クラシルにおけるデータエンジニアリングの取り組みを紹介。AI-Readyなデータ基盤構築、Tier設計による信頼性の担保、Snowflake Managed MCPとClaude Codeの活用事例。
データエンジニアこそ組織のオントロジーに向き合うべき
編集メモ: AI活用が前提の時代、エンジニアはデータの信頼性やオントロジー（概念体系）を整理し、最新ツールと融合させたAI-Readyな基盤構築が必須となります。
クラシルにおけるデータエンジニアリングの取り組みを紹介。AI-Readyなデータ基盤構築、Tier設計による信頼性の担保、Snowflake Managed MCPとClaude Codeの活用事例。