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。
ちなみに、データエンジニアについて調べていると「自分でも目指せるのか」「どのようなステップでなれるのか」気になる方も多いのではないでしょうか。データエンジニアになるための具体的なステップについては、こちらで詳しく解説しています。
→データエンジニアになるには？転職・就職に必要なスキルを解説！
1. データエンジニアとは、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。
2. 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。
2-1. 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。
2-2. 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。
2-3. 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。
2-4. 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。
3. 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。
3-1. 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。
3-2. 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。
4. データエンジニアに必要なスキルセット・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。
4-1. 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。
4-2. 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。
4-3. 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。
4-4. 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。
4-5. 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。
4-6. 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。
4-7. 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。
4-8. 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。
5. 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。
5-1. 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。
5-2. 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。
5-3. 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。
5-4. 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。
6. 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。
6-1. 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。
6-2. 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。
6-3. 資格を取る
データエンジニアを目指して独学を始めると、「自分の知識が本当に実務で通用するのか」「何から手をつければいいのかわからない」と不安になりがちです。そんなとき、学習の明確な道標となり、かつ客観的なスキルの証明になるのが資格の取得です。
未経験から目指す際におすすめの資格を、難易度・ステップ順にご紹介します。
①基本情報技術者試験（国家資格）
ITエンジニアの登竜門となる国家試験です。データエンジニアリングを行う上で前提となる、ネットワーク、セキュリティ、アルゴリズム、システム開発の基礎流れを網羅的に学べます。現場で他のエンジニアと共通言語で会話をするための「基礎体力」が身につくため、未経験なら最優先で取得したい資格です。
②データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する、データ活用の基礎知識を問う試験です。データエンジニアリングだけでなく、データサイエンス、ビジネススキルの3領域を横断して学べます。「データがどのようにビジネスに使われるか」の全体像を掴むのに最適です。
③OSS-DB技術者認定試験（Silver）
オープンソースデータベース（特にPostgreSQL）の実務知識を認定する資格です。データエンジニアの日常業務の大半は、SQLを使ったデータの抽出や加工に費やされます。この資格の勉強を通じて、データベースの基礎構造とSQLの確実な操作スキルが身につきます。
④AWS Certified Data Engineer – Associate
主要クラウドサービスであるAWS（Amazon Web Services）における、データ集積・データパイプライン構築の知識を証明する2024年新設の注目資格です。現在のデータ基盤はクラウド上に構築されるケースがほとんどであるため、この資格を持っていると「即戦力に近いクラウド知識がある」と市場価値が一気に高まります。
資格は「持っているだけで採用される」という魔法のカードではありません。しかし、未経験者が「LeetCodeでSQLの問題を100問解いた上で、OSS-DB Silverを取得しました」など、具体的な行動成果とセットでアピールすることで、学習意欲と論理的思考力の高さを強力に伝える武器になります。
6-4. 未経験からデータエンジニアになるロードマップ
「データエンジニアになるには、PythonもSQLもクラウドも必要で、何から手をつけていいかパニックになる」という声をよく耳にします。学ぶべき技術要素が多いのは事実ですが、正しい順番で1つずつクリアしていけば、完全未経験からでも1年〜2年程度で現場への転職切符を掴むことは可能です。
ここでは、未経験からの集中型ロードマップを提案します。
ステップ①：データ操作の心臓「SQL」と「データベース」を徹底習得
まずは、データエンジニアの全業務の土台となるSQLの習得に全力を注ぎましょう。SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BYなどの基本構文から、実務で頻出する「ウィンドウ関数」や「サブクエリ（副問合せ）」までスムーズに書けるレベルを目指します。
〈具体的な学習アクション〉
学習サイト（ProgateやSQLBoltなど）で基本を学んだ後、「LeetCode」で実践クイズに挑戦したり、「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」のデータベース分野の過去問（午前問題）を解いたりして、100問以上を身体に馴染ませてください。同時に、PostgreSQLなどのデータベースを自身のPCにインストールし、実際にデータを動かす環境を作ります。
ステップ②：「Python」の基礎と「クラウド環境」の理解
次に、データの自動加工やパイプライン構築に必要なプログラミングとクラウドの知識をセットで学びます。Pythonの基本文法をマスターし、データ処理用のライブラリである「Pandas」を使ったCSVファイルの前処理（欠損値の穴埋め、データの並び替えなど）を行えるようにします。
〈具体的な学習アクション〉
クラウドはAWSまたはGCP（Google Cloud）のどちらか1つに絞り、無料枠を使ってアカウントを作成します。たとえば、AWSであれば「S3（ストレージ）に保存したCSVデータを、Glue（ETL）を使って加工し、Redshift（データウェアハウス）に格納する」といった、簡単なデータの流れを実際に構築してみましょう。
ステップ③：「ポートフォリオの作成」と「転職活動の開始」
いくら「資格を持っています」「知識があります」と口頭で伝えても、採用担当者には響きません。学んだスキルを形にした「ポートフォリオ（制作実績）」を作ります。 「公開されているオープンデータをWeb上から自動で収集し、クラウド上で加工して、BIツール（TableauやPower BIなど）でグラフとして可視化する」という、一連のデータパイプラインを1から自作します。
〈具体的な学習アクション〉
構築したシステムの構成図を書き、ソースコードを「GitHub」に公開します。面接の際に「私はこれだけのデータ基盤を自力で構築できます」とURLを提示できれば、未経験であっても他の候補者と圧倒的な差別化を図ることができます。
このロードマップを愚直にやりきれば、面接官に「現場で起きる課題を理解し、自走して解決できるポテンシャルがある」と確信させることができるはずです。まずは今日、PCを開いてSQLの最初の1行を打つことから、次の一歩を踏み出してみましょう。
7. データエンジニアは「やめとけ」「つまらない」と言われる理由と誤解
データエンジニアについて調べていると、「やめとけ」「つまらない」といった意見を目にすることがあります。そのため、興味はあるものの、本当に目指してよい職種なのか不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
実際、データエンジニアには向き・不向きがあります。ただし、インターネット上で語られているネガティブな意見の中には、仕事内容への誤解から生まれているものも少なくありません。
まず、「地味な作業ばかりでつまらない」と言われることがあります。データエンジニアの仕事は、データ分析のように華やかな成果が見えやすい職種ではなく、データ基盤の構築や運用、品質管理などの裏方業務が中心です。そのため、「AIモデルを作りたい」「分析結果から経営提案をしたい」と考えている人にとっては、物足りなく感じる場合があります。
しかし、実際にはデータ活用の成否を左右する重要な役割を担っています。どれだけ優秀なデータサイエンティストがいても、データが整備されていなければ分析はできません。近年はAI活用が進んでいますが、そのAIに学習させるデータを管理・提供するのもデータエンジニアの重要な仕事です。企業によっては、データ活用プロジェクトの中核メンバーとして活躍するケースもあります。
また、「覚えることが多すぎる」という理由で、やめとけと言われることもあります。実際、プログラミング、SQL、データベース、クラウド、ETL・ELT、データパイプラインなど、学ぶべき領域は幅広いです。特に未経験者は、何から勉強すればよいか分からず挫折してしまうこともあるでしょう。
ただし、最初からすべてを習得する必要はありません。現場でも、一人のエンジニアがすべての技術に精通しているケースは多くありません。まずはSQLとプログラミングの基礎を学び、その後にデータベースやクラウドへと学習範囲を広げていけば十分です。
つまり、データエンジニアが「やめとけ」と言われる背景には、仕事内容の地味さや学習範囲の広さがあります。しかし、それは裏を返せば、企業のデータ活用を支える専門性の高い仕事であるということです。データ分析やAI開発を支える基盤づくりに興味がある人にとっては、将来性の高いやりがいのある職種といえるでしょう。
8. 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。
9. データエンジニアの年収
データエンジニアを目指す人の多くが気になるのが、「どのくらいの年収を目指せるのか」という点ではないでしょうか。データエンジニアは高度なITスキルが求められる職種であり、エンジニア職の中でも比較的高い年収水準に位置しています。
厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）では、データエンジニアの平均年収は約610万円とされています。経験やスキルによって大きく差が出る傾向があり、特に年収に影響しやすいのは、クラウドとデータ基盤に関するスキルです。近年はAWSやGoogle Cloud、Azureなどのクラウド環境でデータ基盤を構築する案件が増えており、データパイプライン構築やETL・ELTの設計経験を持つ人材は高く評価される傾向があります。
未経験から転職した場合は、まず年収400万〜500万円前後からスタートするケースが一般的です。しかし、実務経験を積みながらSQL、Python、クラウドサービス、ビッグデータ処理基盤などのスキルを身につけることで、年収600万円以上を目指すことも十分可能です。
さらに、データ基盤の設計やプロジェクトマネジメントまで担当できるシニアクラスになると、年収800万円〜1,000万円以上の求人も珍しくありません。外資系企業や大規模なデータ活用を推進している企業では、さらに高い報酬が提示されるケースもあります。
10. 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。
10-1. 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。
10-2. 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。
10-3. 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。
11. 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。
一方で、「実際はきついのではないか」「やめとけと言われる理由は何か」といった不安を感じる方もいるかもしれません。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
データエンジニアになってキャリアを築いていきたいとお考えの方には、分析屋がおすすめです。
分析屋では、「おもてなしの精神」を取り入れた育成環境を整備し、データ分析にとどまらず、本質的な意思決定支援ができる人材を育成しています。技術力だけでなく、ビジネス理解や対話力も養えるため、データを活かす力を最大限に引き出せる環境が整っています。
データエンジニアを目指したい方は、ぜひ分析屋の採用ページをご覧ください。
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