エンジニア全般
データエンジニアにキャリアアップしたいけど、具体的な役割や必要なスキルが知りたいという方も多いのではないでしょうか？
データエンジニアは、データインフラの構築、大量データの処理、システム連携の支援などを行い、データを元にした分析や業務効率化を実現できるため、需要の高まりから将来性も大きいといえるでしょう。
この記事ではそんなデータエンジニアに関心がある方へ向けて詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
食品商社営業からシステムエンジニアへと転職後、バックエンドエンジニア（Java, PHP）として尽力。開発リーダーを含む上流工程〜下流工程に携わる。IT関連記事から芸能・法律など幅広ジャンルにて執筆。
データエンジニアとは?
データエンジニアは、企業や組織内のデータを扱う専門家です。彼らの主な役割は、データの収集、保管、処理、アクセスのためのシステムやインフラストラクチャーを設計・構築・維持することにあり、この職種はデータサイエンスや機械学習プロジェクトが効率的に機能するための土台の提供が求められます。
具体的には、データウェアハウスの設計、データベースの管理、ETL（Extract, Transform, Load）の実装、データのクレンジングや変換、そしてデータの整合性とセキュリティを保証する業務が含まれており、これによってデータアナリストやデータサイエンティストがデータにアクセスし、分析やモデリングを行いやすいように業務をサポートします。
データエンジニアは技術的スキルだけでなく、プロジェクト管理やコミュニケーション能力も求められるため、多岐にわたる知識と経験が必要とされる職種といえます。
データサイエンティストとデータエンジニアの違い
データサイエンティストとデータエンジニアは、ともにデータ分析を支える重要な役割ですが、主な業務内容や必要なスキルは異なります。下表のように整理できます。
| 比較軸 | データサイエンティスト | データエンジニア |
|---|---|---|
| 主な業務 | モデル構築、分析業務 | データ処理業務 |
| 必要とされるスキル | 統計、機械学習、分析手法に関する知識 | SQL、クラウド、ETLツール等のデータ処理スキル |
| 主な成果物 | 分析レポート、予測モデル | 分析基盤、データセット |
データサイエンティストは、本質的な分析業務に注力しますが、データエンジニアが裏方として分析環境や資料を構築することで、全体としての分析生産性が向上するといえます。お互いに連携しつつ、得意な領域に特化することが重要です。
例えば、データサイエンティストは商流や顧客データを分析し、売上予測モデルの構築に注力します。一方でデータエンジニアは、こうした分析作業を支える基盤として、ETLツールを用いて基礎データを整備したり、クラウド上に分析用データベースを構築したりすることで、分析業務の加速化を実現します。
このように、データサイエンティストとエンジニアが互いの強みを理解し、適切に業務を分担することで、データ分析における生産性と品質の向上が図れます。データ倉庫の運用・管理を担うデータエンジニアの存在が、データサイエンティストがより高度な分析をしていくために重要なのです。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは、データを扱う専門家として、
・データ分析を支える基盤づくり
・大量データの処理
・システム間の連携調整
など、主にバックエンドの業務を担当します。
ここでは、それぞれの項目について深掘りしていきます。
データ活用のための基盤作り
データエンジニアはデータを扱いやすく整える専門家とも言え、彼らは大量の情報を管理しやすくするために、データウェアハウスやデータレイクと呼ばれる特別なストレージシステムを設計・構築します。これによって企業はさまざまなソースから収集したデータを一か所に集め、簡単にアクセスできるようになります。
データウェアハウスは整理されたデータを保存する場所で、主に報告や分析に使用されています。一方、データレイクは形式を問わずあらゆるタイプのデータを保存でき、必要に応じて柔軟にデータを抽出して使用することができます。
このように、データエンジニアはこれらのシステムを使って、データを集め、必要な形に整えて、保存する業務を担います。
また、データの収集には自動的に行うシステムが必要で、このシステムをデータパイプラインと呼びます。例えば、ウェブサイトの訪問データやSNSでの活動データなどを自動的に収集して、分析可能な形で保存します。
データエンジニアはこのような基盤作りを通じて、データを効率的に扱いやすくし、企業がデータを活用して新しい情報を得られるようにサポートしていきます。
大量のデータの加工や整理
データエンジニアは膨大なデータを管理して分析に適した形に加工する業務も担います。
彼らの役割には、日常的に集まるデータを整理し、分析しやすく変換する作業が含まれており、これによってデータの品質を向上させ、分析の精度を高めるために重要となります。
また、データの品質を保証するためには、欠損しているデータの補完やデータの正規化（ばらつきを一定の範囲に収める処理）が必要で、この作業を行うことでデータ全体の品質が保たれ、データサイエンティストがより正確な分析を行うことが可能になります。
大量のデータを扱う際は、データのパフォーマンスも重要でしょう。
データエンジニアは、データを効率よく保存・アクセスするためのシステム設計を行い、必要に応じてデータの格納方法を最適化していくという業務も求められます。
このように、データエンジニアはただデータを集めるだけでなく、それを「使える形」に変え、企業がデータを最大限活用できるようにする役割を担っています。
システム連携支援
データエンジニアは、データサイエンティストや他の部門と連携してデータを活用し、目標を達成するためのサポートを行います。
具体的な仕事としては、マーケティング部門が使うダッシュボード（一つの画面に重要な情報を表示するシステム）の開発や、予測分析を行うためのシステムの基盤を構築することがあり、これによって部門間でのデータの共有や活用が促進されます。
また、データエンジニアは、会社の内外からの多様なデータ源をつなぐ作業も行います。これには、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）やリアルタイムデータ処理技術を使用して、データを効率的に集めて配布することが含まれます。そして、これらの作業を行う上で、他の部署とのコミュニケーションを密に取る能力も非常に重要です。
このように、データエンジニアは技術的なスキルだけでなく、プロジェクトを円滑に進めるための協調性や外部との連携も必要とされる職業といえるでしょう。
機械学習やAIのマネジメント
データエンジニアは機械学習や人工知能（AI）のプロジェクトを管理し、これらの技術が企業の目標にどのように役立つかを確実にする重要な役割を担っています。
データ収集では、ウェブサイトの利用情報やSNSからのフィードバックなどの分析に必要なデータを見極めて集めますが、これにはウェブスクレイピングといった技術が用いられています。
次に、収集したデータを加工することで、分析しやすい形に整えます。これには、欠損しているデータの補完やデータの標準化（正規化）などが含まれます。
そして、モデル構築のフェーズでは、機械学習やAI技術を利用して収集および加工したデータから予測モデルや有益な情報を抽出します。ここでデータエンジニアはデータを分析して、モデルが実際のプロジェクトやシステムで活用できるのかの確認を行います。
最終的に、分析から得られた知見やモデルを組織全体で活用できるようにするため、結果を分かりやすく可視化して他部門との連携を行っていきます。
データエンジニアがもたらす効果
情報社会が加速する現在、AIやビッグデータ、機械学習などの様々な分野で日々技術が進歩しています。
大容量のデータを扱うためには、それらに対応できるだけの技術を備えたシステムや仕組みを使いこなす必要があり、データエンジニアはそれらを活用する職種の1つと言えます。
日本のIT人材はおろか、データ収集・分析に特化したデータエンジニアはさらに母数が少なく常に需要が高くなっており、あらゆる業務支援を行うために企業や市場に多大な影響を与える存在ともいえます。
ここでは、データエンジニアが行う作業がもたらす、具体的な効果についてそれぞれの項目で解説していきます。
データ活用で新規事業創出
データエンジニアが収集・分析した顧客データを元に、ニーズに合った新商品・サービスを開発できる可能性が広がります。
例えば、SNSやレビューサイトから顧客ニーズに関するテキストデータを抽出し、商品開発のアイデア創出に役立てることができます。また、新サービス導入前にプロトタイプを作成し、利用データから需要や課題を事前に推定することも可能です。
このほか、競合他社との差別化要因をデータから導き出し、独自のサービスを打ち出すことにもつながります。これらの取り組みを通じて、データエンジニアが中心となってゼロから新事業を創出していくことが期待されています。
業務効率化とコスト削減
また社内データを分析することで、業務改善点を発見し、生産性向上とコスト削減を実現できるでしょう。
例えば、過去の営業活動データから顧客属性をそれぞれ分析し、営業リソースの最適な配分を導き出すことができます。損益分岐点を意識した、営業戦略の決定にもつながるでしょう。
また、在庫管理データから全く売買が動いていない在庫の特定や発注ロットの最適化を行うことで、資金繰り改善と在庫保有コストの削減にも貢献できます。
このように、データエンジニアが実施する業務プロセスの分析を通じて、業務効率化とコスト削減を図ることが可能となります。事業基盤を強化するためには、欠かせない人材といえます。
従業員のスキルアップ
加えて、社内人材に対するデータリテラシー教育を、データエンジニアが担うことで、社員のデータ分析スキルも向上していきます。
例えば営業社員向けに、BIツールの操作方法やデータ分析の基本的思考法を研修することで、自律的な数値管理と業績改善を推進することができます。
また製造現場の担当者向けに、機械データ解析の手法を伝達することで、エンジニアではない担当者でもデータサイエンスの視点を業務に取り入れられるようになります。
このように、社内人材のデータリテラシー向上を支援することは、データエンジニアに求められる大切なミッションです。組織的なデータ活用力が、総合的に高まっていく結果となるでしょう。
データエンジニアに求められるスキル・知識
データエンジニアには、データ処理から分析まで多岐にわたる専門スキルが要求されます。主な必須スキルを整理すると以下の通りです。
プログラミングの基礎知識
PythonやSQLといった、データ処理言語の基本的なコーディング能力が基本中の基本です。
機械学習モデル構築のためにPythonを使いこなすことは、今やデータエンジニアには欠かせません。深層学習フレームワークを利用したニューラルネット構築等、コーディング力が実装能力を大きく左右すると言っても過言ではないでしょう。
また、RやScalaといった言語も活用できると良いでしょう。
特にApache Sparkでの使用を目的としている場合はScalaが好まれており、統計分析やグラフ作成を行う場合はこれに特化した言語であるRが向いています。
コーディングを通じた課題解決力こそが、データエンジニアの真価であり、その基盤となるのがプログラミングスキルです。常に研鑽を積む姿勢が求められます。
データベースに関する知識と設計力
大量データをいかに格納し、効率的な入出力を実現するかというデータ構造の設計力も重要視されます。
例えば、分析目的に応じて、行ストレージと列ストレージを使い分ける判断が求められます。大量の時系列データの場合は列指向のデータフォーマットが向いている一方、頻繁に条件検索する必要がある場合にはJSON等の行指向の構造が適しています。
この他、クラウド上のデータレイクとデータウェアハウスを。効率良く連携するアーキテクチャを設計できることも重要なポイントでしょう。コストと分析効率のバランスを考えられる、柔軟なセンスが必要です。
こうした適応力のあるデータ設計力が、大量データをうまく取り扱うためのポイントを握っていると言えるでしょう。今後の拡大にも備えられる、柔軟性が不可欠なのです。
インフラやクラウドに関する基礎知識
データプラットフォームを、クラウド上に構築・運用するための知見も必要不可欠です。
例えば、データレイクをAWS上に構築する場合、S3とGlueを組み合わせてデータカタログ機能を実現したり、Redshift SpectrumでSQLエンジンからS3上のデータに、直接アクセスできるよう処理します。つまり、クラウドネイティブなサービスを頻繁に利用することになります。
またIoTデバイスから送信される、大量のストリーミングデータをリアルタイム処理する場合は、KinesisやLambdaといったサーバレス技術を用いるアーキテクチャが一般的です。
このように、クラウド基盤を「どう使うか」が、データエンジニアにとって重要な部分となります。最新クラウドサービスへの対応力が、イノベーションスピードを確保するためにも欠かせません。
※Redshift Spectrum・・・Redshiftの機能の1つで、RedshiftクラスタのSQLを使いAmazon S3に保存されたファイルを直接クエリすることができる。
※Kinesis・・・リアルタイムで大量のデータを収集・処理することができるフルマネージドサービス。リアルタイム分析に適している。
※Lambda・・・サーバのプロビジョニングや管理が不要な、イベント駆動型のコンピューティングサービス。他のAWSサービスと連携して利用されることが多い。
フレームワークに関する知識
データエンジニアに求められるフレームワークの知識は、大規模データの処理や分析に不可欠といえます。
特にApache Hadoopはデータを分散して処理するためのオープンソースフレームワークであり、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扱うことが可能です。
また、Apache Sparkも重要で、Hadoopよりも高速にデータを処理できるという特徴があり、機械学習やリアルタイムデータ処理など、さまざまな高度なデータ解析に利用されています。
これらのフレームワークを習得することで、データエンジニアは複雑なデータ操作を効率的に実行し、ビッグデータの潜在的な価値を最大限に引き出すことができます。
データ分析スキル
分析プロセスをビジネス的視点で理解し、課題設定と解釈ができることが求められます。
例えば、単に売上実績を正確に予測するだけでなく、予測精度を向上させることで在庫削減や、売上拡大にどの程度結びつくのかを判断できることが重要です。ビジネスインパクトという観点から課題の本質を理解する力が問われます。
同様に、統計的に有意であるからといって、モデルの因果関係が業務的な因果関係を意味しているとは限りません。相関と因果の区別をつけ、分析結果の意味を過度に単純化しない、柔軟な解釈力がデータエンジニアには求められているのです。
つまり、論理的思考力に加え、深いビジネス感覚と柔軟な判断力の3つが揃って、初めてデータを真に活用できるのです。
コミュニケーション能力
ステークホルダーと円滑に連携するための対話力や、傾聴力が不可欠なスキルといえます。
データエンジニアに求められるのは、技術要件を正しく特定するための質問力とともに、分析結果のビジネス的意味を的確に説明できる解説力です。
例えば、営業部門が必要としているレポーティングの精度や、マーケティング部門がどのような予測を求めているのかを丁寧にヒアリングすることが重要です。一方で、分析ロジックを平易な表現で視覚化して、説得力を持って提案することも求められます。
つまり、論理的思考と卓越した説明力を併せ持つことが、データエンジニアには欠かせないコミュニケーションスキルなのです。対話を通じて相互理解を深める姿勢が何よりも大切だと言えるでしょう。
データエンジニアになるための方法
データエンジニアになるには、データの収集、加工、分析技術を身につけることが不可欠です。
ここでは、データエンジニアを目指す上で役立つ資格とその学習方法、未経験から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詳しく解説していきます。
役立つ資格と学習方法
データエンジニアとしてキャリアを築く上で、特定の資格が役立つ場合があります。
「Cloudera Certified Professional（CCP）」や「AWS Certified Big Data – Specialty」などの資格は、大規模データ処理技術に関する深い知識と技術を証明するものです。
これらの資格を取得するには、オンラインコースや公式のトレーニングプログラムで学習することが一般的となっています。
また、Apache HadoopやApache Sparkなど、特定の技術を深く理解するための専門書を読むことも効果的で、これらの学習を通じて実際のプロジェクトやケーススタディに取り組むことで、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。
未経験からのデータエンジニアになるには
未経験からデータエンジニアになるためには、まず基本的なプログラミングスキルの習得から始めることがおすすめで、特にPythonやSQLなどはデータ分析に広く使用される言語のためこれらから学習すると良いでしょう。
次に、データベース管理やETL（Extract, Transform, Load）に関する知識を深めることが重要です。
しかし、いくらスクールや独学で学習を進めたとしても実際のプロジェクトに携わらないことには本質的な知識と経験値が得られません。
実際に小規模案件を受注したり思い切って転職したりするというのも大切で、海外に住む方が英語の上達が早くなるように、実際に転職して業務を経験しながら学習する方が最も効率が良く学べるためです。
データエンジニアの将来性
DXの加速化とデータ活用ニーズの高まりから、データエンジニアへの需要は今後ますます拡大していくと考えられます。
ニーズの高まり
あらゆる業界でデータを活用した意思決定が進む中、データエンジニアに対する需要は引き続き高い水準にあるでしょう。
小売業界では商品開発や店舗運営の最適化が進められていますし、製造業界でも品質データや設備データを解析して、品質の向上を図る取り組みが進められています。
このように、業界水平を問わずデータ活用への本格的な参入が確実視されており、その基盤を支えるデータエンジニアに対する需要の高まりは必至です。データ分析が持つ効用と重要性は、業界関係なく広く認知されつつあると言えるでしょう。
レガシー業界での需要
従来型の業界でも、データ分析の重要性が認識されつつあり、需要は着実に広がっています。
建設業界では、過去工事データや故障履歴、気象データ等を分析して、工事計画の精度向上やリスク回避を図ったり、運輸業界においても、運行記録や車載センサーデータをもとに輸送ルートの最適化などが進められています。
このように、社会インフラを支える業界や地場産業など、いわゆるレガシー領域でもデータエンジニア需要が着実に高まってきているといえます。デジタル化を機に革新が迫られていると言えるでしょう。
専門性の細分化
さらに、音声や画像といった新しいデータへの対応など、専門領域の細分化もより加速するでしょう。
音声データや画像データを解析し、活用する動きが活発化しているため、音声や画像といった非構造・マルチメディアデータを専門的に処理できるデータエンジニアが今後さらに需要を高めていくことが予想されます。
加えて、時系列データやネットワークデータといった、特定分野のデータ解析も専門性が問われるでしょう。深いな知見が要求される時代となっていると言えます。
データエンジニアまとめ
今回の記事では、データエンジニアの役割やスキルといった基本的なポイントを解説しました。データインフラ構築から分析業務まで、多岐にわたるデータリテラシーが求められることがお分かりいただけたでしょう。
本記事が、データエンジニアへの理解を少しでも深めていただければ幸いです。今後、自社にデータエンジニアを採用することを検討されている方も多いのではないでしょうか。
その場合は、株式会社Jiteraにご相談いただければと思います。データ活用のパートナーとして、全面的にサポートさせていただきます。
