インターネットを利用したビジネスが普及している昨今、ビジネスにおいて様々なデータを扱うようになりました。
そのような状況下で注目されているのが「データエンジニア」の存在です。データエンジニアは年々需要が高まっているため、興味を持つ方も多いのではないでしょうか？ 本記事ではデータエンジニアになるために必要なことをご紹介します！
ちなみに、データエンジニアになる方法について調べていると「どのくらいのスキルが必要なのか」「本当に目指す価値があるのか」と気になる方も多いのではないでしょうか。データエンジニアの年収については、こちらで詳しく解説しています。
→データエンジニアの平均年収は？将来性や年収を上げる方法を解説
データエンジニアとは？
データエンジニアとは、企業が保有するさまざまなデータを収集・蓄積・加工し、分析や活用ができる環境を整備するエンジニアです。
近年、多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用が進み、データを経営やマーケティングの意思決定に活用する動きが加速しています。こうした「データ活用」を支える存在として、データエンジニアへの注目が高まっています。
実際に、データ活用市場は年々拡大しており、2024年には約2兆749億円に達し、前年から14.8％増加しています。企業が競争力を高めるためには、データを適切に活用できる環境づくりが欠かせません。
しかし、企業内に蓄積されたデータは、そのまま分析に利用できるとは限りません。例えば、以下のような課題が発生することがあります。
● 同じ内容のデータが重複している
● 一部のデータが欠損している
● 日付や数値の形式が統一されていない
● 複数のシステムにデータが分散している
このような状態では正確な分析が難しく、データの価値を十分に引き出せません。
そこで重要になるのが、データを整理・加工し、いつでも分析に活用できる状態へ整備する「データ基盤」です。データエンジニアは、データを収集・蓄積する仕組みや、分析に必要な形へ変換する仕組みを構築・運用することで、企業のデータ活用を支えています。
例えば、商品の売上状況を毎月分析したい場合、都度データを集めて加工していては多くの時間がかかります。一方で、売上データを自動で収集・整理し、分析しやすい形で蓄積する仕組みがあれば、必要なときにすぐ分析を行うことが可能です。
このように、データエンジニアは単にデータを管理するだけでなく、企業が迅速かつ正確に意思決定を行うための基盤を支える重要な職種といえます。
仕事内容
前提として、データ活用は以下の流れで進められます。
1.データの収集・蓄積
2.データの加工・集計
3.データの可視化・分析
4.データからの示唆の抽出
このうち、データエンジニアが主に担当するのは「データの収集・蓄積」と「データの加工・集計」です。
企業内に点在するさまざまなデータを集め、分析しやすい形に整備することで、データサイエンティストやデータアナリストがスムーズに分析できる環境を構築します。
具体的には、以下のような業務を担当します。
データの収集・蓄積システム(DL/DWH) の設計・構築
データ活用を行うためには、まず分析対象となるデータを一元管理できる環境が必要です。データエンジニアは、社内外のさまざまなデータを収集・蓄積するために必要なデータレイク（DL）やデータウェアハウス（DWH）の設計・構築を行います。
データレイクとは、加工前の生データを保管する場所です。表形式の構造化データだけでなく、テキストや画像、動画などの非構造化データも保存できます。
一方、データウェアハウス（DWH）は、分析しやすいように整理・加工したデータを格納する場所です。一般的には、まずデータレイクにさまざまなデータを集約し、その後必要な加工を施してデータウェアハウスへ格納します。
このようなデータ基盤を構築することで、分析担当者が必要なデータへ迅速にアクセスできるようになり、企業の意思決定を支える土台となります。
データパイプライン (ETL/ELT) の設計・実装・運用
データパイプラインとは、データを収集して使いやすいように加工するまでの一連のフローを指します。
企業では日々大量のデータが生成されるため、手作業で処理するのは現実的ではありません。そのため、データエンジニアはデータを効率よく処理するためのパイプラインを設計・運用します。
イメージしやすいように、スパゲッティを作る工程に例えてみます。
- 材料を集める（データの取得）
スーパーでトマト、にんにく、パスタを買う
＝ Webサイト、アプリ、センサーなどからデータを集める
- 下ごしらえする（データの前処理）
トマトを切って、にんにくを刻んで…
＝ データをきれいにしたり、形式を整えたりする
- 料理する（データの加工・変換）
具材を炒めて味付けし、パスタと混ぜる
＝ データを分析に使いやすい形に変える
- お皿に盛りつける（保存・可視化・共有）
料理をお皿に盛って出す
＝ データベースに保存したり、グラフにして可視化したりする
ETLとELTは、どちらもデータパイプラインを構築するための代表的な手法です。
ETLは「Extract(抽出)」, 「Transform(変換)」,「Load(格納)」の頭文字をとった用語で、データを外部システムなどから抽出し（Extract）、変換・加工（Transform）した上で、分析基盤に格納（Load）する手法です。
一方、ELTは「Extract(抽出)」、「Load(格納)」、「Transform(加工)」の頭文字をとった用語で、「Load」と「Transform」の順序が入れ替わります。まず生のデータをデータウェアハウスに格納して（Load）、その後に必要な加工を行う方法です。
またスパゲッティの例で例えると、ETLは完成したスパゲッティを冷蔵庫にしまっておくのに対し、ELTはとりあえず食材を全て冷蔵庫に入れておくというイメージです。
【ETLのイメージ】
- スーパーで食材を買う（Extract：データの抽出）
- 台所で下ごしらえして、切ったり炒めたりする（Transform：変換）
- 料理ができた状態で冷蔵庫にしまう（Load：格納）
→ 加工済みの「完成品」を保存する
【ELTのイメージ】
- スーパーで食材を買う（Extract：データの抽出）
- とりあえず全部冷蔵庫に入れておく（Load：格納）
- 食べるときに必要な分だけ取り出して、調理する（Transform：変換）
→ 食材は全部保存しておいて、あとで必要に応じて調理する
従来のシステムではETLが主流でしたが、最近はクラウドデータウェアハウスの性能が向上しているため、ビッグデータを丸ごと保存して、必要なときに高速に加工するELTが増えています。
データ品質の管理・運用保守
データ分析の精度を高めるためには、データそのものの品質を維持することが欠かせません。例えば、データの欠損や重複、形式の不統一などが発生していると、分析結果の信頼性が低下してしまいます。そのためデータエンジニアは、データの異常を検知したり、品質を継続的にチェックしたりすることで、データ基盤全体の信頼性を維持します。
また、構築したデータ基盤が安定して稼働するよう、システム監視や障害対応、パフォーマンス改善などの運用保守業務を担当することもあります。企業が継続的にデータを活用するためには、データ基盤を作るだけでなく、安定して運用し続けることも重要な役割です。
データの加工・ 整理
収集したデータは、そのままでは分析に利用できないケースが少なくありません。例えば、同じデータが重複している、表記方法が統一されていない、欠損値が含まれているといった状態では、正確な分析結果を得ることが難しくなります。
そのため、データエンジニアは分析に適した状態へデータを整理・加工する作業を行います。具体的には、不要なデータの削除や欠損値の補完、データ形式の統一、複数データの統合などが挙げられます。
ECサイトであれば、「東京都」「東京」「TOKYO」といった異なる表記を統一することで、地域ごとの売上を正確に分析できるようになります。
このようなデータ加工・整理は、分析結果の精度を左右する重要な工程です。データエンジニアは、分析しやすいデータを整備することで、企業のデータ活用を支えています。
似たような職種との違い
データエンジニア以外にも「システムエンジニア」などの職種があります。
それぞれ担当する業務や役割が異なるため、違いを理解しておきましょう。
| 職種 | 主な役割 |
|---|---|
| データエンジニア | データ活用基盤の設計・構築・運用 |
| システムエンジニア | 業務システムの設計・開発 |
| データサイエンティスト | データ分析・予測モデル構築 |
| データアナリスト | データ分析・レポート作成 |
| データベースエンジニア | データベースの設計・管理 |
| BIエンジニア | データの可視化・ダッシュボード構築 |
データエンジニア
データ活用に必要な基盤の設計・構築・運用を担当する職種です。
データの収集や加工、保存の仕組みを整備し、データサイエンティストやデータアナリストが分析しやすい環境を提供します。
システムエンジニア
顧客や社内の要望をもとにシステムの設計・開発を行う職種です。例えばECサイトであれば、商品検索機能や会員登録機能、決済機能など、システム全体の設計に携わります。データを扱う場面もありますが、主な目的はシステムを構築することであり、データ活用基盤を専門とするデータエンジニアとは役割が異なります。
データを扱う他のエンジニア職
データ活用に関わる職種には、データエンジニア以外にもデータサイエンティストやデータアナリスト、BIエンジニアなどがあります。
データサイエンティスト
データを分析して課題発見や意思決定の支援を行う職種です。データエンジニアが分析基盤を構築するのに対し、データサイエンティストはその基盤上のデータを活用して統計分析や機械学習モデルの構築を行います。企業の課題解決に向けて、データから価値ある知見を導き出すことが主な役割です。
データアナリスト
蓄積されたデータを分析し、レポート作成や改善提案を行う職種です。データサイエンティストよりもビジネス寄りの業務が中心で、売上分析や顧客分析、マーケティング施策の効果測定などを担当します。データエンジニアが整備したデータ基盤を活用し、企業の意思決定をサポートします。
データベースエンジニア
データベースの設計・構築・運用保守を専門とする職種です。データエンジニアが分析基盤全体を担当するのに対し、データベースエンジニアはデータを安全かつ効率的に保存・管理することに重点を置きます。業務システムやWebサービスなど、幅広いシステムのデータ管理を支える重要な役割を担っています。
BIエンジニア
BI（Business Intelligence）ツールを活用してデータの可視化やレポート作成を行う職種です。TableauやPower BIなどのツールを用いてダッシュボードを構築し、経営層や現場担当者がデータを活用しやすい環境を整備します。
データエンジニアが「データを活用できる基盤」を作るのに対し、BIエンジニアは「データを見える化する仕組み」を担当する点が大きな違いです。
未経験からデータエンジニアになるには？
データエンジニアは専門性の高い職種ですが、未経験から目指すことも可能です。実際には、新卒でデータエンジニアとして就職するケースだけでなく、システムエンジニアやインフラエンジニアなどを経験した後にキャリアチェンジするケースも少なくありません。
また、近年はDXやAI活用の拡大によりデータ人材の需要が高まっているため、未経験者向けの求人も増えています。
新卒の場合
新卒からデータエンジニアになる方法には、データエンジニアとして採用されるパターンやシステムエンジニアとして採用された後にデータエンジニアへキャリアアップするパターンなどがあります。
情報系学部出身者が有利な傾向はありますが、文系出身者でも採用される可能性は十分にあります。例えば、経済学や心理学などの分野で統計分析やデータ活用を経験している場合は、その経験をアピールできるでしょう。
中途の場合
中途でデータエンジニアを目指す場合、システムエンジニアやインフラエンジニアから転職するケースが一般的です。システム開発やサーバー運用の経験がある場合は、データ基盤の構築・運用に活かせる知識が多く、比較的スムーズにキャリアチェンジしやすいでしょう。
また、製造業や金融業、医療業界などで培った業界知識は、データ活用の現場で強みになることがあります。技術力だけでなく、自身の業務経験も積極的にアピールするとよいでしょう。
データエンジニア未経験からの学習ステップ
Python・SQLを学ぶ
未経験からデータエンジニアを目指す場合、まずはPythonとSQLの習得から始めるのがおすすめです。SQLはデータベースから必要なデータを取得・集計するための言語であり、データエンジニアの業務では日常的に使用されます。また、Pythonはデータ加工や自動化処理など幅広い用途で活用されるプログラミング言語です。
どちらもデータエンジニアの基礎となるスキルであるため、まずは基本的な文法やデータ操作の方法を学び、実際に手を動かしながら理解を深めていくとよいでしょう。
データベースを理解する
データエンジニアは日常的に大量のデータを扱うため、データベースの仕組みを理解することが欠かせません。
データベースには、データを効率よく保存・管理するためのさまざまな仕組みがあります。テーブルや主キー、外部キーなどの基本概念に加え、データベース設計やデータモデリングの考え方も学んでおくとよいでしょう。
データベースの知識は、データ基盤の設計や運用を行う上での土台となります。
クラウドを学ぶ
近年のデータ基盤は、AWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドサービス上で構築されることが一般的です。そのため、データエンジニアを目指す場合は、クラウドの基本的な仕組みや主要サービスについて学んでおくとよいでしょう。最初から高度な知識を身につける必要はありません。まずはストレージやデータベース、仮想サーバーなどの基本サービスを理解し、実際にクラウド環境を操作しながら学ぶのがおすすめです。
分散処理技術を学ぶ
データ量が増えると、1台のサーバーだけでは処理しきれなくなるため、複数のコンピューターで処理を分担する「分散処理」が必要になります。分散処理とは、大量のデータを複数のコンピューターで分担して処理する技術のことです。
代表的な技術としては、HadoopやSparkなどが挙げられます。未経験の段階では必須ではありませんが、データエンジニアとしてキャリアアップを目指すのであれば、仕組みや活用方法を理解しておくとよいでしょう。
データエンジニアに必要なスキル
データベースの知識
膨大なデータを効率よく保存・管理するためのデータベースに関する知識が欠かせません。特に、多くの企業で利用されているRDB（リレーショナルデータベース）は基礎として理解しておきたい技術です。RDBではデータをテーブル形式で管理し、それぞれのテーブルを関連付けることで整合性を保ちながら運用します。データ基盤の設計や運用を行う上で土台となる知識のため、まずはRDBの仕組みや基本概念から学ぶとよいでしょう。
データモデリング
データモデリングとは、データ同士の関係性を整理し、どのような構造で管理するかを設計することです。適切なデータモデリングが行われていないと、必要なデータを取得しづらくなったり、データの重複や不整合が発生したりする原因になります。効率的なデータ活用を実現するためには、データを保存するだけでなく、分析しやすい形で設計するスキルも重要です。
SQL
SQLは、データベースを操作するための言語です。データエンジニアは、データベースから必要なデータを抽出したり、集計したり、データを更新したりする業務を行うため、SQLを使う機会が非常に多くあります。
特に、複数のテーブルを組み合わせてデータを取得するJOINや、データを集計するGROUP BYなどは実務でも頻繁に利用されます。データエンジニアを目指すのであれば、基本構文だけでなく実践的なデータ操作も身につけておきたいところです。
データ抽出・加工スキル
データエンジニアには、必要なデータを抽出し、分析しやすい形へ加工するスキルが求められます。実務では、複数のシステムやデータベースから必要なデータを取得し、不要なデータの除外やデータ形式の変換、データ同士の結合などを行います。また、こうした処理を効率的に実施するために、SQLやPython、ETLツールなどを活用するケースも少なくありません。
近年は企業が扱うデータ量も増加しているため、単にデータを抽出するだけでなく、大量のデータを正確かつ効率的に加工する能力が重要になっています。データ分析の精度や業務効率にも大きく関わるため、データエンジニアにとって欠かせないスキルの一つといえるでしょう。
プログラミング
データ処理の自動化やデータ基盤の構築・運用を行うためには、プログラミングスキルも必要です。特定の言語だけでなく、アルゴリズムやデータ構造などの基礎知識も理解しておくと、より効率的なシステム開発が可能になります。
データエンジニアを目指す場合は、まず1つの言語をしっかり習得し、その後必要に応じて複数の言語へ学習範囲を広げるとよいでしょう。
Python
Pythonは、データエンジニアが扱う代表的なプログラミング言語の一つです。データ収集や加工の自動化、ETL処理の実装、データ分析基盤の運用など、さまざまな業務で活用されています。また、データ処理や機械学習に関連するライブラリが豊富なため、多くの企業で採用されています。近年の求人でもPython経験を求めるケースが多いため、データエンジニアを目指す場合は優先的に習得しておきたいスキルといえるでしょう。
インフラ（サーバー・ネットワーク）
データ基盤を構築するためには、サーバーやネットワークに関する知識も必要です。例えば、データを保存するサーバーの構成や、データを安全にやり取りするためのネットワーク設計などが挙げられます。インフラの仕組みを理解しておくことで、より安定したデータ基盤を構築・運用できるようになります。
クラウド
クラウドに関する知識は、現在のデータエンジニアにとって重要なスキルの一つです。従来はオンプレミス環境でデータ基盤を構築する企業も多くありましたが、近年はAWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドサービスを利用するケースが増えています。クラウドを活用することで、大量のデータを効率的に保存・処理できるほか、システムの拡張や運用も柔軟に行えるようになります。そのため、データ基盤の設計や運用に携わるデータエンジニアには、クラウドサービスに関する知識や実務経験が求められることが多くなっています。
分散処理
分散処理とは、複数のコンピューターを利用して大量のデータを効率的に処理する技術です。企業が扱うデータ量は年々増加しており、1台のサーバーだけでは処理しきれないケースも少なくありません。そのため、大規模なデータ基盤では分散処理技術が活用されています。
代表的なフレームワークとしては、HadoopやSparkがあり、データ収集や集計、分析処理などに利用されています。ビッグデータを扱う現場では重要な技術の一つであるため、データエンジニアとして専門性を高めるうえで習得しておきたいスキルです。
機械学習
データエンジニアになるには機械学習の知見もあると有利です。
機械学習とは、コンピュータが大量のデータから規則性を学習し、様々な予測や判断を行う技術のことです。
データエンジニアは機械学習を担当するわけではありませんが、データサイエンティストなど他のメンバーが担当するため、知見があるだけでも重宝されます。
データエンジニアになるのに役立つ資格
Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
Google社のクラウドサービス「Google Cloud」が運営している認定試験です。出題される内容は幅広く、データ処理システムの設計や構築・運用、機械学習モデルの運用、ソリューションの品質保証などがあります。
出題形式は50〜60問の選択式で、試験時間は2時間です。テスト会場とオンラインのいずれかで受験できます。
受験資格はありませんが、業界での実務経験が3年以上、特にGoogle Cloudの設計・管理経験が1年以上あることが望ましいとされています。
AWS認定データアナリティクス－専門知識
Amazon社が提供するクラウドサービス「AWS（Amazon Web Services）」のデータ分析に関する知識が問われる資格です。AWSを扱うのに必要なスキルが問われます。出題範囲には、データ収集、ストレージ、データ処理、分析、可視化、セキュリティなどが含まれており、データエンジニアの業務と関連性が高い内容となっています。
AWSは国内企業でも広く利用されているため、取得しておくと転職活動で評価されやすい資格の一つです。
データベーススペシャリスト試験
情報処理推進機構（IPA）が運営している、データベースの理解度やスキルを測る試験です。データベースの企画から要件定義、開発、運用、保守に至るまでに必要な知識やスキルが問われます。データ分析に携わる職種の方が多く受験しています。 難易度の高い試験ですが、膨大なデータを活用できることを証明できるので、取得するとアピールポイントになります。
統計検定
一般社団法人日本統計学会が認定する試験です。統計に関する基礎知識に加え、応用スキルが問われます。 試験のレベルは1級、準1級、2級、3級、4級に分かれています。データエンジニアであれば大学基礎統計学のレベルにあたる2級の取得から始めるのがおすすめです。
CCPデータエンジニア認定試験
CCP（Cloudera Certified Professional）データエンジニア認定試験は、ビッグデータ処理基盤であるApache Hadoop関連の知識やスキルを証明する資格です。データの変換や格納、アプリケーションでの利用など、データエンジニアには必須の知識が問われます。また、全て英語で出題されるため、英語力も求められます。
国際的に通用する資格であるため、外資系企業や海外での活動を目指す人には打ってつけです。
まとめ
データエンジニアは、データの分析や活用に必要なデータ環境を整える専門職です。
一見、ITエンジニア経験者や理系学部卒しかなれないと感じてしまうかもしれませんが、未経験の方でも十分見込みはあります。
特にITの知識ゼロの状態から転職・就職を目指す場合、データエンジニアに必要なスキルを理解し、資格の取得や自己学習などを適切に行うことで、データエンジニアとして採用してもらえる可能性があります。
データエンジニアを志す全ての方に、この記事が参考になると幸いです。
一方で「実際の働き方はきつくないのか」「やめとけと言われる理由は何か」といった不安も気になるところですよね。データエンジニアが「やめとけ」と言われる理由については、こちらで詳しく解説しています。
→データエンジニアはやめとけと言われる理由は？キャリアパスを解説
分析屋ではデータエンジニアを目指す方を募集！
分析屋の社員はバックグラウンドも様々です。中途入社を例に挙げると、前職がIT系の職種だった社員と、そうでない社員の割合はほぼ半々です。IT系の職種では、データエンジニアの他、SE、開発エンジニア、インフラエンジニアなどの経験者が在籍しています。一方、異業種からの転職者は、営業職やマーケター、教員、スポーツや音楽関係の職種など、様々な職歴をもつ社員がいます。
また、IT業界経験者もそうでない人も業務に適応できるよう、学習環境を整えています。入社後には、Excelを用いたデータ集計を始め、データベースを扱うためのSQL、データの可視化を行うためのBIツール(Tablau)、さらにデータ分析でよく使用されるPythonなどの研修が用意されています。
IT系職種の経験者も未経験者も、将来的に活躍できる場がここにはあります。少しでもデータエンジニアに興味をお持ちの方は、ぜひ分析屋へ！
