データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、他の職種との違いを紹介
生成AIやIoT製品の開発などでビッグデータが注目を浴びるなか、需要が高まっている職業のひとつがデータエンジニアです。この記事ではデータエンジニアに関心のあるビジネスパーソンに向け、その将来性や求められるスキル、取得が推奨される資格について解説します。
目次
データエンジニアとは？他の職種との違い
データエンジニアとは、データの処理や管理に業務を専門的に行う職種です。データはアプリケーションやデバイス、IoT製品など、さまざまな媒体から収集されます。
収集されたままのデータは「生データ」とも呼ばれますが、このままの状態では活用できません。生データの移動、ソート（分類）、フィルタリング（選別）、再フォーマット（形式設定）、分析を経てBI（ビジネスインテリジェンス）に活用されます。生データを有用なデータに変換するまでの流れをデータパイプラインと呼び、この基盤の構築・管理を担うのがデータエンジニアです。
データエンジニアとデータアナリストの違い
データエンジニアはデータ基盤の設計・構築・運用・管理を担い、高度な機械学習で分析したり、画像や音声などの非構造化データを分析したりすることに特化しています。
一方でデータアナリストは、データを分析したあとのビジネス上の問題点把握と対応策の提案に特化しています。
生データから変換された有用なデータを統計学を用いて分析し、データの専門知識がない人にも理解しやすいように説明する役割です。
また、データアナリストは「コンサル型」と「エンジニア型」に分かれます。
コンサル型はビジネス課題の解決に向けたデータ分析を行い、経営的な意思決定をサポートするコンサルタント的要素を含むタイプです。
エンジニア型はデータの分析結果を基に、システムの構築や改善を行います。システムの構築・改善にも携わるため、データアナリストの中でもエンジニア要素が強いのが特長です。
詳しいデータアナリストの仕事内容やフリーランス向け案件などに興味があれば、あわせて確認してみてください。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
データサイエンティストは有用なデータを解析し、その中から必要な情報を抽出するプロフェッショナルです。データからパターンや動向を推察し、経営陣が合理的に判断を導き出せるようにサポートします。データ分析に必要なプログラミングのスキルや、経営戦略に深い見識が求められる職業です。
対してデータエンジニアは、データ処理の基盤を構築し、データサイエンティストが利用できる形に整えるのが仕事です。
データサイエンティストと前述したデータアナリストの業務には類似性があり、どちらもデータエンジニアの存在なくしては業務が成り立ちません。
フリーランスデータサイエンティストに求められるスキルや案件例をまとめた記事もありますので、あわせてご覧ください。
データエンジニアの仕事内容
データを活用する業務の土台を支えるデータエンジニアの仕事内容は、以下の3つに分類されます。
- データ収集と加工
- データ分析の基盤づくり
- AI・機械学習の運用・マネジメント
データ収集と加工
データエンジニアの基本的な仕事内容として挙げられるのが、データの収集と加工です。
まずはさまざまなソース（情報源）から生データを収集しますが、ソースが異なればデータの形式も異なります。集めたデータの形式が異なったままでは処理できない場合や、結果の正確性を欠くこともあるため、生データを正しく処理できるように形式を整えなければなりません。データベースやログファイルなどから抽出したデータの表記を統一し、データをクリーニングにかけ形式を変換します。
また、重複したデータを削除することや修正が必要なデータに手を加えることもデータエンジニアの仕事です。重複したデータや修正されないままのデータはストレージを圧迫します。データの保存や処理のためにインフラ設備にも負担がかかり、費用の浪費につながります。
データ分析の基盤づくり
データを活用できるように整えたのち、データサイエンティストなどが必要なデータを取り出せる環境を構築します。具体的な仕事内容は、企業内で稼働しているシステムやアプリケーション、各種IoT製品などから求める形式のデータを取り出すためのシステムの設計・開発です。また、システムを構築するための開発環境やデータベースなどのインフラ整備を担うケースもあります。
データ分析の基盤を構成するのは、「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」の3つです。生データがデータレイクに保管され、表記を整えたり、修正されたりしたデータがデータウェアハウスに格納されます。加工された中から抽出された分析に必要なデータがデータマートに保管されますが、この業務に当たる際のETL（Extract=抽出、Transform=変換、Load=格納）プロセスの構築を担うのもデータエンジニアです。
また、データアナリストやデータサイエンティストがデータをスピーディーに取り出せるようにクエリの最適化も施すため、データエンジニアの業務は多岐にわたります。
AI・機械学習の運用・マネジメント
データエンジニアはAI（人工知能）や機械学習モデルの運用・マネジメントにも携わります。生成AIの登場でさらに注目を集めるAIの開発事業には、データエンジニアの存在が欠かせません。
AIは膨大なデータから学び、その精度を向上させます。この機械学習を円滑かつ正確に進めるために、学習の教材となるデータを整え、抽出するためのデータパイプラインを構築するのがデータエンジニアです。AIがデータを読み込み、結果を導き出すまでの仕組みを「機械学習モデル」と呼び、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどがモデルを運用できるように基盤を整えます。
また、機械学習は一度データを吸収すれば終わりではなく、データを追加してアップデートを図らなければいけません。大規模な機械学習にはビッグデータが欠かせず、扱うデータ量が増えるほどデータエンジニアの重要性が増します。
データエンジニアの年収
厚生労働省が職業情報を提供する「job tag」によると、2022（令和4）年のデータエンジニアの平均年収は534.6万円です。同年の全給与所得者の平均年収は458万円なので、データエンジニアは他業種より76.6万円程度高い年収を得ています。
出典：厚生労働省「jobtag」
国税庁「令和4年分 民間給与実態統計調査」
フリーランスのデータエンジニアでは収入がさらにアップします。案件サイトTechReachによると、平均月額単価は約66万円です。ここから12カ月分として年収を計算すると、約792万円となり、データエンジニア全体の平均年収に比べて250万円ほど高い年収を得られることがわかります。
出典：TechReach「フリーランスエンジニアの単価相場は？」
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データエンジニアに必要なスキルセット
データを活用したビジネスの土台を支えるデータエンジニアの業務は多岐にわたり、主に下記のスキルが求められます。
- プログラミングスキル
- データベースに関するスキル
- インフラ・クラウドのスキル
- 機械学習に関するスキル
プログラミングスキル
データエンジニアにとって、プログラミングスキルは不可欠です。
主に使用されるプログラミング言語は「Python」「Java」「Scala」などがあります。特に機械学習や統計の処理に有用なPythonは、AI開発に欠かせないプログラミング言語です。AI事業に携わるデータエンジニアは、この分野の高度なスキルや知識が求められるでしょう。具体的にどのような業務が想定されるか知りたい方はPythonの業務委託案件を確認してみてください。
データベースに関するスキル
データエンジニアはデータベースから情報を取り出し、格納する作業を行うため、これらに関連するスキルが必要です。具体的には「SQL」などのデータベース言語などです。データベース言語はデータベースの構築をはじめ、情報の取り出しや格納するためにも用いられ、以下の4タイプがあります。
- リレーショナルデータベース（RDB）
- 階層型データベース
- ネットワークデータベース（NDB）
- NoSQL型データベース
データベース管理システムの人気度を調査する「DB-ENGINES」が公開するデータによると、2023（令和5）年12月時点のランキングは1位のシステムが「Oracle」、2位「MySQL」、3位「Microsoft SQL Server」、4位「PostgreSQL」、5位は「MongoDB」です。そのうち1位から4位までのシステムにSQLが用いられています。データエンジニアにはSQLスキルが特に求められるといっても過言ではありません。ただし、ひとつの言語だけでなく、異なるデータベースに対する知識をもつことが推奨されます。
出典：DB-ENGINES「DB-Engines Ranking」
インフラ・クラウドのスキル
データエンジニアはデータ分析の基盤を構築する際、アプリケーションやシステムの開発にも取り組みます。そのため、開発環境を構築・管理するためにインフラのスキルや知識が必要です。インフラの構築はインフラエンジニアが担う業務ですが、インフラに関する業務も一任できる、またはインフラエンジニアをサポートできるデータエンジニアは重宝されます。
昨今は自社でデータベースを運用する「オンプレミス」だけではなく、クラウドサービスを利用するケースも増えています。代表的なクラウドプラットフォームが「AWS」「Azure」「Google Cloud Platform」などです。これらのクラウドのデータベース構築方法を身につけておくことも推奨されます。
また、複数のコンテナを統合的に管理するコンテナオーケストレーションの代表的なツールである「Docker（ドッカー）」「Kubernetes（クーベネティス）に関するスキルが必要になるケースもあります。
機械学習に関するスキル
機械学習には、データエンジニアが加工したデータが不可欠です。機械学習に関する高度なスキルと知識をもつデータエンジニアがいれば、精度が高く、効率的な機械学習を実施できます。また、スキルと知識があることで、機械学習エンジニアとの意思疎通も図りやすくなります。
機械学習に用いられるプログラムやフレームワークは、オープンソースを活用するケースも少なくありません。そのため、オープンソースとして提供されている機械学習ライブラリの「TensorFlow」や「Pytorch」の利用経験が役立ちます。これらのフレームワークを含めたPythonのおすすめフレームワーク9選を紹介した記事もあわせて参考にしてみてください。
データエンジニアにおすすめの資格
データエンジニアはデータベースだけではなく、プログラムや機械学習、インフラなどの幅広いスキルや知識が求められます。そのため、スキルや知識を証明する資格を保有していると、就職や転職の際に有利です。データエンジニアに取得が推奨される資格は、以下のとおりです。
- GoogleCloud 認定資格
- AWS認定
- データベーススペシャリスト試験
- OSS-DB技術者認定試験
GoogleCloud 認定資格
Googleが提供するクラウドサービス「Google Cloud Platform（GCP）」のデータ処理システムの構築・管理などに関するスキルや知識を証明する資格です。受験には3年以上の実務経験と、1年以上のGCPの設計・管理経験が推奨されています。試験は複数選択の多肢選択形式で2時間です。登録料は200ドル（税別）かかり、3年おきに再認定を受けて更新する必要があります。再認定は50％offの特典が利用できます。
AWS認定
アマゾンが提供するクラウドサービス「AWS（Amazon Web Services）」に関するスキルや知識を証明する認定試験です。受験には、データ分析に関わる分野における5年以上の実務経験と、AWSを用いたデータ分析基盤の設計や構築の実践的な経験が2年以上あることが推奨されています。
試験は3時間で複数選択・複数回答形式で出題されます。受験料は300ドル（税別）です。AWS認定の有効期限は3年間で、更新する場合は50％offの特典を利用できます。
データベーススペシャリスト試験
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施する国家試験です。試験は午前Ⅰが50分、午前Ⅱが40分でどちらも多肢選択式の試験になります。
午後Ⅰは90分で午後Ⅱが120分の記述式で、受験手数料は7,500円（税込み）です。
OSS-DB技術者認定試験
「オープンソースデータベース技術者認定試験」とも呼ばれる、特定非営利活動法人「LPI-JAPAN」が実施する民間資格です。オープンソースデータベースに関するスキルや知識を証明する資格であり、データエンジニアの能力を証明します。
OSS-DB技術者認定試験はSilverとGoldに分かれ、GoldはSilverを取得してからでなければ受験できません。どちらも受験費用は16,500円（税込み）です。
データエンジニアの将来性
クラウド技術の進化や生成AIの普及、IoT製品の開発が盛んになったことで、データ分析が活用されるビジネスシーンが増え、データエンジニアの将来性は高いといえます。
また、経済産業省が公開する資料によると、ビックデータや人工知能、IoTを担うIT人材は、調査当時の2018（平成30）年には、2020（令和2）年には不足数が4.8万人にまで拡大すると予想されていました。
IT人材全体としては2030年までに最大で約79万人の人手不足となる可能性もあるという試算も掲載されているため、データエンジニアをはじめとするIT人材の需要はますます高まることが予想されます。
データエンジニアは未経験でも挑戦可能
データエンジニアは未経験者でも挑戦可能な職種です。
初学者でもオンラインコースやトレーニングプログラムを活用して基礎を学び、プロジェクトを通じて実践的な経験を積むことで、データエンジニアとして活躍できます。
データエンジニアになる方法
データエンジニアになるルートは3パターンあります。
ひとつは理工系の大学に進学しデータ関連のエンジニアとして就職するルートです。また、中途採用の入社後に勉強するルートもあります。
さらに、未経験からオンラインコースなどを受講して基礎的なスキルと知識を身につけたあと、派遣やアルバイトとして経験を積む方法も考えられます。
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まとめ
情報の伝達や蓄積、運用に関する技術の進歩により、データエンジニアの需要は高まりをみせています。データ分析だけではなく、AI事業に欠かせない機械学習においてもデータエンジニアの重要性は高く、将来性のある職業です。
また、他のエンジニアと差別化を図るなら、プログラミングや機械学習、インフラなどのスキルを身につけることをおすすめします。
