データエンジニアとは？ 仕事内容や必要な資格・スキル、年収を紹介

データエンジニアとは

データエンジニアとは、データ活用のための基盤を構築・運用し、データの整理や管理を行うエンジニアです。近年は、スマートフォンの普及や企業のDX化が進んだことで、企業に膨大なデータが集まるようになりました。それらのデータをより効果的に活用するため、データの整理や抽出などの下準備をする役割を担っています。

企業がデータ活用を進めるうえで必要不可欠な存在であり、今後はますます需要が高まっていくことが予想されます。

データサイエンティストとの違いとは

データエンジニアと混同されやすい職種として、データサイエンティストが挙げられます。データサイエンティストは、データを分析することで企業の課題解決やビジネスの意思決定などをサポートするのが主な役割です。統計学的な手法を用いてデータのパターンや傾向を発見したり、機械学習モデルを構築して将来の予測などを行ったりします。

つまり、データエンジニアはデータを活用しやすくするための下準備を行い、データサイエンティストはそのデータを実際に活用する役割を担うという違いがあります。

データアナリストとの違いとは

データエンジニアと混同されやすい職種として、データアナリストも挙げられます。データアナリストはビジネスに関するデータを分析し、企業の経営判断や戦略立案をサポートします。データエンジニアが整備したデータ基盤を通じて収集、可視化されたデータを活用する役割を担い、その点ではデータサイエンティストとも類似しています。

ただ、データサイエンティストが高い専門性を生かしたデータ分析モデルの構築に重きを置くのに対し、データアナリストはビジネスへの活用を主な目的としてデータ分析を行うという違いがあります。

データベースエンジニアとの違いとは

データエンジニアに似た職種としてデータベースエンジニアが挙げられます。データベースエンジニアは、さまざまなシステムで利用されるデータベースの設計や構築、運用管理を行うエンジニアで、データの適切な管理を役割とする点はデータエンジニアと共通しています。

ただ、データベースエンジニアは企業の基幹システムなどを含む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が求められます。また、データベースエンジニアが主に構造化データを扱うのに対し、データエンジニアは構造化・非構造化データを問わず広範囲なデータを扱うという違いもあります。

BIエンジニアとの違いとは

データエンジニアに似た職種としてBIエンジニアも挙げられます。通常、データ分析を行う場合は散在しているデータを「データレイク」に集約し、分析できる状態に整えた上で「データウェアハウス」に格納します。

BI（Business Intelligence）ツールを活用する場合は、データウェアハウスからさらに一部のデータを切り出した「データマート」をBIツールで分析することになります。それらBIツールの導入やBIツールと連携したデータマートの作成などが、BIエンジニアの主な役割です。つまり、BIエンジニアがデータ分析を行うための基盤をデータエンジニアが整えるという関係性になります。

データエンジニアの主な仕事内容

データエンジニアは、データ分析や活用のためにデータを整えるのが主な仕事です。ここでは詳しい仕事内容についてご紹介します。

データ分析基盤の設計・構築

データを分析するためには、データ分析基盤が必要です。データ分析基盤とは、データを「収集」「蓄積」「加工」「分析」するためのシステムで、これらの一連の工程をスムーズに行えるように基盤を設計・構築するのがデータエンジニアの仕事です。

具体的には、さまざまなIoTデバイスから膨大なデータを収集し、データサイエンティストが活用しやすい形式でデータを取り出せるような情報インフラの開発などが挙げられます。また、システムの運用時にエラーが起きていないかどうかのチェックや、より利便性を高めるための機能改善も、データエンジニアが担当する場合があります。

データの加工・整理

収集したデータを活用しやすいように加工や整理を行うのもデータエンジニアの仕事です。例えば、収集したデータの中に西暦と和暦が混在していると、データ分析の妨げになる可能性があるため、表記をどちらかに統一するなど、データの形式を加工してそろえることが重要になります。

また、データが破損していたり、重複したりしている場合にも、加工や整理を行うことで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します。

AIや機械学習の運用管理

データの分析や活用には、AIや機械学習の活用が欠かせません。機械学習のシステムは、「教師データ」と呼ばれる膨大なデータを学習することでより高度な分析が可能になります。この教師データを作成するのも、データエンジニアの仕事の一つです。学習する教師データの質が良いほどシステムの性能が向上するため、データを適切に整えながら作成することが求められます。

データエンジニアに必要なスキルや能力とは

データエンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。ここでは具体的なスキルを4つご紹介します。

プログラミングスキル

データエンジニアがデータの処理や基盤構築などを行う上で必須となるのが、プログラミングスキルです。特に、「Python」「Java」「R言語」「Scala」といった言語はデータの処理や分析に広く使用されており、データベースの操作やデータ処理の自動化に役立つため、習得することをお勧めします。プログラミングスキルは、データエンジニアが日々の業務を効率的に行うための土台となる非常に重要なスキルです。

データベースに関するスキル

データエンジニアの主な業務は、データの整理や管理です。そのため、データベースに関するスキルや知識は欠かせません。CSV形式のファイルのような規則性のあるデータを格納するリレーショナルデータベース（RDB）と、文書や画像、動画などの非構造化データを格納する非リレーショナルデータベース（NoSQL）の両方に精通していることが求められます。

具体的には、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」の習得や、NoSQLの代表的なシステムの特性や使用方法を理解しておくことが重要です。

インフラやクラウドサービスに関する知識

データ分析基盤を構築するために、データエンジニアがインフラの構築を担うことがあります。そのため、サーバーやネットワーク、クラウドサービスに関する知識も必要です。「Microsoft Azure」や「AWS」といった代表的なクラウドプラットフォームを活用するスキルや、これらのプラットフォームが提供する各種サービスの特性や使用方法を熟知した上でシステムを設計・構築できるスキルが求められます。なお、クラウドサービスは種類が増加し複雑化し続けているため、常にスキルや知識を更新しておくことが大切です。

分散処理の知識

「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けて処理することで、処理時間を短縮する技術です。データ分析を行うためには、さまざまな場所からデータを大量に収集する必要がありますが、1台のサーバーでは一定時間内に処理できるデータ量に限界があります。

そのため、データエンジニアにはサーバーの負荷を軽減してデータの処理を効率化する分散処理の技術が求められます。分散処理の代表的なフレームワークの特徴を把握し、時と場合に応じて適切に使い分けるスキルを身につけることが重要です。

データエンジニアの年収や将来性

データエンジニアを目指す方にとって、年収や将来性も気になるポイントかもしれません。ここでは、データエンジニアの年収や将来性についてご紹介します。

年収

厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）<愛称：job tag>」によると、データエンジニアの平均年収は628.9万円です。年齢別に見ると、25歳～29歳の465.57万円から年齢とともに年収も上がっていき、55歳～59歳で830.92万円と最も高くなっています。

国税庁の「令和5年分 民間給与実態統計調査」では、給与所得者の1年を通じた平均給与は460万円となっており、データエンジニアはこれを上回っています。データエンジニアはスキルによって年収も大きく変わるため、高いスキルを持つ方なら平均を大きく上回る収入を得ることも期待できます。

将来性

近年は多くの企業でDX化が進んでおり、AIやビッグデータの活用など、データを基にした意思決定が重視されるようになっています。特にAIの分野では、機械学習や深層学習を利用したシステムがさまざまな業界で採用され始めており、高品質な教師データを供給するデータエンジニアの役割は一層重要になっています。

こうした傾向は今後も拡大していくことが予想される一方で、ITの専門的な知識や高度なスキルを持つ人材は不足しています。そのため、データの整理や管理が行えるデータエンジニアの需要はますます高まっていくと思われます。

データエンジニアを未経験から目指す方法

データエンジニアにはさまざまなスキルや知識が求められますが、未経験から目指すことも可能です。ここでは、未経験からデータエンジニアを目指す方法についてご紹介します。

未経験からのキャリアプラン

未経験からデータエンジニアになるためには、基本的なプログラミングスキルやデータベースに関する知識を身につけることが重要です。専門のセミナーやスクールなどである程度のプログラミングスキルを習得したら、小規模なプロジェクトに参加し、プログラマーとして実務経験を積みながら技術を磨いていくことをお勧めします。

また、データ処理や分析に関する理解を深めるために、セミナーやワークショップに参加するのも効果的です。中には、現役のデータサイエンティストが講師を務めるセミナーなどもあり、現場の話を具体的に聞くことができるかもしれません。

勉強にお勧めの資格

データエンジニアになる上で必須となる資格は特にありませんが、業務に役立つ資格は数多く存在します。例えば、独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が実施する「基本情報技術者試験」は、ITエンジニアの登竜門といわれる国家資格で、ITに関する基本的な知識やスキルがあることを示すことができます。IT初心者でもしっかり勉強すれば合格できる難易度のため、未経験からデータエンジニアを目指す方にはお勧めの資格です。

また、取得の難易度は上がりますが、IPAが実施する「データ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に関する高度なスキルを証明することができます。同じくIPAが実施する「システムアーキテクト試験」は、システム開発における設計や開発など、上流工程を担当するエンジニアに必要な知識を持っていることの証明になります。未経験からデータエンジニアを目指す際には、これらの資格取得を目指すことで、高いモチベーションを保ちながら勉強を継続できるかもしれません。

Ｓｋｙ株式会社でデータエンジニアを目指すなら

現在、Ｓｋｙ株式会社ではデータエンジニアとしての新卒採用は募集していません。ただ、さまざまな業種のお客様に対して、業務効率化や課題解決のための業務系システム開発などを行う「クライアント・システム開発」が募集職種に含まれています。開発の多くで「AWS」や「Microsoft Azure」をはじめとしたクラウド環境を利用しており、クラウド上での開発に加えてサービスの選定やシステム構成の検討などに携わることも可能です。

業務系システム開発では、「データ分析・活用支援ソリューション」にも力を入れており、 コンサルティングやマネジメント、システムの構築や活用支援など、さまざまなフェーズでお客様のデータ活用を支援しています。データエンジニアにご興味がある方は、ぜひご参照ください。

まとめ

ここまで、データエンジニアの仕事内容や求められるスキル、年収や将来性についてご紹介してきました。企業のDX化が進み、蓄積された膨大なデータをどのように活用するのかが重要になっている現代において、データの整理や加工を行うデータエンジニアの役割はますます大きくなっています。今後もデータ活用の重要性は増していくことが予想されており、データエンジニアは将来性のある職種です。これからデータエンジニアを目指す方は、ぜひこの記事の内容をご参考ください。