データをビジネスに活用する企業は年々増加しており、データ分析に関連する職種の重要性も高まっています。そのような職種のひとつが、データエンジニアです。
データエンジニアになると、データ分析に必要な環境整備に従事でき、データサイエンティストやデータアナリストといった、さまざまな職種にキャリアアップしていくこともできます。
本記事では、データエンジニアの業務内容や必要なスキルについて解説。さらに、未経験からデータエンジニアになる方法や、データエンジニアの将来性についても詳しく見ていきましょう。
データエンジニアは、データ分析の環境を整える専門職
データエンジニアは、企業や組織がデータを収集・蓄積・加工し、データの分析や活用ができるようにするための基盤を構築する専門職です。
具体的には、複数のソースからデータを収集して保存する「データレイク」の設計・運用のほか、データを効率的に収集する仕組みである「データパイプライン」の構築などを通じて、データ分析の環境を整備する職種を指します。
また、小規模なデータ分析プロジェクトでは、データサイエンティストが担当する業務を代行するケースもあり、幅広いスキルと知識が求められるポジションです。
データエンジニアとほかのデータ分析に関わる職種は何が違う？
データ分析に関わる職種は、データエンジニア以外にも複数あります。ここでは、データエンジニアとほかの職種の違いについて解説します。
データサイエンティストとの違い
データサイエンティストは、社内外に蓄積されたビッグデータを収集・分析し、自社やクライアントのビジネス課題の解決と意思決定をサポートする仕事です。データの収集から分析、ビジネス課題の解決支援まで、データ活用のプロセス全体に関わる点が、データサイエンティストの特徴といえます。
一方のデータエンジニアは、データ分析がスムーズに行えるよう、データの収集・蓄積・加工などを行い、データ活用の環境を整備する専門職です。
データサイエンティスト以外のデータ分析関連の職種は、それぞれデータ分析の各パートの専門職となります。データエンジニアもそのひとつです。
データアナリストとの違い
データアナリストは、企業の多種多様なデータを分析・可視化し、そこから得られたインサイトにもとづいて、ビジネス課題の解決を支援する専門職です。
データサイエンティストと同様、データ分析を通じてビジネス課題の解決をサポートしますが、データサイエンティストとは異なり、プロセス全体に関わることはありません。
データエンジニアは、データ活用の環境整備を行う職種です。データエンジニアが用意したデータ基盤を活用し、データアナリストはデータ分析を行います。
BIエンジニアとの違い
BIエンジニアとは、BI（Business Intelligence）ツールを使って企業内のデータを可視化し、意思決定に活用できる環境を整える専門職です。
データアナリストと同様、データエンジニアが整備したデータ基盤を活用する立場にあり、データの見える化を通して経営層や事業部門の意思決定を支援します。
データエンジニアは、その土台となるデータレイクやデータパイプラインを作る役割を担います。
データベースエンジニアとの違い
データベースエンジニアは、データベースの設計・構築・運用管理を専門とするエンジニアです。データエンジニアは、データベースエンジニアが設計・構築したデータベースを使ってデータ加工やデータパイプライン構築を行うため、データ活用において関わるプロセスが異なります。
ただし、データエンジニアがデータベースの設計・構築を行うケースは少なくありません。データベースエンジニアの業務は、データエンジニアの業務範囲に含まれていると見ることもできるでしょう。
データエンジニアの業務内容
続いては、データエンジニアの具体的な業務内容について解説します。データエンジニアが行う業務は、主に下記のとおりです。
データ集積・蓄積
データ集積・蓄積は、データエンジニアの主要な業務です。具体的には、データの形式や収集の頻度、保存方法などの要件を定義し、効率的に収集・保存するためのデータパイプラインを作成します。
さらに、膨大なデータを保存するためのデータレイクを設計・運用し、多様なデータソースから情報をスムーズに集積できる環境を整備します。
データ加工・集計
データエンジニアにとっては、データの加工・集計も大切な業務です。収集したままのデータは分析に適さないため、加工・集計をする必要があります。
Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の頭文字を取った「ETLパイプライン」や、TransformとLoadを逆にした「ELTパイプライン」を構築・実装し、大量のデータを自動的に抽出、加工、保存する仕組みを整えなくてはなりません。
また、データに一貫性と正確性を持たせるため、異常値や欠損データの検出・自動処理を実施し、品質管理にも取り組みます。これにより、信頼性の高いデータを、データサイエンティストやデータアナリストに提供できるようにするのです。
データエンジニアに必要なスキル・知識
データエンジニアとして活動するには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。データエンジニアに必要な主なスキル・知識は、下記のとおりです。
プログラミングスキル
データエンジニアを務めるには、プログラミングスキルが必要になります。
まず、データ処理や機械学習に広く利用されるPython、Java、Scalaなどのプログラミング言語を扱えることが必須です。加えて、SQLAlchemy、PySpark、PyTorchといったデータ処理や機械学習向けのデータ分析ライブラリの操作スキルも欠かせません。
データベースの管理スキル
データベースの管理スキルも、データエンジニアに必要なスキルです。SQLと呼ばれるデータベース言語を操作することはもちろん、MongoDBやCassandraといったNoSQL（非リレーショナルデータベース）に関する理解も重要です。
さらに、データの流れを図式化するデータモデリング技術のほか、線形代数や微分積分、確率論といった数学的知識も役立ちます。
ETL・ELTのスキル
ETL・ELTのスキルも、データエンジニアに欠かせません。
ETL・ELTとは前述のとおり、大量のデータを保存するための一連のプロセスのことです。これを問題なく行うには、Apache Airflow、Talend、AWS Glueなどのツール・サービスを使い、データの抽出・加工・保存プロセスを自動化・最適化する必要があります。
データ可視化のスキル
データ可視化のスキルは、データの傾向や問題点を直感的に把握するために重要です。具体的には、Matplotlib、Seaborn、Tableau、Power BIといったツールの操作スキルが求められます。
これらのツールでデータを可視化することにより、データ分析チームや経営層への情報共有がスムーズになります。
データ処理のフレームワークの知識
データ処理のフレームワークの知識も、データエンジニアには不可欠です。
大量のデータを迅速に処理するためには、Apache SparkやHadoopといったフレームワークに関する知識が欠かせません。これらをよく知っていることで、大量のデータを効率的に処理できるようになります。
クラウドサービスに関する知見
データエンジニアにはAWS（S3、Redshift、EMR）やGCP（BigQuery、Dataflow）といった、主要なクラウドサービスの知見も必須です。
近年のデータ基盤はクラウド化が進んでいるため、これらの知見があると、データエンジニアとしての活躍の幅が広がるでしょう。
データの品質管理スキル
データエンジニアには、データの品質管理スキルも必要です。具体的には、データクレンジングや異常値検出といったスキルが、データの信頼性を確保する上で重要になります。
不正確なデータは、分析結果に悪影響を与えます。このリスクを防ぐために、データの品質を丁寧にチェックすることが大切です。
システム設計のスキル
システム設計のスキルも、データエンジニアには必要です。具体的には、アプリケーションをプログラミングするためのインターフェースであるAPIの設計・運用のほか、スケーラブルなシステムの構築などに関するスキルが求められます。
データエンジニアに向いている人の特徴
続いては、データエンジニアに向いている人の特徴を解説します。データエンジニアを目指すか検討する際の参考にしてください。
チームプレーができる
チームプレーができる人は、データエンジニアに向いています。
データエンジニアは、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、さまざまな職種と連携して業務を進めます。
そのため、個人プレーではなく、チーム全体で成果を出すことを重視できる人が活躍しやすい傾向があるといえるでしょう。
細かい作業が好き
データエンジニアは、細かい作業が好きな人にも向いています。
データの集積・蓄積は、正確性や整合性が求められる細かい作業です。スペシャリスト志向で、データに対して注意深く作業できる人、ミスを防ぐために確認作業を徹底できる人が適しています。
問題解決能力がある
問題解決能力がある人も、データエンジニアに向いています。
データ集積・蓄積やデータ加工・集計のプロセスでは、さまざまな課題が発生します。起きた問題の原因を突き止め、適切な解決策を考えられる人は、データエンジニアとして活躍できるでしょう。
勉強熱心
データエンジニアは、勉強熱心な人にも向いています。データ関連の知見・技術は、日進月歩で高度化しています。これらをきちんとキャッチアップするためには、日々の勉強が大切です。
未経験からデータエンジニアになる方法
データエンジニアは、未経験から目指すことが可能です。ここでは、未経験からデータエンジニアになる、主な方法を解説します。
基礎知識を習得する
データエンジニアになるには、データベースやプログラミング、データ処理の基礎知識を身に付けることが大切です。
基礎知識を習得するには、オンライン講座やスクールで学ぶ方法がおすすめです。また、専門書を購入して自分で学ぶといった方法でも、基礎を固めることができます。
プログラマーを経験する
まったくの未経験からデータエンジニアになるのはハードルが高いため、プログラマーとしての経験を積むのも有効な方法です。
プログラマーを経験しておくと、データエンジニアとして就職・転職する際にプラスとなります。
資格を取る
データエンジニアになるなら、資格取得もおすすめです。
「情報処理技術者試験」「オラクルマスター」「統計検定」などは、データエンジニアとしての能力をアピールできる資格です。これらの資格を取れば、スキルを客観的に証明できるでしょう。
データエンジニアの将来性
データエンジニアは、今後も高い需要が見込まれる職種です。近年、ビジネスにおいてデータの重要性は高まっており、データ活用の環境を整備するデータエンジニアのニーズも高まっています。
AIの進化により業務の自動化が進むと予想されますが、データエンジニアの業務には、AIでは代替できないものが少なくありません。
場合によっては、データアナリストなどの職種よりも、高い収入を見込めるでしょう。
データエンジニアのキャリアパス
データエンジニアとして経験を積むと、さまざまなキャリアパスが開けます。データエンジニアの主なキャリアパスは下記のとおりです。
プロジェクトマネージャーを目指す
プロジェクトマネージャーは、情報システムやソフトウェアを開発するプロジェクトチームの責任者です。
データエンジニアとしての経験を積み、徐々にマネジメント業務を担っていけば、プロジェクトマネージャーになるのも夢ではありません。
AIエンジニアを目指す
AIエンジニアを目指すのも、データエンジニアのキャリアパスのひとつです。
データエンジニアとしてAIシステムの開発に関わることがあれば、その経験はAIエンジニアとして活動する上で役に立ちます。
ただし、AIエンジニアにステップアップするには、機械学習やディープラーニングに関する知見が不可欠です。
データサイエンティストを目指す
データエンジニアを務めると、ゆくゆくはデータサイエンティストを目指すこともできます。
データエンジニアの仕事は、間接的ながらビジネスの課題解決に関わっています。この経験は、データ活用のプロセス全体に関わる、データサイエンティストを目指す上で重要です。
データエンジニアの業務を通じてビジネス課題の解決に関わり続ければ、やがてはデータサイエンティストへの道が開けるかもしれません。
データエンジニアからキャリアを築きたいなら、分析屋がおすすめ
データ分析をビジネスに役立てる動きが活発化している現在、データ分析の環境を整備するデータエンジニアは、ますます重要な職種となっています。
データエンジニアは、データサイエンティストやデータアナリストの業務を支える立場にあります。データエンジニアとして経験を積めば、プロジェクトマネージャーやAIエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストといった職種へとステップアップしていくこともできるでしょう。
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