データエンジニアとデータサイエンティストの違いは何？

データエンジニアとデータサイエンティスト、2つの職業はデータを扱ううえで中心的な役割を果たします。

ですが、実際にどのように違うのかわからないという方も多くいます。

結論、両者には職務内容と必要なスキルに大きな違いがあります。データを扱うのなら、ぜひ知っておきたいポイントです。

今回は、間違えてしまいがちな「データエンジニアとデータサイエンティストの違い」について解説します。それぞれの仕事内容や必要なスキルも紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストの違いを知るために、以下の項目にわけて細かく解説します。

• データエンジニアとは
• データサイエンティストとは
• 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は

データエンジニアは、ビッグデータを扱ううえで欠かせない存在です。その役割は、膨大なデータを収集し、整理・保存すること。データを管理し、最適化まで専門に行います。データを分析するにあたって重要な情報を集め、整理する存在です。

ECサイトを思い浮かべるとわかりやすいでしょう。顧客データを管理し、より良いユーザー体験を提供するための基盤を作ります。

データエンジニアは、企業がデータを取り扱うために無くてはならない存在なのです。

データサイエンティストとは

データサイエンティストの役割は、データから価値ある洞察を引き出し、意思決定を支援することです。データエンジニアが整理したデータを分析し、ビジネスの成長につながる提案を行います。

データは企業にとって金の卵です。しかし、誰もがデータを分析できるわけではありません。データサイエンティストは、データを上手く活用できない人に向けて、合理的な判断ができるようにサポートする職種です。顧客の購買傾向を分析して、新たなマーケティング戦略を提案するといった際に重要な役割を担います。

データサイエンティストは、データを通じて未来を予測し、企業の方向性を定める重要な存在なのです。

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データサイエンティストは、「データを扱う職種」という点では共通しています。違うのは、「役割と目的」です。

データエンジニアはデータの収集と管理に重点を置きます。一方、データサイエンティストはデータを分析して、ビジネスに活用します。

つまり、データエンジニアがいなければデータサイエンティストは仕事ができず、データサイエンティストがいないとデータエンジニアの仕事が活かされません。両者は密接にかかわっている、欠かせない存在なのです。

データエンジニアの仕事内容

データサイエンティストとの違いを知るために、データエンジニアの仕事内容を見ていきましょう。大きくわけて以下の4つの仕事があります。

• データ分析基盤の設計や構築
• データの収集
• データの整理や加工
• AIや機械学習の運用や改善

データ分析基盤の設計や構築

データエンジニアは、データを活用するための基盤を設計し、構築することが主な仕事です。中には、データ基盤を構築するデータベースなどの、インフラ環境の構築から携わるケースもあります。

また、データ分析基盤は設計・構築で終わりではありません。運用もデータエンジニアの仕事です。利用していく中で発生した不具合や、追加の機能などにも対応します。

データ分析基盤の設計や構築は、データエンジニアにとって基本的な仕事です。

データの収集

データエンジニアの仕事として、必要なデータの収集があります。データ分析をするためには、まず分析対象になるデータを集めなければいけないためです。

収集するデータは、企業の目的によって異なります。顧客情報、市場のトレンド、製品の使用状況など様々です。集めるデータによって、収集する方法や格納する方法まで考えなければいけません。

データの整理や加工

収集したデータは、そのままでは分析に適していません。データが重複していたり、統一感が無かったりするためです。データエンジニアは、そうしたデータを整理・加工し、分析しやすい形にします。データを綺麗にするので、「データクレンジング」とも呼ばれます。

データの整理や加工が上手くいくほど、データサイエンティストの仕事がスムーズに進みます。分析結果の間違いも防げるでしょう。

データエンジニアにとって重要な仕事の1つです。

AIや機械学習の運用や改善

データエンジニアは、AIや機械学習モデルの運用と改善にもかかわります。データから新たな洞察を得たり、業務プロセスを自動化したりできるためです。特にAIや機械学習は、膨大なデータを学ぶことで、正解を導き出せます。

例えば、顧客サポートを自動化するのであれば、過去の問い合わせデータからよくある質問とその回答を学習させると、チャットボットを通じて顧客の問い合わせに自動で回答します。

データエンジニアは、AIや機械学習を使ったシステムを運用・管理するために、関連知識を持っておかなければいけません。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、以下の5つにわけられます。

• 課題の選出と戦略立案
• データ収集と加工・分析
• 分析内容の検証・称号
• レポート作成と提案
• 課題解決

課題の選出と戦略立案

データサイエンティストは、まず企業が直面する課題の特定から仕事が始まります。企業が抱えている課題を洗い出し、優先順位をつけたうえで、解決するための戦略を立案します。

そのために、ビジネスの目標とデータを照らし合わせ、最適な解決策を模索するのが仕事です。顧客離れを防ぐために、どの顧客が離れやすいかを予測するモデルを開発する、といった業務が当てはまります。

企業が抱える課題を解決するには、どういったデータが必要になるのかまで検証するため、重要です。この段階での正確な課題特定と戦略立案が、後の分析の方向性を決定づけます。

データの収集と加工・分析

次に、課題解決に必要なデータを収集し、加工・分析を行います。データエンジニアが担うこともある仕事です。データ分析ツールを使うため、ツールを使用するスキルが求められます。

データは、テーマに沿った分析ができるように前処理が必要です。正しく分析するために、関係のないデータを削除したり、個人譲歩を削除したりといった作業も必要です。

個人情報保護法に則りながら、データを分析する能力が問われます。

分析内容の検証・称号

分析が終わったら、次に結果の妥当性を検証します。分席前に立てていた仮説と結果を照合するため、統計学の知識が必要です。

この際、仮説と検証結果が合っていた場合はレポートを作成します。一方で、仮説と検証結果が合っていなかった場合は、仮説を練り直し、データの収集からやり直します。

レポート作成と提案

分析結果をもとにレポートを作成し、具体的な提案を行います。レポートには、分析結果の要約や、新規ビジネス活用方法が含まれます。

この際、レポートを読む人のことを考えた書き方を意識しましょう。専門用語を使うのではなく、簡単でわかりやすい内容がベストです。

注意したいのが、企業はデータが欲しいわけではないという点。企業が求めているのは、あくまでも「課題解決や新しい知見につながる情報」です。データを羅列しすぎないようにしましょう。

課題解決

レポートにまとめた課題解決の実践が、データサイエンティストの仕事の最終目標です。データに基づく提案を実行します。

ただし、必ずしも期待通りの結果をもたらすとは限りません。場合によっては、予想と大きく異なる結果になるでしょう。

問題があればすぐに改善し、PDCAサイクルを回し続ける必要があります。

データエンジニアとデータサイエンティストに必要なスキル

データエンジニアとデータサイエンティストには、それぞれ必要なスキルが異なります。以下にわけて、何が必要かを見ていきましょう。

• データエンジニアに必要なスキル
• データサイエンティストに必要なすきる

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアには、数字やデータに関する専門的なスキルが求められます。以下のスキルが必要です。

• 数学（微分積分や線形代数など）
• 統計学
• データの可視化
• データベース管理
• プログラミングスキル
• クラウドに関するスキル
• システムアーキテクチャ

データに関する数学的知識や統計学をはじめ、データベースを管理するスキルやプログラミングまで幅広い知識を求められます。

これらを網羅的に学ぶのであれば資格の取得もオススメです。以下の記事で確認してみてください。

https://envader.plus/article/128

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには、統計学や機械学習に関する深い知識が求められます。主に必要となるのは、以下のスキルです。

• 統計学
• ITスキル
• ビジネススキル
• データの可視化
• データベース管理
• プログラミングスキル
• クラウドに関するスキル
• システムアーキテクチャ
• プレゼンテーションスキル

データエンジニアに求められるスキルの他、ビジネスで使うスキルも求められます。課題解決のために経営陣と話す機会も多いためです。

より広範囲で活躍できるスキルを身につける必要があるでしょう。

データサイエンティストになるには、以下の記事で詳しく解説しています。ぜひ確認してください。

https://envader.plus/article/272

データエンジニアとデータサイエンティストは将来性のあるエンジニア

データエンジニアとデータサイエンティストは、「データを扱う」のは同じですが、仕事内容は大きく異なります。データエンジニアがデータを収集・分析する仕事の一方で、データサイエンティストはデータを用いて仮説を立て、課題解決をします。両者は車輪のような関係といって良いでしょう。

データを扱うエンジニアを目指したいと考えている方は、違いを知ったうえで、自分に合ったものを選んでくださいね。