1. HOME
  2. ブログ
  3. データ分析
  4. データエンジニアとは?必要なスキルやデータサイエンティストとの違いを解説

KUROCO NOTE

データ分析・活用ノウハウや調査報告などを発信しています

データ分析

データエンジニアとは?必要なスキルやデータサイエンティストとの違いを解説

ビジネスにおけるデータ活用が活発になっていく中で、そのニーズが高まっているデータエンジニアと呼ばれる人材がいます。データエンジニアは企業がビッグデータやAIを活用していくうえで欠かせない存在となっています。

そこでこの記事では、データエンジニアに求められるスキルやデータ活用における役割について解説します。

データエンジニアとは?

データエンジニアとは、データ分析に必要なデータを収集し適切に整理、加工する技術を持った人材のことです。

エクセルなどの一般的なソフトウェアで処理できる量のデータであれば高度なスキルがなくてもデータの収集や加工が可能ですが、ビッグデータと呼ばれるような膨大な量のデータの収集や加工にはプログラミングをはじめとした、専門的なスキルが必要になります。それらのデータの収集、加工などを行うスキルを持っているのがデータエンジニアです。

データサイエンティスト、データアナリストとの違いは?

データエンジニアと同じくよく使われる言葉にデータサイエンティストとデータアナリストというものがあります。

これらの言葉の定義は実はそれほど明確ではありませんが、データエンジニアに比べてデータ分析の手法などの理論的な知識を持っている人、あるいはデータをビジネスに活用するためのスキルに特化した人をデータサイエンティストやデータアナリストと呼ぶ場合が多いです。

この記事では、データ分析の知識を持っており、データをビジネスに活用する能力も兼ね備えた人をデータサイエンティスト、それらの分析を実現するために必要な技術的な能力を持った人をデータエンジニアとして解説します。

データエンジニアの需要が高まっている理由

データエンジニアの需要が高まっている主な要因は、ビジネスにおいて取り扱うデータの量が大きくなっていることです。

一時期「ビッグデータ」という言葉が流行ったように、大量のデータを分析することで精度の高い将来予測や現状把握の実現に取り組む企業が増えてきています。一般的なソフトウェアではビッグデータの処理は追いつかないため、ビッグデータ活用にはそれを処理するための専用のシステムが必要になってきます。そのシステムを構築、運用するために欠かせないのがデータエンジニアです。

またビッグデータとセットで使われることの多いAIによる機械学習などにもデータエンジニアの専門的なスキルが欠かせません。

ビッグデータやAIを活用し事業を成長させてようと考える企業が増えるのに伴ってデータエンジニアの需要も高まっています。

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの主な仕事の内容は大量のデータを分析するための技術的な面のサポートです。具体的には以下のような業務を行います。

  • データの収集/整理/加工
  • データ分析基盤の構築
  • データの可視化/AIの運用

データの収集/整理/加工

近年のデータ分析で取り扱うデータは、エクセルなどに整理されたものだけでなくネット上の文章や動画、画像、日常生活における人々の様々な行動履歴など非常に多岐に渡ります。

それらを収集し、活用できる状態に整理、加工する役割をデータエンジニアは担っています。

データ分析基盤の構築

データ分析基盤とは、データ活用に必要なデータを整理加工した状態で保持しておくためのシステムです。

大量のデータを分析、活用していくためには、データの収集や整理から可視化等の活用までをできるだけ自動化する必要があります。それを実現するために欠かせないのがデータ分析基盤です。

大量のデータを保持しておくシステムであるためクラウド上に構築されることも多く、プログラミングやデータベースの知識に加えてクラウド活用のスキルも必要になってきます。

データの可視化/AIの運用

データの可視化やAIの運用もデータエンジニアの力が欠かせません。これらは基本的にデータ分析基盤と連携して運用していくため、運用には専門的な知識が必要になります。

近年ではデータ活用のためのサービスも多様化しており、専門的な知識がなくても可視化やAIの活用ができるサービス登場してきていますが、それらのサービスを利用する場合でもデータエンジニアが社内にいることで運用をよりスムーズに進めることができます。

データエンジニアに求められるスキル

データエンジニアとしての役割を果たすためには、データ活用に関連するITスキルを中心に以下のようなスキルが求められます。

ITスキル

データエンジニアに求められる最も重要なスキルはITスキルです。主なスキルは以下のようなものです。

  • プログラミングのスキル
  • データベース活用のスキル
  • クラウド活用のスキル
  • AI活用のスキル
  • 機械学習実装のスキル

業務内容からもわかる通りデータエンジニアの担当する業務は専門的な知識を要するものが多く、その範囲も広いです。プロジェクトの規模によってはデータベース担当や、AI担当など、エンジニアの中でも得意分野ごとに業務を分担する場合もあります。

エンジニアを目指している人であれば自分に必要なスキルが何かを明確にして、スキルを磨いていきましょう。

また、エンジニアを必要としている企業であれば特にどのようなスキルを持った人材が必要なのかを明確にすることがとても重要です。ITスキルに特化した人材や分析スキルに特化した人材、ビジネススキルに特化した人材をまとめてデータサイエンティストと呼ぶ場合も多いです。自社に必要な人材がデータエンジニアである場合には、採用時などに持っているスキルの確認などをしっかりと行うようにしましょう。

分析スキル/ビジネススキル

ITスキルとあわせて必要なのが分析スキルとビジネススキルです。

分析スキルとは数学の基礎的な知識や統計学などのスキル、ビジネスでよく使われる分析手法などの知識です。ビジネススキルとは、データを活用するビジネスに対する理解や、プロジェクトを進めていくうえで必要なコミュニケーションのスキルなどです。

ITスキルだけではなくこれらのスキルを身につけているおくことで、実際の業務の中でも活躍できるデータエンジニアとなることができます。

データ分析基盤の構築をサポート

売上・利益を伸ばすデータ活用 3つの事例

この資料では、私たちが様々な業態の企業に対して行ってきたデータマーケティングの結果や、実際に行っているデータ分析のノウハウをご紹介します。是非参考にしてみてください。

関連記事