現役データサイエンティストが2025年に業務効率化で役立つツールをまとめて紹介

dbtはデータ変換の救世主

まず紹介したいんはdbt（Data Build Tool）や。これはSQLベースでデータの変換処理を管理できるツールやねんけど、ワイみたいなSQL好きにはたまらん。

今までは、ETL処理をPythonで書いてたんやけど、メンテが面倒やし、属人化してた。dbtに切り替えてからは、SQLでロジック書いて、依存関係も自動で管理してくれるから、めっちゃ楽になった。

しかも、ドキュメントも自動生成されるから、後から見返しても「なんでこの変換してるんや？」って迷うことがなくなった。

ワイの中では、データ基盤の透明性が一気に上がったツールやと思ってる。

Streamlitで分析結果の共有が爆速

分析結果をチームに共有する時、昔はJupyter Notebookでグラフ作って、PDFにして送ってたんやけど、正直めんどくさいし、見づらいって言われることも多かった。

そこで導入したんがStreamlitや。

Pythonで簡単にWebアプリが作れるから、分析結果をインタラクティブに見せられるようになった。

フィルター機能とかもつけられるし、非エンジニアのメンバーにも好評や。

「このグラフ、条件変えたらどうなるん？」って言われても、「このスライダー動かしてみてや」で済む。

ほんま、共有のストレスがゼロになったわ。

GitHub Copilotでコード書くスピード爆上がり

最近導入して一番衝撃やったんが、GitHub Copilotやな。AIがコードの補完してくれるんやけど、これがまた賢いんよ。

「このデータをグループ化して平均出したいな〜」って思いながら書き始めたら、Copilotが先回りしてコード提案してくれる。

しかも、コメント書いたらそれに沿ったコードまで出してくれるから、ワイの作業スピードが2倍以上になった。

もちろん、全部鵜呑みにするわけやないけど、ベースとしてはめっちゃ優秀。

特に、ちょっと忘れかけてるPandasの書き方とか、Copilotが補ってくれるのはありがたい。

Prefectはワークフロー管理の革命児

最後に紹介したいんがPrefectや。

これはデータパイプラインの管理ツールで、Airflowの代替として使ってる。

Airflowは設定が複雑で、ワイにはちょっと重かったんやけど、PrefectはPythonで直感的に書けるし、ローカルでも動かせるから導入が楽やった。

しかも、失敗したタスクの再実行とか、ログの確認も簡単にできるから、運用面でも安心。

今では、毎朝のデータ更新処理は全部Prefectで回してる。これがなかったら、毎日手動でSQL叩いてたと思うとゾッとするわ。

まとめ

ワイが思うに、データサイエンティストの仕事って、分析だけやなくて「どうやって効率よく価値を出すか」がめっちゃ重要やと思うねん。

そのためには、ツールを使い倒すことが不可欠。

最初は慣れへんかもしれんけど、ちょっとずつ触っていくうちに、「これ、めっちゃ便利やん！」ってなる瞬間が絶対ある。

ワイもまだまだ勉強中やけど、こうやって業務効率化していくことで、もっと面白い分析に時間使えるようになったし、チームとの連携もスムーズになった。

せやから、もし「最近仕事が回らへんな〜」って思ってる人がおったら、まずはツールの見直しから始めてみるのがええと思うで！