データエンジニアの業務＆年収UP例

年々需要が高まっているデータエンジニア。将来性が高い職種ですが、中には「環境を変えたい」「正当に評価されていない」とお悩みの方もいるようです。ここではデータエンジニアの仕事の役割や責任、必要なスキル、キャリアモデルなどについて解説します。

データエンジニアにおける
具体的な仕事の役割と責任

データエンジニアの役割は、データの収集、分析可能な形に加工・整理し、データ分析に必要な情報基盤を構築・運用することです。データの収集、パイプライン構築、ストレージ管理、クレンジング、セキュリティとガバナンス、およびシステムのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化などを担当します。

具体的な仕事例は以下の通りです。

• ユーザー行動データの収集、製品改善のためのデータ分析、パフォーマンスモニタリング
• 金融取引データの処理、リスク管理、詐欺検出、顧客分析
• ヘルスケア分野における電子健康記録（EHR）のデータ統合、臨床データの分析、医療研究支援
• 購買データの分析、顧客セグメンテーション、需要予測
• メディアにおけるユーザーインタラクションデータの収集と分析、コンテンツ消費パターンの理解
• 製造業で機械データの収集と分析、故障予測、在庫最適化
• 物流業界におけるGPSデータの処理、ルート最適化、配送効率の向上
• 公共データの統合と分析、人口統計学的研究、犯罪予測など

データはそのままではすぐに分析や解析に利用できず、必ず何らかの処理や変換が必要です。インターネットが広く普及した現代では、収集したデータを分析し、いかに活用するかが企業の成長や存続を左右する鍵。データエンジニアの需要は、今後も高まることが期待されています。

データエンジニアと他職種の
違いを比較

業務範囲が似ているため、データエンジニアはデータサイエンティストやデータベースエンジニアと混同されることがあります。ここでは、それぞれの違いをわかりやすく紹介します。

データエンジニアとデータサイエンティストの違い

大きな違いは、担当する領域です。データサイエンティストの役割は、予測モデルや機械学習アルゴリズムの知識を活用し、大量のデータから新たな価値を創出することです。これに対してデータベースエンジニアは、データ分析・解析のためだけでなく、主にデータベースの設計、構築、管理を行います。

データを活用できる形に整備するのがデータエンジニアで、データエンジニアが整備したデータを活用・分析し、ビジネスの意思決定につなげるのがデータサイエンティストの役割です。

データエンジニアとデータベースエンジニアの違い

こちらの違いは、扱うデータの種類です。データベースエンジニアは、基幹系システムからWeb系サービスまで、社内のデータベース全てを管理します。一方、データエンジニアは、データ分析に必要なデータを扱います。

分析用データはさまざまな場所に分散しており、その管理方法も異なります。このため、分散管理やクラウドサービスに関する知識を活用して、データベースを構築し、適切に管理する必要があります。

データエンジニアに求められる
基礎的な技術スキル

データエンジニアには、データベースのスキルや知識、インフラに関する知識、分散処理のスキル、プログラミングスキル、「Amazon EMR」「Google BigQuery」「Snowflake」「Vertica」といったクラウドサービスについての知識、数学や統計学の知識などが求められます。 特に、リレーショナルデータベース（RDB）についての知識と、そこからデータを取り出すためのSQLについてのスキルは必須です。

また、情報収集能力も重要なスキルです。「欲しい資料がない」「日本語に翻訳されていない」といったケースも多いため、自分なりに工夫しながら情報収集を行えるようにしておきましょう。

直面しがちな課題と解決策

データサイエンスの世界では、技術進歩の速度が非常に早く、習得した技術がすぐに時代遅れになることも珍しくありません。常に新しい技術やツールに対応しなければならないため、継続的に学び続ける姿勢が求められます。

ただしその分、新しい技術やツールを使ったプロジェクトに挑戦できるのが魅力の一つ。学んだ技術をすぐに活用できるため、技術的な挑戦が好きな人は大きなやりがいを感じるでしょう。

データエンジニアのキャリアモデル

ITが普及する中で、ビッグデータへの注目は高まっています。データエンジニアの需要も拡大しており、今後はさらに活躍の場が広がっていくでしょう。積極的に技術や知識を習得し、スキルアップを図ることで、収入の向上を目指すことができます。

データサイエンティストを目指す場合

データエンジニアとデータサイエンティストの業務は密接に関わっているため、データエンジニアとしてのスキルを活かして、データサイエンティストにキャリアチェンジする選択肢も考えられます。厚生労働省の年収データ（2024年10月調査時点）によると、同じITSSレベル3のエンジニアでは以下のような年収差があるようです。

• データエンジニア　450万円～700万円^*1
• データサイエンティスト　600万円～900万円^*2

上記の年収モデルはあくまでも一例です。案件内容やSES会社との契約内容次第で異なる点も含め、キャリアパスを検討してみてください。