データエンジニアとは

データエンジニアとは、データ分析・活用に関わるITエンジニアです。データを収集、整理、管理するための基盤を構築・運用することが主な仕事で、データ分析に向けた準備をする役割です。大量のデータを扱うためにはデータの活用基盤は欠かせないため、データエンジニアの需要も高まっています。

データサイエンティストとの​違い

データエンジニアと混同されやすい職種に「データサイエンティスト」があります。いずれもデータ活用に関わる職種ですが、担当する領域が異なります。

先述したとおりデータエンジニアは、データを活用・分析できるように整える役割である一方、データサイエンティストは整えられたデータを分析してビジネスの意思決定の支援や改善の提案を行うのが主な役割です。

BIエンジニアとの​違い

「BIエンジニア」もデータ分析に関わる職種です。通常データ分析を行う際は、さまざまな場所にあるデータを「データレイク」に収集し、分析できるように整えて「データウェアハウス（DWH）」に格納します。BIツールを活用する場合、DWHからさらに、特定の目的で切り出した一部のデータ「データマート」を、BIツールで分析します。BIエンジニアは、BIツールの導入やそのツールに連携するデータマートの作成などが主な役割です。

データベースエンジニアとの​違い

混同されやすい職種として「データベースエンジニア」もあります。データベースエンジニアとデータエンジニアは、データベースを構築して運用しデータを適切に管理する点が共通しているといえますが、データベースエンジニアは、基幹システムなどを含めて社内データベース全体を管理するため、機密性の高いシステムの構築を求められます。

データエンジニアの​仕事内容

データ分析・活用に向けてデータを整える役割を担うのがデータエンジニアの仕事です。ここではその仕事内容について詳しくご紹介します。

データ基盤の​構築・設計

データ分析には、「データ分析基盤」が必要です。データ分析基盤は、データを「収集」「蓄積」「加工」「分析」するためのシステムです。収集から分析までを一貫してスムーズに行えるよう、基盤を設計・構築することがデータエンジニアの仕事の一つです。

また、基盤を作るためのデータベースやネットワークなどのインフラ構築、さらにデータ基盤を設計・開発が完了した後の運用・保守もデータエンジニアが担当することもあります。

データの​加工・整理

収集したさまざまなデータの形式が異なっていると、データ活用できないため、データエンジニアは分析しやすい形式にデータを加工します。さらに、破損したり、不正確なデータを特定して修正したりする「データクレンジング」という作業も行いデータの品質を向上させ、必要なデータを抽出しやすいようにデータの整理も行います。

AI・機械学習の​運用管理

データの分析・活用には、AIや機械学習の活用が不可欠です。AIに学習させるためには「教師データ」といわれるデータが必要です。この「教師データ」の作成もデータエンジニアの仕事の一つです。質の良い教師データを取り込むことでAIの性能が向上するため、データを適切に整理し、整えながら作成します。

データエンジニアに​求められる​スキルセット

データエンジニアには、データ分析基盤の構築からAI・機械学習まで幅広い知識とスキルが必要です。ここではデータエンジニアに求められるスキルについてご紹介します。

データベースの​知識

データエンジニアは先述したとおり、データの整理や管理を行います。そのため、データベースに関する知識が欠かせません。 例えば、CSVファイルのような規則性がある構造化データを格納する「リレーショナルデータベース（RDB）」や、RDBでデータを出し入れするためのプログラミング言語「SQL」をはじめ、文書や画像、動画などさまざまな形式のデータを格納する「NoSQL」など、データベースを設計したり、運用したりするためのスキルが必要です。

インフラ・クラウドサービスの​知識

先述したとおり、データ分析基盤を構築するためには、データエンジニアがインフラの構築を担う場合もあります。そのため、サーバーやネットワーク、クラウドなどの知識も必要です。「Microsoft Azure」「AWS」「GCP」など代表的なクラウドの構築方法を勉強しておくと、業務に役立てることができます。

分散処理の​知識

データ分析のためにさまざまな場所からデータを大量に収集しますが、1台のサーバーで一定の時間内に処理できるデータ量には限りがあります。そのため、データを複数のサーバーに分散して処理する「分散処理」という技術が使われます。分散処理の代表的なフレームワークの特徴を把握し、適切に使い分けられるスキルが求められます。

プログラミングの​知識

プログラミングのスキルもデータエンジニアに欠かせないものです。データ分析に使用される「Python」「R言語」をはじめ、分散処理システム基盤で使われる「Java」は学ぶべきプログラミング言語だといえます。

データエンジニアに​なるには？

データエンジニアは、システムエンジニアなどITエンジニアからの転職が多いといわれています。また、適切にデータを処理するためには、IT知識だけでなく、製造、金融、医療、教育など、特定の業界の業務知識を持っていることも重要です。ここでは、データエンジニアへの転職をお考えの方に、役立つ資格をはじめ、年収や将来性などについて紹介します。

役立つ資格

データエンジニアになるために必ず必要な資格はありませんが、データ管理に関する資格は取得していると業務に役立ちます。

例えば、情報処理推進機構（IPA）の実施する国家試験「情報処理技術者試験」の一つ「データベーススペシャリスト試験」は、データ分析やデータベース開発などのデータベースに関する高度な技能を有しているかどうかを問う試験です。高難易度といわれていますが、データベースの運用管理および設計などに関するスキルがあることの証明になります。IPAでは「システムアーキテクト試験」も役立つ資格です。こちらも情報処理技術者試験において難易度が高い国家試験ですが、システム開発における設計や開発という上流工程を担当するエンジニアに必要な知識を有することの証明になります。 また、「Googleプロフェッショナル データエンジニア」という、データ処理システムの設計、構築、モニタリングなどに有効な Google Cloud のサービスについての知識が問われる資格もあります。

データエンジニアの​年収は？

データエンジニアの年収相場は、スキルや経験、業界によって異なりますが、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」＜愛称：jobtag＞によると、データエンジニアの平均年収は534.6万円となっています。

国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」によると、給与所得者の1年を通じた平均給与は458万円で、データエンジニアはこれを上回っています。近年、さまざまな業界でデータの活用が行われており、データエンジニアの需要は高まっているといえます。高いスキルを持つ人は平均年収以上の収入を期待できます。

将来性は​あるのか

AIやIoTを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進されており、今後もさまざまな業界でデータ活用が行われることが予想され、データエンジニアは将来性がある職業といえます。「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」にも、データエンジニアの需要は高まり、現在は人材が不足していることが記載されています。高い専門性が求められ、人材育成にはそれなりの時間を要するため、人材不足がすぐに解消されるとは考えにくい状況にあります。

まとめ

ここまで、データエンジニアの主な仕事内容や必要なスキルなどをご紹介しました。現在、あらゆる業界で、DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速しています。さまざまなデータを活用する需要が高まっており、データエンジニアは将来性のある職種だといえます。この職業を目指す方にとってこちらの記事が少しでも参考になれば幸いです。

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