会計士に新たな可能性!データエンジニア会計士とは?:データエンジニア会計士 Part1

公認会計士ナビチャンネル
13 Nov 202016:19

Summary

TLDRこんにちは、公認会計士の手塚です。本日は新しい職種であるデータエンジニア会計士について解説します。データエンジニア会計士は、公認会計士の知見を活かしながらデータの交通整理や分析を行う役割です。特にデータの流れを管理し、財務情報を含む多様なデータを整理し、経営戦略に活用します。今日は株式会社マネーフォワードの佐野夏希さんにインタビューし、実際の業務内容やデータエンジニア会計士としての役割について伺います。

Takeaways

  • 📘 この動画は公認会計士のデータエンジニアとしてのキャリアについて説明している。
  • 🔍 データエンジニア会計士は、IT業界だけでなく、様々な業界でデータの重要性が高まっている中で新たに注目される職種である。
  • 👨‍💼 手塚編集長は20年以上のキャリアで、最近になってデータエンジニア会計士という職種を知ったと語っている。
  • 🌟 佐野夏希さんは公認会計士として合格後、現在はデータエンジニアとして活躍している。
  • 🚀 データエンジニアはデータの「交通整理士」のような役割を果たしており、多様なデータを整理し、分析するための基盤を提供している。
  • 📊 データエンジニアはKPIの取得や分析に加えて、データの根本的な分析や異常値の特定にも関与している。
  • 🛠️ データエンジニアは会計ソフトやその他のシステムからデータを引き出し、経営層や現場のニーズに応じてデータを整備している。
  • 🔑 会計士としての知識はデータ分析や予算策定、リポートモデリングなど、財務データの深い理解に役立つ。
  • 🔄 データエンジニアはビジネスプロセスに関与し、データの収集方法や処理方法を改善することで、データの質を向上させている。
  • 📈 データエンジニアは財務会計と管理会計の両方の知識を活用し、経営戦略に貢献している。
  • 🌐 データエンジニアは内部統制や業務プロセスを理解し、データの正確性と一貫性を確保するために努力している。

Q & A

  • データエンジニア会計士とはどのような職業ですか?

    -データエンジニア会計士は、データの交通整理を行う仕事で、さまざまなシステムからデータを集め、それを経営層や現場に適切な形で提供する役割を担います。

  • データエンジニアとデータアナリストの違いは何ですか?

    -データエンジニアは主にデータの整理や管理を行い、データアナリストはデータの分析や解釈を行います。両者は連携して業務を進めることが多いです。

  • データエンジニア会計士の仕事の具体例を教えてください。

    -データエンジニア会計士は、経営層が意思決定に必要なデータを整理し、提供します。たとえば、KPIの取得や異常値の検出、売上に紐づくデータの整理などを行います。

  • データエンジニアリングの重要性はどのように高まっているのですか?

    -IT業界に限らず、多くの業界でデータの重要性が高まっており、データの整備と管理は企業の意思決定や戦略に欠かせない要素となっています。

  • 会計士の知識がデータエンジニアリングでどのように役立つのですか?

    -会計士の知識は、財務データの理解や管理、内部統制の確立、KPIの設定などに役立ちます。これにより、データの信頼性や正確性が向上します。

  • データエンジニア会計士のキャリアの魅力は何ですか?

    -データエンジニア会計士は、新しい職種であり、データの管理と会計の知識を融合させた専門性の高い仕事です。将来的には多くの企業で需要が高まると考えられます。

  • 佐野さんがデータエンジニア会計士になった経緯を教えてください。

    -佐野さんは公認会計士試験に合格し、会計系の仕事を経た後、現在はデータエンジニア会計士として活躍しています。

  • データエンジニア会計士の仕事の流れはどのようになっていますか?

    -データエンジニア会計士は、経営層や現場からのデータ要求に応じて、必要なデータを整理・提供し、データ分析の基盤を整備します。

  • データエンジニア会計士が直面する課題は何ですか?

    -データエンジニア会計士は、システム間のデータ連携やデータの信頼性の確保、業務プロセスの最適化などの課題に直面します。

  • 今後、データエンジニア会計士の需要はどうなると予想されますか?

    -データの重要性がますます高まる中で、データエンジニア会計士の需要は増加すると予想されます。特に、データと会計の知識を持つ専門家は企業にとって貴重な存在となるでしょう。

Outlines

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👨‍💼 公認会計士鍋編集長の自己紹介とテーマ

公認会計士鍋編集長の手塚さんが自己紹介とチャンネルの目的を説明し、今日のテーマである『データエンジニア会計士』について紹介します。この新しい職種について、手塚さん自身も最近知ったばかりであり、公認会計士の新しいキャリアの選択肢として可能性があると述べています。

05:04

👩‍💻 データエンジニア会計士の役割

佐野夏希さんがデータエンジニア会計士としての役割について説明します。データエンジニアリングの基本的な概念から始まり、日々の業務内容や具体的な例について詳しく語ります。データの整理やシステムからのデータ提供、経営層への情報提供など、多岐にわたる役割があることを説明します。

10:09

📊 データ分析とデータエンジニアの違い

データエンジニアとデータアナリストの違いについて佐野さんが説明します。データアナリスト的な分析とデータエンジニアリングが滑らかに繋がっていることを述べ、システム改修やデータの整理に関する具体例を挙げます。また、現場優先で業務プロセスを提案し改善する役割についても触れます。

15:12

📈 会計士の知見が生かされる場面

佐野さんはデータエンジニアとしての業務において、会計士の知見がどのように生かされるかを説明します。予算策定やKPIの作成、財務データの分析など、財務知識が必要とされる場面について具体的な例を挙げて説明します。また、会計士の知見がデータの整理や分析にどのように役立つかを述べます。

💼 財務データと業務プロセスの統合

データエンジニアとして、財務データと業務プロセスの統合について佐野さんが説明します。内部統制や業務プロセスの改善において会計士の知見がどのように役立つかを具体例を交えて解説します。特に、財務会計と管理会計の連携について述べ、その重要性を強調します。

🌐 財務データの広がりとその影響

佐野さんは、データエンジニアが扱う財務データの広がりとその影響について説明します。商談情報や顧客データなど、多岐にわたるデータが財務数値にどのように影響するかを具体例を交えて説明し、データエンジニアリングの広範な役割を強調します。また、今後のデータ分析の可能性についても触れます。

⏳ データエンジニアとしての時間をかけた取り組み

データエンジニアの業務が単なるシステム構築だけでなく、時間をかけたモニタリングやプロセス改善を含むことを説明します。現場とのコミュニケーションやツール選定など、エンジニアリング的な目的を達成するために必要な取り組みについて具体的に述べます。

🏆 佐野夏希さんの経歴とデータエンジニア会計士への道

佐野さんがどのような経歴を経てデータエンジニア会計士になったかについて話します。彼女のキャリアパスや転職の経緯、現在の役割について具体的に説明します。また、これからこの職業に就くことを目指す会計士に向けたアドバイスも述べられます。

Mindmap

Keywords

💡データエンジニア会計士

データエンジニア会計士とは、公認会計士の資格を持ちながら、データエンジニアリングのスキルも併せ持つ専門職です。この職業は、データの整理や分析を通じて、企業の経営戦略や財務報告に貢献します。動画では、マネーフォワードクラウド会計ソフトで活躍している佐野夏希さんの例を通じて、この新しい職種の具体的な役割や必要なスキルについて解説されています。

💡データエンジニアリング

データエンジニアリングは、データの収集、整理、管理、解析を行うプロセスです。動画内では、データエンジニアリングが「データの交通整理」として説明されており、様々なシステムから出るデータを一元管理し、必要なデータを提供する役割を担っています。

💡KPI

KPI(重要業績評価指標)は、企業の目標達成度を測定するための指標です。動画では、データエンジニアがKPIを基にした分析を行い、経営層に有益な情報を提供することが強調されています。例えば、売上や利益に直結するデータの整理や分析が行われます。

💡データアナリスト

データアナリストは、データの分析を専門とする職種で、データエンジニアとは異なる役割を持ちます。動画では、データエンジニアがデータアナリストと連携しながら、より高度なデータ分析を行うことが説明されています。

💡内部統制

内部統制は、企業の業務が適切に行われるようにするための管理プロセスです。動画では、データエンジニアが業務プロセスの改善にも関与し、内部統制の観点からもデータの整理や分析が行われることが説明されています。

💡財務会計

財務会計は、企業の財務状況を報告するための会計分野です。動画内では、データエンジニアが財務会計の知識を活用しながら、財務データの分析や報告を行うことが重要とされています。

💡管理会計

管理会計は、企業の内部管理のために用いる会計手法です。動画では、管理会計の視点からもデータの分析が行われ、財務会計との整合性を保つことが重要とされています。

💡経営指標

経営指標は、企業の経営状況を評価するための指標です。動画では、データエンジニアがこれらの指標を基にしたデータ分析を行い、経営戦略の立案に役立てることが説明されています。

💡リード情報

リード情報は、営業やマーケティング活動において見込み客に関する情報を指します。動画では、リード情報が売上や利益予測に重要であり、データエンジニアがこれを分析する役割を果たすことが説明されています。

💡予算策定

予算策定は、企業が将来の収支計画を立てるプロセスです。動画では、データエンジニアが予算策定のためのデータ分析を行い、企業の経営戦略を支援する役割を担っていることが説明されています。

Highlights

こんにちは公認会計士鍋編集長の手塚です。

データエンジニア会計士という新しい職種について紹介します。

データエンジニア会計士は、データサイエンティストやデータアナリストと関連があります。

データエンジニアリングはデータの交通整理のような仕事です。

各経営層や現場のために必要なデータを提供します。

KPIの取得とデータエンジニアリングは密接に関連しています。

データエンジニアは、システムのデータを整理してエンジニアリングします。

データアナリスト的な業務とデータエンジニアリングの境界は滑らかに繋がっています。

データエンジニアはシステム改修やデータ整理を行います。

会計士の知見はデータ分析やKPIの設定に役立ちます。

データエンジニアの業務には、管理会計や財務会計の知識が必要です。

データエンジニアは、内部統制や業務プロセスの改善にも関与します。

会計士の知識は、データ構造やツールの選定にも役立ちます。

データエンジニア会計士は、財務報告や経営指標の設定にも貢献します。

データエンジニアの仕事は、時間をかけてモニタリングしながら進められます。

佐野夏希さんの経歴とデータエンジニア会計士としての経験を紹介します。

Transcripts

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[音楽]

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me

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t 4分

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はいみなさんこんにちは公認会計士鍋編集長の手塚です

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このチャンネルでは公認会計士の皆さんに業界やキャリアの情報をお届けしています

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さて今日のテーマなんですけれども

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データエンジニア会計士という仕事についてお届けしたいと思っています

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このデータエンジニア会計士なんですけれども

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おそらく視聴者の皆さんの中にもこの仕事を聞いたことあるって言う方はほとんどおら

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れないんじゃないかなと思うんですよね実際どんな仕事なのかというと

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実はですね僕もあんまり解っていなくて

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僕自身20年ぐらい体系系専門の転職エージェントをやってるんですけれども

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その僕でも本当にここ最近知ったというかそれくらい新しい仕事でして活

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これから公認体系氏のキャリアの選択肢の一つとして

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まあ可能性のある

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職種なんじゃないかなというふうに思っていましてですね

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今日はですねそれについてまあ迫っていこうかなと思っています

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でこのデータエンジニアるって言うまあそもそもの仕事なんですけれども

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昨今 it 業界に限らずデータの中

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重要性とすごく高まっていて例えば

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ご存知の方

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いいかもしれないですけどこの23年で例えばデータサイエンティストなんて職種は

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結構 it 系の業界ではメジャーな職種になりつつあったりするんですけれども

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その中にデータエンジニアだったりデータアナリストという仕事があってそこに公認

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会計士の

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の活躍可能性だったり会計士の資格とのしな子っていうのがあるんじゃないかなと思っ

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ています

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というわけでですね本日は実際にデータエンジニア会計士として活躍されている

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株式会社マネーフォワードクラウド会計ソフトで有名な会社さんですね

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の分析推進室

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にお勤めの佐野夏希さんにお話を伺いたいと思っています

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佐野さん自身も公認会計士試験に受かってですね

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会計系の仕事をした後に今データエンジニア会計士としてご活躍中という事ですので

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実際ですねどんな仕事なるかとか会計士の知見とどのような

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品地があるのかですとか伺っていきたいなと思っています

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それでは動画をご覧下さい

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どっ

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じゃあそのさん本日はよろしくお願いします

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宜しくお願いします

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今日はあのそのデータエンジニア会計士という仕事についてお伺いしたいんですけど

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また視聴者の人もそもそもデータエンジニアでなんぞやと思っているので今あぁ33が

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こう

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マネーフォワードでされてるデータエンジニアリングみたいな仕事っていうのは日々

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どういう仕事をされてるんですか

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そうですね

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データエンジニアリング

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がそもそもなんぞやというのもあるんですけどすっごい

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平たく言うとデータの

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交通整理たいなところですねはい

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いろんな形抱く方がいらっしゃるんですけど形相から

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と現場の方までいらっしゃる中でリースに基づいてへと石恵っていう子様みたいに流れ

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でそれをするためには何が事実かっていうデータを提供しないといけない

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その中でいろんなシステムから出たものを各経営層とか現場のを止める形で交通整備し

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てえっとエンジニアリングしていくようなところがデータエンジニア

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はいのような仕事をしておりますはい

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それ例えばにいわゆるデータを出して分析するみたいな仕事って今までもというか普通

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kpi を取得しますみたいな形で kpi とってそれがこう

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月次の会議だったり後景草に上がってマーケット行われていたと思うんですけどなん

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だろ後表面的に来 kp をとっていくみたいなとは

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もっと根本的に違う部分があるんですかあ

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すごくその功にてると思うんですけど結構その延長上の話

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ことを言う

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去年に月次決算で財務数値とか固めてありパートで8

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まあどんな異常値とかあと何が問題になって売り上げ上がっているかとか

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はいんですけどまぁその

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はい売上紐づくデータってなんだみたいな入っていうのが結構

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形相とかまあ財務資料を見ている方達まぁそう思ってるところじゃないん

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でその後にやっぱりじゃあその kpi を肯定しているものって何だろうなーって

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ないかとやっぱり

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データがないって言うじゃない感がありますのでまぁ坊データをつなげていくような

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細工ん

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その中こう例えば会計ソフトだったら

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経営に紐づくデータって普通にえっ例えば顧客の顧客単価だったり顧客数ユーザー数

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だったりなんかそういうところかなと思うんですけどそうではないデータを取ったり

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整備したりということですかああそうですね

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基本的には

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そこらへんも含みつつ pot 粒度の細かい

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ろデータ代の頃ないとかいろんな

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8まあ

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簡単に言うと経理形状好きとかまあ

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時系列粒度のものもあれば不な地域にあるかとかどの彼のハートが配置されたくとか

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そういうのもの

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君臨

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けっこう広いかいいなぁんだなほどじゃあその表面的に売り上げとか利益に直結して

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いるというよりもさっきの例えばまあどの地域のユーザーが実は売り上げと利益3影響

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が大きいかとか

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魚顧客の業種規模だったりとか

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もしくはなんか分からない

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s けど全然関係ないデータが実はつながってるんだみたいなのを

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整備してみてくっていうようなイメージなんですかね a

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それはちなみにえっと何だろう

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それ聞くとデータ分析するいわゆる

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アナリスト的な文系企画的な部分もあると思うんですけどそことデータエンジニアって

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いう部分っていうのは違いというか

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境目っていうのはあるんですかああ

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そうですね

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旦那こう滑らかにつながっているっていうのが感想ですかねぇ

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でも最初はこうデータアナリスト的な恋分析をしたいって配合があったりとか

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経営戦略上こういうと指標や姉から欲しいんですけど

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まあ決して頭を言ってたってサービスてないとか

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に入りますので結果的にそうやってへとデータ整理するみたいなはい

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どこにつながっていくというの

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なんかこう今までだとそのデータ数字撮りたいよねー

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ないね整備されてないねー

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っていう話があると例えばどうなんだろう it 部門だったり使っているシステムの

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業者さんとかにこう

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依頼をして出演ベンダーさんとかがじゃあその数字出るようにしますねみたいな感じ

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られないシステム改修してくれると思うんですけどなぁそういう部分も含めて全部

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データエンジニアがたい

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8していくみたいなイメージなんですかああそうですねもちろんはその

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できないところはもう服ずあるんですけど入っちゃえばいろんなところに顔を出して

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はいみなさんと一緒にこう作り上げているうーん

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基本的にはフラグシップはとねー8取るつもりなんですけどこの中で出来るとか出来

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ないところですよ決して

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まあ自分で実装していくはいとかもやってますあーなるほどじゃあその仲良く会社とか

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であるあるだと思うんですけどこの数字撮りたいみたいになると営業現場的には何か

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あっあ例えばねそう

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字入力するときにこれやったらできるんだけどめちゃくちゃてまだとかその数字取り

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にくいみたいなのがあると思うんですけど

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じゃあそこのプロセスとかまである意味介入をして

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なんかこの数字が必要それを取るために何て言うかな

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ここを

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回収してこういう業務プロセスにしようみたいななくそういうことをやっているという

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認識でいいんですかね

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そうですねうーん一番その現場優先のアユは

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畦こういう作業をしていますかじゃあいう

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も投げだからやっぱりその流れでこうなってますぅ例えばああと

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そのもその例外的なものがずっと続いてるみたいなターン

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ただやっぱりそのビジネスのジック的にはこうより体であるべき業務プロセスてこう

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これが一番いいんじゃないですかねを提案してバックそっちに寄せる場合も結構あり

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ます

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うん

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それはそのそもそも会計士の知見がどういうところで役に立つんですかね

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そうですねえっと

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内田とその折と

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データ分析を広く捉えているところがありまして

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一般的にはデータマイニングとか研究開発プロジェクトにデータ分析を使うっていうの

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が大きいものだと思うんですけど

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いけばその予算策定とかリピモデリングところもう一つはデータ分析みたいな

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会えておりまして

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何も申し上げたの kpi ば殺特有の kp を作る時にどういうカウント情報とか

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も必要になってくるので貧しい理由から財務を作ると思うんですけど

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この方向ですね

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そこでそのホワイト会計から8

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会計知識を使いながらどんどん

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ドリルダウンして県ばのローデータに行くみたいな

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やっぱり財務知識がどんどん必要になってくるかあぁなるほどということはまあ

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そもそもデータエンジニアって多分正回転しじゃない人もいっぱいになっ

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てると思うんですけどまあこの分析推進室とかで何人かいう中で佐野さんはいわゆる

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会計とかそういう

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会計経営とか財務データに強いみたいな役割分担じゃないんですけど位置づけがある

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感じなんですかねあっおっしゃる通りですね

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僕海外は結構そのエンジンあの方とか

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biko

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たのかえっと選戦略コンサル

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あーん

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をた僕は海計量器の方にはい朝っていう感じですね

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これあれですかねじゃあその業務プロセスみたいな所まで入っていくっていうことは

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ある意味なんだろう

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例えば内部統制とか会社の幸

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業務の流れとかプロセス見ていくと思うんですけどそういう知見っていうのも生かせる

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んですかああそうですね多分

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あのー

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舐めと正常こういうプロセスになってますで

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会計基準上こういう処理できないですみたいな心があるとやっぱりデータとしてもそう

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いうデータ構成しないでっと処理ですかねうん12ないっていうこともあるのでうまく

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深い知見はすごい生かせるかなと思うはいなるほど

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あとはそのなんだろう0たとか

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経営指標と家計管理で気になるところで言うといわゆる

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なんだろういわゆる財務会計上の処理が日本だと優先されててそこで管理会計もやり

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ましょうみたいなとか出てありましょうみたいな感じがあってそこがうまく

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なんだろう高級

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業務プロセス常温をまず小岩井数字取る上でも見てくれても一致しないというか一致さ

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せるみたいなんてすごく重要だと思うんですけど

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あったしそういうところにもじゃあ会計社の地点っていうのは何か良い生きていく感じ

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なんですかね

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そうですね

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結構空区今私がまさにやっていうところでない財界啓仁会管理関係管理会計のところは

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データからローデータからどんどん作っていくつかあるんですけど

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まあそういうところで財務会計がの規制て結構大きい

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やっぱりか財務会計というか性能会議です

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あーはいはいそういうところでそういう知見が必要な時に会計士が知識っていうのは

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すごい乗ってるなぁと

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はいなるほど

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じゃあなんかまあ確かに現場では管理会計上こういう数字が欲しいんだけど

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制度会計上この処理しないとダメだよねとかそういうのをじゃあ全体像は勝ってるって

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いうのは結構強みですね

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そうですね結構財界市の問題員がばうーんうーんんですけどやっぱりその現場の見る

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通知と k 4が見る数字合わせないといけない

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はいそこがすごくあの形状すごい重要かなぁよ

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チェーン寸

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けどそこでやっぱり財界に地域になると外の報告つまりかなりいいいい

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はい他にもあのお見せする数値とにするみたいな話

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現場形相で亀梨もすごい家の目線が1スってすごいいないところだと考えております

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じゃあ何かお話聞いてる感じだとデータエンジニアの中にそういうのを人たちを抱えて

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いる会社とこれから増えていくと思うんですけど

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そんな彼に改定し1人2人行ったほうがなんか

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会社さん特にジョジョ企業さんなんかだとなんかすごく良さそうな印象がありますよね

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あーすごく入っ

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ぜひぜひ竹中なんですけど

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かなりその方

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元もで財務会計数値を使って財務報告をするみたいなところが今

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やっぱ慰安的なのかなぁと言うなよねその

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今技術的に発展してきてハローデイ魂

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ローテメロデータまで行ってでローテイラーに紐づく例えばリード情報とか

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跳弾情報とかあるとまぁそこまで全部繋げ

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て言って分身ネーミングを得てられるとやっぱりすごいもう

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範囲は非常に広いんですけどほど

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そっかそっか商談情報だったりそういうデータもまあ商談の進捗金額どういう属性のお

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客さんと商談がどこまで進んでいるかとかってデータももしかしたら分析していくと

play14:09

例えば何かよ実の

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将来の収益予測他にもつながっていく可能性はあるって言うことをそうですよ

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結構 ppm 最近思うんですけど

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この売上途中駅 get コスト

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太陽関係もちろんあると思うんですけど

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まあ今の売り上げに対する

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えーと今の労務費とか

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ブーブー言っん対して泥サティ

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5意義深いなぁと思いますああ

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じゃあまということはまあどういうデータが後継数字につながっているかみたいなのを

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まあ見ていくのに仕組みをつくって屈指で違っていく仕組みを作っていくしそのデータ

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の相関性自体もどれが影響があるんだっていうのも

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いわゆる時間かけてこう分数

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帰してくれが見ていくものなのでなんか単純にカチャカチャカチャっと仕組み作るだけ

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じゃなくて本当にモニタリングして

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時間かけてやっていく仕事っていうイメージもあるんですかねぇ

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そうですねやっぱりその

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現場とお話ししながら

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どういうプロセスかっていうのをまず認識しないといけないというのは言わありますし

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エンジニアリング的な目的どういう

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とデータ構造になっているとかあとどういうツールを使っているとか

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阿蘇へのところがありますのではいと時間をかけてやってますね

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これちなみにその

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をそういう仕事にに江東に守ってくれる

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会計士の方もこれから増えていくとは思うんですけれども

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えっと佐野さん自身はそもそもどういう経歴をこう歩んでえっと公よりデータ

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エンジニアに

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0展示ね会計士になってたんですか

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