はじめに

データエンジニアについて基本的なことは以下に解説してあります。企業にとって必要不可欠になりつつある、データエンジニアという職種についての知見を広めていきましょう

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする専門職のことです。データは素の状態では活用・分析をするうえで不都合を生じるものも多く、それに対して問題が起きないように下準備をするのがデータエンジニアの仕事です。

データサイエンティストとの違い

データエンジニアと混同しがちなものに「データサイエンティスト」という職種があります。どちらもデータに関わる仕事のため紛らわしいのですが役割は異なります。以下に記載しておきますので、しっかりと覚えておきましょう。

• データエンジニア：データの収集、保存、処理のインフラストラクチャ（下支えするもの）を構築して利用可能な状態に整える
• データサイエンティスト：データを分析し、ビジネス上の洞察や予測を提供する

データエンジニアの仕事内容3つ

データエンジニアには大きく3つの業務があります。内容を以下に解説していくので見ていきましょう。

1　データ活用の基盤を作る

データエンジニア業務の1つめは「データ活用の基盤を構築する」ことです。
ここでいう基盤とは、データの収集や保管・加工・分析をするためのシステムのことです。またシステム構築に必要なインフラ（データベースやネットワークなど）の構築自体もデータエンジニアの担当となる場合があります。さらに企業内でデータ活用基盤ができた後も、問題のおこらないように運用を担い、機能を改善していくのも仕事です。
データエンジニアによる「データ活用の基盤整備」は、企業のより迅速かつ正確な意思決定を実現し、他社に対しての競争優位を確立可能です。

2　データの加工・整理をおこなう

データエンジニア業務の2つめは「データの加工・整理をする」ことです。
生データは、そのままの状態では活用が難しいのでデータを加工する必要があります。また加工後、会社のデータベースにただ突っ込んでおいても意味はありません。乱雑に格納されているデータ群では、分析に時間かかるので整理しておく必要があります。
データの加工・整理は、データ分析の質を大きく左右する重要な業務です。高品質なデータを準備することで、より正確な分析結果を得られ、企業の意思決定に大きく貢献できます。

3　AI運用データの作成をおこなう

データエンジニア業務の3つめは「AI運用データの作成をする」ことです。
データエンジニアは、AIを開発・運用するために必要なデータの作成において重要な役割を担います。なぜなら、AI開発や機械学習に必須な「運用データの収集、加工、整理」はデータエンジニアの専門分野だからです。
質のよいデータを取り込むことでAIの性能が向上するため、運用データを適時整えながら作成をすることが必要になります。このAI運用データを作成することも、データエンジニアの業務の1つです。

データエンジニアに求められる5つのスキル・知識

データエンジニアには、求められるスキル・知識が多くあります。以下に主要なスキル・知識を5つ挙げ、それぞれを解説していきます。加えて、常に新しい技術を学び続けることもデータエンジニアとして成長するためには重要です。

1　基礎的なプログラミングスキル・知識

まず1つめとして、データエンジニアには「基本的なプログラミングスキル・知識」が必須です。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語に精通し、実用できる能力が求められます。言語の種類は人によって変化しますが、データ処理や分析などの分野で広く使用されているものが有力です。
プログラミングスキル・知識は、データエンジニアの業務をおこなう中で必要とされるものです。

2　データベース関連のスキル・知識

データエンジニアに求められる2つめは「データベースの設計、管理、最適化を熟知している」ことです。
SQLをはじめとして、データベース管理システムに対する問合せ（処理要求）をするのに使うコンピュータ言語は必須のものです。また、NoSQLデータベース（例：MongoDB）に関する知識も必要になるでしょう。
データベース関連知識・スキルを身につけることで、より効率的にデータ処理をおこない、企業のデータ活用を推進が可能になります。

3　インフラやクラウドに関する知識

3つめとして、データエンジニアには「インフラやクラウドに関する知識」が求められます。理由としては以下に記載します。

• インフラに関する知識：データエンジニアは大量のデータを処理するための環境を構築する必要があり、この環境には、サーバ、ネットワーク、ストレージなど、インフラに関する知識が必要となる。
• クラウドに関する知識：AWS、Google Cloud Platform、Azureなどのクラウドサービスを効果的に活用して、必要なリソースを迅速に確保可能。スケーラブルなシステム構築業務ができる。

4　フレームワークに関する知識

データエンジニアに求められるもの4つめは「フレームワークに関する知識」です。
フレームワーク（framework）とは、ソフトウェア開発を効率的に行うための基本的な構造や機能を提供するものです。フレームワークを適切に選択・使用することで、データの取り込み、処理、分析を高速化し、大規模なデータ操作が可能です。理由を以下に3つ記載します。

• 開発効率の向上：データ処理に必要な機能をあらかじめ提供して開発効率を大幅に高める
• コードの品質向上：フレームワークはベストプラクティスで設計されているので、コードの品質を担保し、保守性を高めることが可能
• コミュニティの活用：フレームワークごとにコミュニティがあり、さまざまな問題解決や情報共有が可能

5　データ分析の知識

5つめとしてデータエンジニアに求められるものは「データ分析の知識」です。具体的にはデータの探索・クレンジングなどをおこない「データサイエンティストやアナリストが使用するためのデータを準備することができる」となっております。
データエンジニアは、ただデータを扱うだけではなく、処理をして意味を引き出し企業活動に貢献する役割を果たします。そのため、データ分析の知識はデータエンジニアにとって不可欠なスキルのひとつといえるでしょう。

未経験からデータエンジニアになるには？

未経験からデータエンジニアに就職・転職するためには何をしたらいいでしょうか。
まず「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。オンライン学習だったりコース専門のトレーニングプログラムを通じてだったり、といった方法があります。
またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。理由としては、基本的なクラウド・データベース・プログラミングの知識を証明するのに有効だというものです。
適切な学習計画を立てて継続的に努力をすれば、必ず目標を達成できるでしょう。

まとめ

「データエンジニア」とは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする、近年の企業活動では必要不可欠となっている職種のことです。
「データサイエンティスト」と「データエンジニア」は、どちらもデータに関わる仕事ですが役割は異なりますので覚えておきましょう。

何をする職種なのでしょうか。仕事内容はおおきく3つあります。

1. データ活用の基盤を作る
2. データの加工・整理をおこなう
3. AI運用データの作成をおこなう

データエンジニアに求められるスキル・知識は5つあります。目指す人は習得しておきましょう。

1. 基礎的なプログラミングスキル・知識
2. データベース関連のスキル・知識
3. インフラやクラウドに関する知識
4. フレームワークに関する知識
5. データ分析の知識

未経験からデータエンジニアになるには「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。
データエンジニアは新しい職種ですので、この記事を読んでぜひ知見を深めておいてください。