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データエンジニアとは？

そもそもデータエンジニアとはどのようなエンジニアなのでしょうか？データを扱うエンジニアだということはわかっても「データベースエンジニア」や「データサイエンティスト」との違いなどをうまく説明できる方は、そう多くないのではないでしょうか。 そこでまずは、データエンジニアについてデータベースエンジニアやデータサイエンティストとの違いを交えながら、詳しく解説していきます。

データエンジニアとは

情報化が進展した今日では、膨大なデータが蓄積され、その活用が経営戦略などに大きく関わるようになってきています。そんな「データ」を分析するためには、単に格納するだけでなく整理・管理を正しく行うことが重要になっています。 そんな「データ」の収集・整理・管理や情報基盤の構築・運用を行うのがデータエンジニアになります。

データベースエンジニア/データサイエンティストとの違い

「データ」を扱うエンジニアは大きく分けて

データエンジニアの仕事内容

では、データエンジニアはどのような業務に従事しているのでしょうか？データエンジニアが担う役割は大きく分けて3つあります。 上記の3つの役割について、それぞれ詳しく解説していきます。

データの整理・加工

データはそのままでは利用できないことが多く、欠損・重複・複数の表記（サーバーとサーバ、西暦と和暦など）などが存在します。速く正確に分析できるようデータを整理、加工する必要があります。 データをグラフ等で見やすくする業務もこの中に含まれており、データの整理、加工のためにプログラムを作成することもあります。

データの収集、貯蓄

データを収集・蓄積し、利用できるような情報基盤を設計・構築する業務もデータエンジニアの業務にあたります。データベースエンジニアが行う場合もありますが、データエンジニアとして担当することもあるでしょう。 具体的には、IoTなどにより集まってくる膨大なデータからデータベースを作成し、分析しやすいように情報インフラを開発する業務になります。 近年では、膨大なデータを廉価に効率的に格納し、利用するためにクラウドサービスを利用するケースが増加しています。そういった場合は、データエンジニアはクラウド上にデータを蓄積し、利用する情報システムを開発、運用することになります。

AIのための学習データ作成

近年話題のAI開発においては、AIに学習させるための「教師データ」が必要になります。そのデータを作成・整理しAIが学習しやすいように整えるのもデータエンジニアの業務になります。また、このデータ整理のためにプログラムを作成することもあります。

データエンジニアの年収

データエンジニアの年収相場はどの程度なのでしょうか？厚生労働省による「職業情報提供サイト：job tag」によると、データエンジニア全体の平均年収は534.6万円になります。 これは、dodaによる「平均年収ランキング（年齢・年代別の年収情報）【最新版】」による日本の平均賃金が414万円と比較しても、職業として比較的高収入であることがわかります。

データエンジニアの将来性

職業の将来性は、その志望動機にも大きく関わります。データエンジニアの将来性についてその根拠と合わせて詳しく解説していきます。

データエンジニアの将来性

結論から申し上げますと、データエンジニアには将来性があると言えるでしょう。 その理由としてよく挙げられるのが以下の2つになります。

根拠1：DX化の時流

IoTやAIを活用したDX化（デジタルトランスフォーメーション）が進行しており、様々な企業がその経営戦略にデータを活用しています。 街中を見渡しても、ここ10年ほどで飲食店や小売店のDX化は急速に進行していることは明らかです。今後も様々な業界でDX化が進んでいくことが考えられるため、データエンジニアの需要はまだまだ尽きないと言えるでしょう。

根拠2：人材不足

人材不足はデータエンジニアに限らずエンジニア業界全体について言えることであり、深刻な問題となっています。逆に言うと、それだけエンジニアに需要があることも示しており、データエンジニアは技術職であり参入障壁も高いことからもその将来性は約束されていると言えるでしょう。

データエンジニアはなぜやめておけと言われるのか

年収は国内の平均値を上回り、将来性もあるデータエンジニアですが、なぜ「やめておけ」といった声が見受けられるのでしょうか。 以下の3つの理由に沿って詳しく解説していきます。

専門性が高いため、キャリアの幅が狭まる

データエンジニアは専門的な知識とスキルが求められる職種になります。そのため、長期的な視点で見た場合や実際に転職を行う場合に、データエンジニアから他の職種への転職が比較的困難であると言われています。 具体的には、データウェアハウジングやデータマイニングなどの専門スキルは非常に価値があるものの、他職種では役に立たない場合も多く、自分のキャリアを見直すときなどに「これまで身につけてきたスキルが活用できない」「他業種への転職がそもそも難しい」といった不満を抱くケースも多く存在します。 また、ビジネスの世界では技術よりもビジネススキルを重視する傾向があるため、専門技術者としての経験は豊富であっても、マネージャーやリーダー格へのキャリアアップが難しいといった傾向があります。 このようにキャリアの幅が狭まることが「データエンジニアはやめておけ」と言われる一因となってしまっています。

技術革新に応じて学び続けなくてはいけない

エンジニア業界は日に日に技術が進歩しています。そのため、「最先端」と呼ばれる技術も頻繁に変わります。 データエンジニアとして第一線で活躍し続けるためには、技術の進歩に常についていく必要があり、それがストレスになってしまうケースも多々あります。最近話題のビッグデータ処理に関連したフレームワークやデータベーステクノロジーは絶えずアップデートされています。 学習が苦でない人にはいいですが、苦手な場合はより「つらい」と感じることが多くなってしまいます。

休日出勤や残業が多い

特に自社向けではなく、外部向けのサービスを開発する際に多くなってしまうのですが、締切やクライアント対応におわれ、休日出勤や残業が増えてしまうケースも存在します。 学習をしながらそういった業務をこなすとなると、自分の時間を取ることも難しくなりワークライフバランスを取ることができなっくなってしまうこともあります。 自分の時間も大切にしたいといった方からすれば、データエンジニアとして働くことがつらいと感じてしまうケースも存在します。

データエンジニアのやりがい

データエンジニアにはいくつか欠点がある反面、「やりがいを感じた」という瞬間もいくつか存在します。

専門を高めることで自身の人材価値を高めることができた

ビッグデータを扱うことが増えてきたことにより、企業は膨大な情報を扱うためにデータエンジニアの専門知識を必要とするようになってきています。 専門的な技術ではあるため他の職種への転職は少し難しいものの、専門性の高さから評価・重宝されるケースが多く存在します。エンジニアとしての学習が苦でない人からすれば、専門性を高めるほど評価されるいい職業であると言えるでしょう。

データを扱う人材としてのキャリアがひらけた

データエンジニアも場合によってはデータの分析を行います。そういったデータサイエンティストに近い業務に当たる場合、データを分析しそこから有益な洞察を生み出すことから、ビジネスインテリジェンスを高めることにつながると言われています。 今後、より価値が高まるであろうデータを扱える人材としての知識やスキルが磨かれるといった点も、データエンジニアの魅力の一つであると言えるでしょう。

データエンジニアに向いている人の特徴

賛否両論あるデータエンジニアですが、データエンジニアに向いている人はどのような人なのでしょうか。 データエンジニアに向いている人の

論理的である

データベースエンジニアとして活躍していくためには、道筋を立てて考える「論理的思考力」が必要不可欠です。 論理的思考力が乏しいとミスや考慮の漏れが発生しやすく、周囲のエンジニアとの意思疎通が難しくなり構築作業などが正確に行えなくなる恐れがあります。論理的な思考能力は一朝一夕で身につくものではないため、早いうちから論理的思考を身に付けておくことが望ましいでしょう。

学び続けることができる

データの扱いに関する技術は日々進歩しています。一度修めて「おしまい！」ではないのもデータエンジニアの特徴になります。そのため、技術のアップデートに応じて自分もアップデートすることがとても大切になります。 優秀なデータエンジニアとして活躍し続けるために、学び続けることができる人ほどデータエンジニアに向いていると言えるでしょう。

コミュニケーション能力がある

コミュニケーション能力もデータエンジニアには必要です。多くの場合、プロジェクトに取り組むのはチームプレーになるため、適切なコミュニケーションを心がける必要があります。 「誰とでも仲良く」「ウケを取れる」といったコミュニケーション能力ではなく、「相手の意思を汲み取り、思っていることを的確に表現できる」「話し合いを正しくできる」といった能力のことを指します。 また、「意図を汲み取り、考えを言語化する」能力が育てばマネージャーやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアも見えてきます。そういった意味でもコミュニケーション能力がある人はデータエンジニアに向いていると言えるでしょう。

データエンジニアにおすすめのキャリアパス

データエンジニア自体の将来性だけでなく、「データエンジニアとしてのスキルを身につけたのちのキャリアパスを知りたい」といった方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。 こちらでは、以下の3つのおすすめのキャリアパスについて詳しく解説していきます。

プロジェクトマネージャー

データエンジニアの多くが、まず目指すキャリアパスとしては、プロジェクトマネージャーが挙げられます。 プロジェクトマネージャーは、プロジェクト全体やチームの管理を任されるため、データエンジニアとしての知識だけでなくマネジメント力やコミュニケーション力も重要な役職になります。給与が増えるだけでなく裁量権も与えられるため、データエンジニアからのキャリアパスとして、多くの方が考慮に入れているでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストもデータエンジニアのキャリアパスとして人気です。データエンジニアが、データを加工・管理するのに対して、データエンジニアはそのデータを分析することを主な業務としています。 経営的な視点からの仕事ができ、業務の自由度も上がるためデータサイエンティストもデータエンジニアからのキャリアパスとしておすすめになります。

AIエンジニア

AIエンジニアとは、AI開発を行うエンジニアになります。AIエンジニアは、「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術を使って、「データ」を与えて学習させていき、人間と近い形で自ら思考できるシステムである「AI」を生み出すことが主な仕事となってきます。 ここでポイントなのがAIにはデータを読ませる必要がある点になります。AIが読むデータの収集や整理はデータエンジニアの仕事であるため、データエンジニアの仕事はAIエンジニアにとても近いものになります。そのため、時流を見てAIエンジニアとしてのキャリアパスを見据えるデータエンジニアも多くいらっしゃいます。

まとめ

いかがでしたでしょうか？ データエンジニアは、実際その業務内容などを理由に「やめておけ」「つらい」などと言われているものの、その需要の高さや身につくスキルなど、やりがいに溢れていることもお分かりいただけたと思います。 未経験からデータエンジニアを採用している企業や、専門のスクールなども存在するため、エンジニア初心者からでも優秀なデータエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか？