずはお勧めです。難易度としてはかなり基礎的な部分を対象としているので、まずはデータ分析をまるっと理解するのにお勧めです。Python未経験者の方の合格率が75%ですので、しっかり勉強すれば、プログラミングの実践経験がなくても合格できるはずです。Python 3 エンジニア認定データ分析試験の範囲をマスターした後は、いよいよデータ分析の実践レベルの学習になります。Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験は2024年実施予定で、今はまだ主教材しか出ていませんが、この主教材「Pythonデータ分析実践ハンドブック」を学習することでかなりの理解度が増すはずです。

Pythonを活用した自動処理の手法に関しては最近、かなり書籍も出てきていますので、自動処理のパターンについては書籍で探すと業務処理の応用パターンが見えてくると思います。Pythonを活用した業務処理については「Python業務自動化マスタリングハンドブック」という書籍もあります。あくまで例ですが、興味がある方はお手に取っていただけるとよいと思います。