データエンジニアリングは、大量のデータを収集、処理、統合し、ビジネスに活用可能な形に変換するプロセスであり、データドリブンな経営戦略を実現するための基盤です。AI、機械学習、ビジネスインテリジェンス（BI）を活用して競争力を強化する企業にとって、信頼性の高いデータ基盤は不可欠です。このプロセスにより、企業は顧客データ、運用データ、市場データを統合し、迅速かつ正確な意思決定を可能にします。

この記事では、データエンジニアリングの定義、仕組み、プロセス、主要ツール、導入メリット、注意点、データガバナンス、リアルタイム処理、AI/ML統合を詳細に解説します。初心者から中級者までがデータエンジニアリングを理解し、実際のビジネスに活用できる知識を提供します。表を活用して情報を整理し、論理的で読みやすい構成で進めます。データドリブンな意思決定を加速させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。