データエンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや資格もご紹介！
最近注目されているデータエンジニアについて詳しく知りたい人もいるのではないでしょうか。
ビッグデータが注目されるようになってから、データ活用をする職種が注目されています。
データサイエンティストやデータアナリスト、データエンジニアなどがありますが、今回は、その中でもデータエンジニアについて解説します。
この記事ではデータエンジニアの仕事内容や必要なスキル、資格などについて解説していますので、ぜひ参考にしてください。（2022年7月時点）
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データエンジニアとは？
データエンジニアとは、データを集め分析できる形に加工・整理をすることや、データ分析を行うための情報基盤を構築・運用する役割を担っています。
昨今、スマートフォンの普及により、人々の消費行動や、企業のマーケティング活動が、インターネット上に移っています。
インターネット上で収集したデータを分析し活用することが、企業の成長と存続に大きな影響を与えることから、企業にとってデータエンジニアの役割は重要だといえるでしょう。
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データエンジニアの仕事内容は？
データエンジニアが、どのような業務に取り組む職種なのか、具体的な仕事内容を解説します。
分析環境の設計・開発
データエンジニアは、データの整理や管理をすることが主な仕事です。
このような仕事を行う際には、データベースの知識が必要とされます。
収集したデータを効率良く蓄積し、利用するための分析環境を整えることが、データエンジニアの重要な役割です。
分析基盤の設計から構築までをデータエンジニアが担当します。
具体的には、必要に応じてデータをスムーズに取り出せるように設計することや、データの取り出しや収納する機能を持つアプリを作ることなども行います。
データの統合が必要となる場合もあり、その際にはシステム開発にも携わります。
データクレンジング
データクレンジングを行うこともあります。
データクレンジングとは、不備のあるデータを処理する作業のことです。
大規模なデータを扱う際には、データの重複や一部欠損、表記ゆれなどが見られることがあります。
このままでは、データの処理が上手く行えません。
問題のあるデータは処理を遅くし、エラーの発生要因になることがあります。
そこで、データクレンジングを行い、データを適切に処理できるように加工するのです。
データクレンジングでは、データを正しく修正し、重複したデータの削除や正規化を行うといった処理を施すのが一般的です。
こうすることでデータの品質を高め、より分析しやすい形になります。
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データエンジニアと似た職種との違い
データサイエンティストとの違い
データエンジニアと混同されやすい職種としてよく挙げられるのが、「データサイエンティスト」です。
どちらも「データを活用する」という点では同じです。
しかし、データエンジニアがする仕事の先に、データサイエンティストが存在する、という意味で、両者の役割は大きく異なります。
| データエンジニア | データを整理・管理するのが役割。 そのためのインフラやシステム、データベースを構築する。 |
データ周辺の知識が必要とされ、上流ではなく、下流工程の現場で重宝される傾向がある。 |
|---|---|---|
| データサイエンティスト | 企業の課題から、データを分析し、どう活用するのかを提案する。 | データの活用までを提案するため、統計学や経営について学ぶ必要があり、ハイスキルなエンジニアが多い傾向にある。 |
データベースエンジニアとの違い
データエンジニアとデータベースエンジニアは責任範囲が異なります。
携わる部分がそもそも違うのです。データエンジニアは、データを分析しやすいよう成形することがメイン業務になることが多いです。
「データそのものを整理する」業務が中心でしょう。
しかし、 データベースエンジニアはデータそのものではなく、データベースを構築する業務を行うため、あくまでデータベースに関する業務のみが責任範囲です。
| データエンジニア | データそのものを整理する。 | データに対して責任を持つ。 |
|---|---|---|
| データベースエンジニア | データベースそのものの構築を担当する。 | データベースに対して責任を持つ。 |
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データエンジニアに必要なスキルセット
データエンジニアにはどのようなスキルが必要とされるのでしょうか。
データベースのスキルや知識
データを扱う作業全般を担当するため、データベースのスキルは必須です。
データベースの1つである「RDB」からデータを取り出すためには、「SQL構文」を用います。
このため、「RDB」を扱うための「SQL」の知識が必要になります。
また、「NoSQL」を扱う場合には、「SQL構文」を使わずにデータの取り出しや格納ができます。
しかし、「NoSQL」は非構造化データを扱うため、「RDB」とは違った知識が必要となります。
このため、「NoSQL」に関する知識やスキルも必須と言えます。
幅広いタイプのデータベースシテムに精通していることが求められるため、「RDB」と「NoSQL」の設計や運用のスキルはどちらも重要です。
また、マイクロソフト社製のソフトウェア「Access」を用いる場合もあります。
分散処理のスキル
データエンジニアには、分散処理スについてのスキルも求められます。
データエンジニアは仕事で膨大なデータを取り扱うので、サーバーに大きな負荷がかかり、処理速度が遅くなりやすいためです。
そこで、分散処理を行うことでサーバーの負荷を軽減して、処理速度を向上させます。
分散処理とは、大量のデータ処理を複数のコンピュータに分けて行わせる方法です。
一台あたりにかかる負荷を軽減できるため、ビッグデータを扱う際によく採用されます。
分散処理に関するフレームワークは、「Hadoop」や「Spark」などがあり、これらのスキルはデータエンジニアに必須ともいえます。
プログラミングスキル
データエンジニアをはじめ、ITエンジニアであればプログラミングスキルは必須といえるでしょう。
データエンジニアの場合は、「Python」や「Java」「Scala」などの扱い方に精通していることが求められます。
例えば、「Python」は、科学計算や統計などのデータ処理でよく用いられる言語です。
データエンジニアであれば、「Python」のライブラリの扱い方から環境構築の方法までマスターしておきましょう。
また、データ基盤の構築の分野においては、「Java」や「Scala」がよく使われます。
例えば、分散処理のフレームワークである「Spark」を使う場合に、「Scala」はよく採用されます。
このため、データエンジニアにとって、「Scala」の知識は必須といえるでしょう。
さらに、分散処理フレームワークである「Hadoop」は「Java」によって記述されているため、「Java」の知識も学んでおくことをおすすめします。
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データエンジニアにおすすめの資格
Professional Date Engineer
Professional Date EngineerとはGoogle Cloud認定資格プログラムの一つです。
データの収集や蓄積をして分析をするスキルを評価します。
データを分析して、課題や成果について客観的な評価ができるスキルを証明できます。
Google Cloud Platformを利用している企業は増えているため、Professional Date Engineerを取得すれば、スキルを評価されやすくなるでしょう。
試験ではデータベースの構築や保守、データ処理システムの設計、セキュリティやビジネスプロセスのモデル化などの内容が含まれます。
さらにデータの可視化や機械学習などについても出題されるのが特徴です。
難易度の高い試験であり、実務経験があっても合格は難しいです。
日本だけではなく世界でも通用する資格となっているので、合格すれば自身の能力の証明に非常に役立つでしょう。
ただし、有効期限は受験してから2年間のみとなっています。
※参考：Google LLC Professional Data Engineer
統計検定（R）（※）
統計に関する知識を証明するのに役立つのが統計検定です。
統計検定では、蓄積されたデータについて統計的に推論を行い、事業戦略を立てるのにも役立つ能力を証明できます。
4級から1級まであり、それぞれのレベルに合わせて選べます。
データエンジニアであれば統計検定2級の合格を目指しましょう。
※統計検定（Ｒ）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。
本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。
情報処理技術者試験
データエンジニアは、情報技術に関して幅広い知識が求められます。
データベース以外の知識も重要です。
そこで、ITに関わる幅広い知識が出題される情報処理技術者試験の受験をおすすめします。
情報処理技術者試験に合格できれば、情報技術に関する総合的な知識や技能を身に付けられるでしょう。
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データエンジニアは将来性が高い？
現在、データエンジニアは、多くの企業で求められるようになり、需要が高まっている職業です。
その理由を詳しく見ていきましょう。
ビッグデータの市場が拡大
IT技術が普及したことで、ビッグデータへの注目は高まっています。
企業が、経営において意思決定をする際には、膨大なデータを調べて分析をするケースが増えているためです。
いわゆるビッグデータの分析を通して、顧客の好みから隠れたパターンや未知の事実などを発見します。
これらは企業が意思決定をする上で有用な情報となるのです。
企業が新しい製品やサービスを展開する上でも、ビッグデータの分析は欠かせません。
そこで、データエンジニアは重宝されています。
多くの企業でデータエンジニアは求められる存在になっており、今後はさらに活躍の場が広がることが予想できます。
今のうちからデータエンジニアになるためのスキルを身に付けておけば、将来そのスキルを活かせる場を数多く見つけることができるでしょう。
セキュリティ対策が必要
現在、社会の情報化が急速に進んでいます。
この流れは今後も変わることはなく、ますます進展することが予想されます。
そのような中で、企業は多くのデータを扱うようになるため、情報漏えいなどのリスクが高まっており、セキュリティ対策が求められています。
このため、データエンジニアに対しても、セキュリティに関する知識やスキルは要求されます。
今後は、データのみの知識があるエンジニアではなく、セキュリティ対策に関して能力のあるデータエンジニアの需要が高まっていくでしょう。
「つまらない」という意見も
データエンジニアとして働いている人の中には、「つまらない」と感じる人もいるようです。
よくある意見がこちらです。
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データエンジニアはデータの整理がメインの業務となることから、上流から下された判断をもとにタスクを進めることが多く、トップダウンになりやすいようです。
そこに違和感があるのであれば、上流に携わるなどのキャリアチェンジがおすすめでしょう。
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データエンジニアになるには
データエンジニアについて、企業からの求人は増加傾向にあるといえるでしょう。
さらに、契約形態も、正社員や派遣社員もあれば、アルバイトなどもあり、業務委託なども加えると、さまざまです。
具体的な目指し方は以下の通りです。
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データエンジニアは求人数が多いという職種であることもあり、派遣やアルバイトなどでチャレンジできる機会があることは大きな特徴です。
正社員として採用されることが難しくても、その他の形で挑戦を続けると、いずれエンジニアとして一人前になれるでしょう。
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データエンジニアが案件を獲得するには？
データエンジニアは、会社員だけではなく、フリーランスとして働く人も多いです。
フリーランスのデータエンジニアとして案件を獲得するには、どのようにすればよいのか説明します。
実務経験を積む
基本的にデータエンジニアの仕事をするためには、実戦経験を積むことが大切です。
具体的には、データベースを扱う仕事の経験を増やすことが重要と言えます。
実際にデータベースを扱うことを通して、さまざまな実践的なスキルや知識を身に付けることができるためです。
このような人材がデータエンジニアとして求められています。
もし、データベースの経験を積みたい場合は、IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」で案件を探すことをおすすめします。
当サービスはフリーランスエンジニアにマッチした案件を紹介しています。
サービスを利用することで、希望する条件の案件を獲得する可能性を高めることができます。
保有案件の中には、データベースに関連する業務を担当する案件も豊富にあります。
データエンジニアとして十分なスキルを持ち、さらにスキルアップを目指している人のであれば、フリーランスとして活動することも可能です。
フリーランスとして活動したい人やスキルアップを目指している人は、ぜひ登録してみてはいかがでしょうか。
記事監修
2006年に株式会社インテリジェンス（パーソルキャリア株式会社）へに入社。 アルバイト領域の法人営業や新規求人広告サービスの立ち上げ、転職サービス「doda」の求人広告営業のゼネラルマネジャーを歴任。 2021年11月からIT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」に携わり、現在サービス責任者を務める。 「一人ひとりが求めるはたらき方や案件との出会いを増やし、キャリアをデザインできるインフラを提供する」ことを自らのミッションとして掲げ、サービス運営を行う。
