データ分析や機械学習など、膨大なデータを扱う企業にとって欠かせない人材といえば、データエンジニアです。この記事ではデータエンジニアとはどのような職種かに加え、必要なスキルや資格も詳しくご紹介します。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアは、データ分析・活用に関わる専門職です。データの収集や調整、データ管理を担い、データ管理のための情報基盤を構築・運用することが主な業務です。また機械学習やAIの分野において、学習データを作成することもあります。
データサイエンティストやデータアナリストとの違い
データ分析・活用に関わる職種といえば、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とデータエンジニアは、業務が重複しているケースもありますが、厳密には異なります。
データサイエンティストはデータ分析・活用のスペシャリストであり、データ分析とビジネス改善の提案が主な業務です。データ分析モデルやアルゴリズムを構築してデータを分析し、データの分析結果をもとに経営やマーケティング、営業などビジネスの改善に向けた提案を行います。
また、混同されやすいデータ分析に関する職種として、データアナリストも挙げられます。便宜的に、データサイエンティストはデータ分析の専門家、データアナリストは企業の意思決定支援を行う職種という使い分けがなされることもあります。データエンジニアの主な役割は、データサイエンティストやデータアナリストが使うデータを正しい形式に整え、管理することです。
データベースエンジニアとの違い
もうひとつ、名前が似ている職種にデータベースエンジニアがあります。
データエンジニアとデータベースエンジニアは、データベースを構築し、データを正しく管理する点については同じです。両者ともデータベースやインフラなどの知識が必要となります。
異なるのは、データの利用目的および管理方法です。データベースエンジニアは業務システムからWeb系サービスまで、あらゆるデータを扱います。対して、データエンジニアは分析のためのデータを管理します。分析のためのデータは膨大であるため管理方法も異なり、分散管理を使った技術やクラウドサービスが用いられます。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは、データ分析業務のうち、主に下記を担当します。
情報基盤の構築・設計・運用
情報基盤となるインフラを設計し、構築・運用を行います。まずデータベースやクラウドサービスを選定し、インフラを構築した上で、データサイエンティストが問題なくデータを取り出し分析に使えるよう、データを格納します。その後は、情報基盤がエラーなく稼働しているかどうか監視するとともに、エラーが起こった際には対処を行います。
データ整理・加工
分析に使うデータはたいていの場合、そのままでは使えません。情報基盤で一元化して管理するためには、データの構成を統一する、一部が欠けているデータを補う、データの重複をなくすなど、データを整理・加工する必要があります。
AI運用データの作成
機械学習やAI開発においては、AIに学習をさせるためのデータである「教師データ」の作成が実施されます。質の良い教師データを取り込むことでAIの性能が向上するため、データを適切に整えながらの作成が必要です。この教師データを作成することも、データエンジニアの仕事です。
データエンジニアへの転職に必要なスキル
データエンジニアとして働くためには、以下のようなスキルや資格が必要となります。
データ管理の基礎知識
データエンジニアには、データ管理のための基本的な知識と設計スキルが必要です。特にリレーショナルデータベース（RDB）についての知識と、データを出し入れするためのSQLのスキルは必須です。
インフラ・分散処理に関する知識
データ分析基盤となる、サーバーやネットワークの知識とともに、分散処理に関する知識も必要となります。分析に使うデータは大量であり、1台のサーバーで一定の時間内に処理することができるデータ量には限界があります。そこで膨大なデータを複数のサーバーに分散して処理する技術が使われます。
代表的な分散処理の技術としては、オープンソースソフトウェアの分散処理システム基盤である「Hadoop」が挙げられます。
クラウドサービスの知識
分散処理の技術を使った、クラウドのプラットフォームの知識も必要です。「Amazon EMR」「Google BigQuery」など大手のパブリッククラウドサービスのほか、「Snowflake」「Vertica」といった海外の企業が開発したサービスがあります。また機械学習においても、「Amazon SageMaker Studio」などのクラウドサービスを知っておきたいところです。
プログラミングの知識
データエンジニアはプログラミングを行う機会もあります。データ分析に使われるPython、R言語や、分散処理システム基盤で使われるJavaは経験があると良いでしょう。
数学、統計学
データ分析のための基礎知識として、微分積分をはじめとする数学、統計学の知識も必要になります。
情報収集能力
データサイエンスは、技術の進歩のスピードが速い業界です。必要な資料がない、日本語に翻訳されていないといったことも多々あります。したがって外国語の公式ドキュメントも熟読する、ベンダーに問い合わせる、また自分で試行錯誤することなど、情報収集は能動的に行うことが必要です。
データエンジニアの業務に役立つ資格
データ管理に関するIT資格や統計学に関する検定は、下記の通りです。
※（）内は主催企業・機関
- データベーススペシャリスト試験（情報処理推進機構、以下IPA）
- システムアーキテクト試験（IPA）
- Googleプロフェッショナル データエンジニア（Google）
- CCP データエンジニア認定試験（Cloudera）
- 統計検定（一般財団法人 統計質保証推進協会。総務省・経済産業省ほか後援）
データベーススペシャリスト試験
データベース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のデータベースに関する高度な技能を有しているかどうかを問う試験で、企業の膨大なデータを管理している人やビジネスの意思決定をする際のデータ分析基盤を提供するデータ管理者などにおすすめの試験です。データベーススペシャリスト試験は情報処理技術者試験の高度区分試験に分類されており、難易度の高い試験となっていますが、取得することで膨大なデータを活用できる人材として期待されます。
公式サイトはこちら：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html
システムアーキテクト試験
システムアーキテクト試験も、情報処理技術者試験において高度区分試験に分類される、専門性の高い国家試験です。試験では、システム開発における設計や開発といったいわゆる上流工程を担当するエンジニアに必要な知識が問われます。
公式サイトはこちら：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sa.html
Googleプロフェッショナル データエンジニア
Googleプロフェッショナル データエンジニアは、データエンジニアリング・分析に関わるGoogle Cloudのプロダクト知識を網羅的に問う試験です。難易度はあまり高くないものの正答率約80%以上で合格となるため、入念な勉強が求められます。
公式サイトはこちら：https://cloud.google.com/certification/data-engineer?hl=ja
CCP データエンジニア認定試験
CCPデータエンジニア認定試験は、企業向けデータクラウドのプラットフォームを提供するClouderaが運営している資格です。試験問題は英語で出題されるうえ難易度が高い資格ではありますが、取得することで国外での転職の際にも役立ちます。データへの変換や格納などのデータエンジニアとして働く上で必須となるスキルが問われます。
公式サイトはこちら：https://www.cloudera.com/about/training/cdhhdp-certification/ccp-data-engineer.html
統計検定
統計検定は一般法人 統計質保証推進協会が主催しており、日本統計学会が公式認定している資格です。統計の基本的な知識や活用力が求められ、データに基づき客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力が試されます。
1級から4級までレベル分けされており、未経験の方は4級、実務レベルの知識を得るためには2級以上を取得することが必要であるとされています。
公式サイトはこちら：https://www.toukei-kentei.jp/
データエンジニアを目指す人が資格を取るメリット
前述の通り、データエンジニアになるために資格取得は必須ではありませんが、資格を取得することで以下のようなメリットが期待できます。
スキルの証明になる
将来的であったとしても、転職する際にスキルをアピールできるのは資格取得の大きなメリットです。データエンジニアに限りませんが、資格を持っていることで客観的なスキルの証明となり、その人がどのくらいの知識や技術を知っているのか採用側もすぐに分かります。また、未経験でデータエンジニアに転職することを目指している場合、資格取得の過程でプログラミングの基本やアルゴリズム、システム開発の業務に必要な知識を体系的に学ぶことができます。
資格手当の対象になる
データエンジニア関連の前述の資格取得に対し、資格手当を支給する企業も多く見られます。国家資格と民間資格で手当の金額が異なることがあり、全ての企業が資格手当を支給しているわけではないため、事前に勤めている企業に確認してみましょう。
データエンジニアの転職市場・将来性
データサイエンスの分野は、でも「人材育成が急務」とされています。データエンジニアは、データサイエンティストが扱うデータに関わる人材として、今後も求められていくことでしょう。
多職種からデータエンジニアにキャリアチェンジする
データエンジニアは、他の分野で活躍したエンジニアがキャリアチェンジする例が少なくありません。たとえばシステムエンジニアの中には、データの収集・分析、データウェアハウス構築・運用の業務にあたってきた人がいます。また運用を行っているエンジニアは、不具合が発生した場合やサービス改善に役立てるためにログを分析することもあります。このような分析業務が、データエンジニアとなっても活かせるのです。
データエンジニアから次のキャリアへ
データエンジニアとしてキャリアを積んだ後、キャリアを広げるとすれば、下記のような方向性が考えられます。
データサイエンティスト
データエンジニアはデータサイエンティストと関係が深く、スキルと人脈を活かしてデータサイエンティストになる道があります。
AIエンジニア・機械学習のチームで貢献
機械学習やAI開発に関わった経験があれば、AIエンジニアへの転向も視野に入れることができます。
また近年では、機械学習（ML: Machine Learning）の効率的な開発・運用のために、開発チームと運用チームが協力するMLOpsという考え方もあります。MLOpsを推進しているプロジェクトに参画するのも1つの手です。
データベースエンジニア、インフラエンジニアなど
データ管理の知識を活かし、データベースやインフラなどそれぞれの分野に特化していく道もあります。
データエンジニアに向いている人の素質とは？
データエンジニアは、データに誤りがないよう細心の注意を払い、間違いを早急に修正できるといったように、誠実かつ冷静な姿勢で業務に取り組める人が向いています。また、どちらかと言うとジェネラリスト志向ではなくスペシャリスト志向の人の方がデータエンジニアに向いているという声もあります。例えば営業職や、企画関連の仕事、経営に近い仕事では人間としての総合力が求められるようなジェネラリスト寄りの仕事ですが、データエンジニアはデータとテクノロジーに関する専門価値が価値提供の源泉となります。もちろん、プレゼンテーション能力や論理的思考などの汎用スキルも大きな武器になりますが、これらはデータとエンジニアとしての必須能力ではなく、データとテクノロジーに関する専門能力が高ければデータエンジニアとしてのキャリアアップが可能となるでしょう。データエンジニア｜まとめ
近年では私たちが扱うデータ量は増大し、その種類も多様化しています。その分データエンジニアの需要は伸びており、求められるスキルの幅も広がりつつあります。特に、今までデータの利活用に遅れを見せていた飲食や小売業界、工場などの業界や、経理や法務、人事などのポジションに特化したデータエンジニアが今後より一層必要とされることが予想されています。
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