データエンジニアは何をする人？機械学習には欠かせない人材

大規模データが活用されるようになった昨今、データエンジニアの存在はますます高まってきています。

データ分析や機械学習に取り組む企業にとって欠かせない人材ですが、実際はどのような存在なのかわからないという方もいます。

データエンジニアはデータ分析をする上で欠かせない、縁の下の力持ち的存在です。

今回は初学者の方に向けて、データエンジニアについて解説します。データ分析に興味のある方は必見ですよ。

データエンジニアとはデータ活用のための基盤を作るエンジニアのこと

データエンジニアとは、厚生労働省によると「膨大なデータを分析するためにデータの整理や管理を行ったり、複雑で大規模なデータが活用できるよう情報基盤の構築や運用を行う」エンジニアです。

情報化が進展した今日、ビッグデータを活用する機会が増えています。ChatGPTに代表されるAIの進化により、その需要はますます高まっていると言えるでしょう。

データエンジニアは、そうしたデータを収集・整理・管理をし、情報基盤の構築や活用まで行います。

ですが、データエンジニアには似ている職業があります。仕事内容を知る前に、まずは以下の違いについて理解しておきましょう。

• データベースエンジニアとの違い
• データサイエンティスト・データアナリストとの違い

出典：厚生労働省「職業情報提供サイトjobtagより」

データベースエンジニアとの違い

データエンジニアと似た名前の職種にデータベースエンジニアがあります。初めて名前を聞く方からすると、何が違うのか疑問を感じるところでしょう。

両者とも、データベースを構築し、データを正しく管理する点においては同じです。

では何が違うかというと、以下の点になります。

• データの利用目的
• データの管理方法

データエンジニアが扱うのは、分析で使うデータのみです。データベースエンジニアのように、あらゆるデータを扱うわけではありません。

一見すると楽なように感じますが、分析のためのデータは膨大です。データベースエンジニアとはデータの管理方法も異なるため、分散管理といった独自の方法が使われます。

このようにデータベースエンジニアとは、データの利用目的・管理方法の部分で異なります。

出典・参考「Computer Futures」

データサイエンティスト・データアナリストとの違い

データを扱う職種として、データサイエンティストとデータアナリストがあります。データエンジニアは、両者とも仕事内容が異なります。

もちろん重複する部分はありますが、以下の点で異なるため注意しましょう。

• データサイエンティスト：データ分析とビジネス改善の提案
• データアナリスト：データを使って企業の意思決定支援を行う

両者ともデータを使って業務を行います。イメージとしては、データエンジニアが収集・分析したデータを活かす形です。

データサイエンティスト・データアナリストが使うデータを収集するのがデータエンジニアと覚えておくと良いでしょう。

出典・参考「Computer Futures」

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事は「データを有効活用できる状態に整理すること」です。様々な情報で構成されているデータを整理するために、以下の仕事を行います。

• 情報基盤の構築・設計・運用
• 大規模データのクレンジング
• AIや機械学習のマネジメント

情報基盤の構築・設計・運用

情報基盤の構築・設計・運用はデータエンジニアの仕事でも重要なものの1つです。データサイエンティストなどがデータを使える状態にしなければいけません。

以下の流れで行います。

1. 使用するデータベースやクラウドサービスを選定する
2. インフラを構築する
3. データを格納する
4. 情報基盤がエラーなく稼働しているかを監視する

注目したいのが、データを格納する工程です。ここで取り出して分析しやすいようにしておきます。

データエンジニアの仕事の中でも最も基礎となる仕事です。

大規模データのクレンジング

大規模データのクレンジングも行います。データの品質を向上させる仕事です。データクレンジングとも呼ばれます。

データは、集めたところでまともに使えません。以下の理由があるためです。

• データが欠けている
• 重複しているデータがある

データとして活用できる状態でないのがわかりますよね。

データエンジニアは、こうしたデータを整理して使える状態にします。わかりやすい例でいえば、西暦と和暦を統一するといった作業です。

データクレンジングを行い、他のエンジニアやマーケターが使える状態に整理するのもデータエンジニアの仕事となっています。

AIや機械学習のマネジメント

大規模なデータを分析・活用するには、AIのサポートが欠かせません。データエンジニアは、AIや機械学習のプログラミングや運用を行います。

昨今のChatGPTでも騒がれているように、AIは多くの情報を吸収することで力を発揮します。ただ単にAIを導入しただけでは、想像以上の効果を期待できません。

データエンジニアは、AIに多くの情報を吸収させ精度を高める役割を担っています。そのために、機械学習をサポートしマネジメントをする仕事もこなします。

データエンジニアが身につけるべきスキルセット

データエンジニアはデータを扱う仕事です。そのため身につけておくべきスキルセットは、データに関するものが多くあります。

初学者の方がデータエンジニアを目指す場合、まずは以下のスキルを身につけると良いでしょう。

• プログラミングスキル
• データベースに関するスキル
• インフラに関するスキル
• 分散処理に関するスキル
• 数学・統計学に関するスキル

プログラミングスキル

データエンジニアにはプログラミングスキルが必要です。他のエンジニア同様、身につけておかなければいけません。特に初学者の方が未経験から目指すのであれば、より必要となるでしょう。

身につけておきたいプログラミング言語は複数ありますが、まずは以下に取り組むことをオススメします。

• Python
• Java
• Scala
• R

どれも機械学習で良く使われるプログラミング言語です。データエンジニアとして仕事をこなすためにも、まずはプログラミングスキルを磨きましょう。

データベースに関するスキル

データベースに関するスキルも重要です。データエンジニアが扱うデータはビッグデータと呼ばれる大規模データの集まりであるため、環境構築から運用まで幅広いスキルが求められます。

データエンジニアにとって主戦場とでも言うべき環境のスキルなので、必須と言えます。中でも以下は代表的なスキルです。

• 自社内で構築したデータベースに関するスキル
• GCPやAWS、Azureなどのクラウドサービスに関するスキル
• SQL
• RDB
• Oracle Database

企業によって使っているデータベースが違うため、幅広い知識・スキルが求められます。データエンジニアになるには、データベースに関するスキルは網羅的に身につけておきましょう。

インフラに関するスキル

データエンジニアにはインフラに関するスキルも求められます。データは複数人で扱うため、インフラ環境に関する知識が必要だからです。

インフラと聞いてすぐに思い浮かべるのは社内インフラですが、データエンジニアの仕事はそれだけに留まりません。

近年多くの商品が対応するようになったIoTに関連する製品からのデータ収集も該当します。

技術の進歩によってIoTの重要度がますます高まっていることもあり、データエンジニアにとってインフラに関するスキルは必須です。

分散処理に関するスキル

分散処理に関するスキルも、データエンジニアにとって重要です。ビッグデータを扱う場合、特に意識しなければなりません。データの量が増えれば増えるほど、分散処理が必要になるためです。

分散処理とは、複数のサーバーやCPUを使って大規模なデータを分析・解析する行為を指します。

ビッグデータを扱う場面が増えているため、分散処理を求められる場面も増えています。データエンジニアになるならば、避けては通れない道です。

分散処理に関するスキルは、必ず身につけておきましょう。

数学・統計学に関するスキル

データを分析するための知識として、数学や統計学に関する知識も重要です。パソコン上でするとは言っても、基礎的な知識は身につけておいて損はありません。

身につけるスキルは簡単なものでOKです。微分積分レベルで大丈夫でしょう。統計学はわかりやすい教本が発売されているので、一読すればおおよそ理解できます。

データ分析は知識のあるなしで理解度が大きく変わります。隙間時間を使って学習し、身につけていきましょう。

データエンジニアに欲しい資格

データエンジニアになるために必要な資格はありません。なろうと思えば、その瞬間になれます。ただし、データエンジニアとしてスキルアップをしていくのであれば、持っておきたい資格があります。

特にオススメなのが以下の資格です。

• データベーススペシャリスト試験
• システムアーキテクト試験
• Google Cloud認定資格「Professional Data Engineer」
• Oracle Master
• 統計検定

データベースに関係する資格は、データエンジニアでも有効的に作用します。その他、ビッグデータを扱うので、統計検定も取得しておくと良いでしょう。統計学に関する知識や活用力を評価してくれる試験です。

資格は身につけることで客観的な評価に繋がります。ぜひ挑戦してみてくださいね。

データエンジニアのビジネス価値は高い

ネットワークが発達した昨今、データエンジニアのビジネス価値は高くなっています。巨大サイトのビッグデータはもちろん、以下の点でもデータを活用するためです。

• AI
• IoT
• DX

近年はデータ時代とも呼ばれています。データをどう活用するかが、企業が抱える大きな課題の1つです。

データエンジニアは、そうした企業の戦略の根幹を支える存在でもあります。ビジネス的な価値は非常に高いと言えるでしょう。

データエンジニアはデータ活用のために欠かせない人材

データエンジニアは、データを活用するための下地を整える人材です。データの取得はもちろん、使いやすいように加工し整理まで行います。まさしく縁の下の力持ちのような存在です。

そのため、身につけておくべきスキルは様々なものがあります。資格の取得と一緒に少しずつ身につけていくと良いでしょう。初学者の方は、まずプログラミングから始めてみてくださいね。