データエンジニアの仕事内容は?必要スキルやデータサイエンティストとの違いも解説

データエンジニアとは?

PoSの販売データ、ECサイトでの顧客の購入データ、さらにはIoTやAIの活用など、ビジネスにおけるデータの重要性はますます大きくなっています。データエンジニアは、一言でいえば、そうした重要なデータをフルに活用できるように収集・整理する人材。さらにそうした仕組みとなるデータ基盤を開発・構築する人材。今後のビジネスに不可欠な人材であり、企業の競争力の源泉を支える人材と言えます。

データエンジニアの役割

私たちのまわりでは毎日、膨大なデータが生み出され、蓄積されています。しかし膨大なデータも、そのままでは単なるデジタルデータに過ぎません。活用されずに、生み出され続けるのであれば「デジタルのゴミ」とも言ってもよいでしょう。
データエンジニアは、そのままではゴミにもなりかねないデータを活用できる形に変えること、そして膨大なデータを活用するための基盤を整え、運用することがその役割です。

データエンジニアの人数

データエンジニアの人数については、まだ明確なデータはありませんが、あるリサーチ会社のデータによると、日本国内のデータ分析関連人材は2020年度は約9万人、2023年度には約14万人になると予測されています。データ分析関連人材は、必ずしもデータエンジニアとイコールとは言えませんが、人数は増えていくと予測されています。

データエンジニアの将来性・人材需要

前述したようにデータエンジニアは需要がますます大きくなっています。データエンジニアの将来性・人材需要は拡大する一方と考えても間違いないでしょう。実際、経済産業省のIT人材についての調査は、IT人材の需要と供給のギャップは、2030年には最大で約79万人にまで拡大すると結論づけています。また「先端IT人材」は2030年に55万人不足するとの調査結果もあります。
データエンジニアはまさに、これからのビジネスを支える「先端IT人材」。需要は拡大し、将来性は広がっていると言えます。

データエンジニアとデータサイエンティストの違い

「データエンジニア」と似た言葉として「データサイエンティスト」があります。データサイエンティストの方がよく知られているかもしれませんが、それぞれの役割・業務内容は違います。わかりやすく言えば、データエンジニアはデータを活用できるようにする仕事であり、そのデータを分析・活用するのがデータサイエンティストです。
データエンジニアには、まさにエンジニアとして最先端のデータ基盤を設計・構築・運用するスキルが求められます。一方、データサイエンティストはデータを読み解き、新しいビジネスの可能性を見出します。名称こそ似ていますが、まったく異なる仕事です。

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアは具体的にどのような仕事をしているのでしょうか。データエンジニアの仕事内容を解説します。

仕事内容①:データの収集・蓄積

まずはデータを収集・蓄積することがデータエンジニアの仕事の第一歩です。データを収集・蓄積する「仕組み」を作ると言った方が正確でしょう。ビジネスに必要となるデータをどこから、どのようにして、どのような形式で収集し、蓄積していくか。必要なデータ、あるいは必要となるであろうデータを、的確に、収集・蓄積します。

仕事内容②:データのクレンジング

収集・蓄積されたデータは、そのままでは活用できません。この段階のデータはいわば「バラバラの素材」です。データを活用するための前段階として、形式を統一することはもちろん、破損したデータ、不正確なデータなどを特定して、修正する「データクレンジング」と呼ばれる作業を行います。

仕事内容③:データの可視化

クレンジングで整えられたデータは、まだ文字や数字の羅列。多くの人はそのままでは活用できません。そこでデータを経営戦略などに活用できるよう、目に見える形に可視化します。この際、BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールを使用することもあります。

仕事内容④:データ基盤の開発・構築・運用

そして、データの収集・蓄積、クレンジング、可視化の作業を効率的に、スムーズに行い、全社的なデータ活用を推進するための「データ基盤」の開発・構築・運用もデータエンジニアの大きな仕事になります。
さらにAI(人工知能)を経営に活用する際には、AIの学習のために必要なデータを整えることもデータエンジニアの重要な仕事になります。

データエンジニアに必要とされるスキル

データ基盤の開発から、実際のデータの可視化まで、データに関する幅広い領域をカバーするデータエンジニア。必要なスキルを見ていきましょう。

スキル①:プログラミング

大量のデータの処理、そしてデータ基盤の開発にもプログラミングスキルは必須です。データ処理が得意なプログラミング言語「Python」や「R」、データ基盤の構築に欠かせない「Java」、その後継とも言われる「Scala」をマスターしておくことがデータエンジニアには必須です。

スキル②:データベース

データを蓄積・整理するためにはデータベースのスキルも欠かせません。高度な処理が得意なRDB(リレーショナルデータベース)はもちろん、処理速度が早く、大量データの処理に向いているNoSQLの知識も必要になります。

スキル③:分散処理

大量のデータは複数のコンピューターを使って処理します。そのために欠かせないのが分散処理のスキルです。
具体的には「Hadoop」「Spark」といった分散処理フレームワークのスキルが必要です。

スキル④:クラウドなどのITインフラ

データ基盤を開発・構築・運用するためには、サーバーやネットワークなど、いわゆるITインフラのスキルも必要です。特に今では、クラウドの利用が増えているため、各種クラウドサービスの知識も欠かせません。

スキル⑤:データ分析

データ分析は、データエンジニアよりもデータサイエンティストに求められるスキルですが、データエンジニアはデータサイエンティストと連携して仕事をすることになります。データ分析のスキルを身につけていれば、より高度な連携が可能になります。

スキル⑥ビジネススキル

データエンジニアの最終的な仕事は、データをビジネスに活用すること。そのためにはビジネススキルが必須であることは言うまでもありません。自社の強み・弱み、競合の動向、市場の将来性などの理解から、ロジカルシンキング、プレゼンテーション能力など、ビジネススキルを高めていくことが求められます。

データエンジニアが主に使うプログラミング言語

データエンジニアに必須のプログラミングスキル。どのような言語が使われているのでしょうか。

言語①:Python

Pythonは、Webサイトの構築から、AI(人工知能)や機械学習までさまざまな分野で利用されていますが、特にデータ処理が得意なプログラミング言語として人気を集めています。

言語②:R言語

R言語は、統計解析とグラフィック処理に特化したプログラミング言語です。Pythonの特徴が、その応用範囲の広さだとすれば、R言語は統計処理と可視化に特化した言語です。

言語③:Java

Javaは汎用性の高さから、今、世界中で最も使われている言語のひとつです。アプリやシステムの多くがJavaで開発されています。データエンジニアに欠かせない分散処理フレームワークの「Hadoop」や「Spark」を扱う際に、Javaのスキルが必要になります。

言語④:Scala

Scalaは、Javaの後継とも言われるプログラミング言語です。Javaと高い互換性を持ちながら、動作が早く、簡単に扱えるなどのメリットがあります。比較的新しい言語などで、いち早くマスターすれば、データエンジニアとして強力な武器になります。

未経験からでもデータエンジニアになれるのか?難易度は?

データエンジニアには専門的な、高いスキルが求められます。ですが、未経験でもデータエンジニアになることは可能です。
専門的なスキルが求められるということは、逆に言えば、必要なスキルはある程度、絞られると言えます。前述したPython、R、Java、Scalaといったプログラミング言語を学べば、データエンジニアとしてスタートできます。そこからデータベースの知識、分散処理の知識を実践を通して身につけていけば、決して簡単とは言えませんが、データエンジニアとしてのキャリアを確立できます。

データ時代を支えるデータエンジニア

AI、IoT、DX(デジタルトランスフォーメーション)…。さまざまな言葉が登場していますが、これからの時代は文字通り「データ時代」です。データを活用できるかどうかが、ビジネスの成否を左右します。データ時代を支える存在、それがデータエンジニアです。

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