キャリア

データエンジニアの仕事内容

データサイエンスの発展とともに需要が高まる職業として「データエンジニア」が挙げられます。ビッグデータやAI分野へのキャリアチェンジを考えるなかで、転職を検討中の方も多いのではないでしょうか。

この記事では、そんなデータエンジニアの仕事内容をわかりやすく解説します。求められる役割や就職の方法についてもみてきましょう。

データエンジニアとは

データエンジニアとは、企業や組織において活用されるデータを適切に保管する環境を整備して、ビジネスでの用途に応じて速やかに利用できるよう管理する技術者のことです。データの抽出・加工から、データベースの運用・メンテナンス、分析基盤の設計・構築までを手掛けます。

外部のシステムと連携するためのAPIや情報を更新するためのバッチ処理などのプログラムを作成して、データの品質を高い水準に保つのもデータエンジニアです。

人工知能(AI)の分野で、学習に必要な教師データの作成や開発環境の整備といったMLOps(Machine Learning Operations)にも携わり、AI技術の発展に貢献できる仕事です。

近年ではビッグデータを活用する企業が増えているため、データサイエンティストなどの分析者と共にデータエンジニアの需要も高まっていくことが予想されます。

データエンジニアの役割

企業内に蓄積されるデータは商品の新たなニーズを指し示し、人々の行動を先読みできる情報の宝庫です。しかし、多くの場合にそのままの状態で有効活用できるわけではありません。

そこで、入力ミスや欠損値、単位の違いなど名寄せをしてデータに含まれる問題を取り除き、分析しやすい形に処理することがデータエンジニアの役割です。

さらに、事業部門が必要なデータを都度用意するだけでなく、組織内の様々な場所にあるデータを統合するインフラ基盤の設計や構築といった場面でも活躍の機会が容易されています。

そのようにデータエンジニアが運用・管理するデータは、ビジネスの発展やサービスの改善に活用されます。データサイエンスの分野において、もっとも基礎的でなおかつ欠かせない部分を支えていると言えるでしょう。

データアナリスト・データサイエンティストとの違い

データエンジニアと似た職種として、データアナリスト・データサイエンティストが挙げられます。いずれもデータ分析に関連した仕事であり、担当する業務の内容には重複する箇所もありますが、それぞれのポジションで期待される役割は異なります。

データアナリストは、統計学を用いてデータ分析を専門に行う仕事です。さまざまなデータから傾向や規則性などを読み取りビジネスに役立て、グラフやレポートなどに可視化することで意思決定の支援をおこないます。そして、分析結果をもとに自社サービスの改善策を検討したり、クライアントに課題解決の方法を提案したりするのがデータアナリストです。

一方、データエンジニアはデータを分析する前の工程を担当します。データアナリストが分析に取り掛かりやすいよう、必要なデータを収集し、蓄積する基盤などの環境を作成します。また、機械学習やAIなどの分野に携わる専門家を特にデータサイエンティストと呼ぶこともあり、その場合にデータアナリストとは分析手法や扱うデータそのものが異なると言えるでしょう。

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事内容は「分析基盤の開発や運用」と「データの整理や加工」の大きく2つに分けられます。データに関する仕事全般を担うため、業務範囲は広いと言えるでしょう。

分析基盤の開発や運用

データエンジニアは分析基盤の開発から構築、運用まで担当します。データのスムーズな蓄積・取り出しができる環境を整え、必要であればアプリケーション開発や新機能の追加なども行います。

アーキテクチャ設計

環境構築を進める前に、既存システムや業務フロー、要件などを整理し、分析基盤全体のアーキテクチャ設計を行います。どのような分析を行うのか、保管するデータの量や更新頻度などを確認して、具体的な環境の構成を考えます。分析基盤は構築して終わりではありません。

今後の運用を考慮して設計しなければ、機能の拡張に時間がかかったり、新たなシステムが必要になったり、メンテナンスの負担が大きくなる可能性があります。データエンジニアはこれらの可能性を考慮しながら、企画を行うことが求められます。利用するOSSやサービスの選定などもあり、ある程度の経験・知識が必要とされる工程です。

開発・環境構築

アーキテクチャ設計ができたら、分析基盤の開発に取り組みます。データベースやサーバーなどインフラ環境を構築し、必要であればシステムの開発も行います。収集したデータを効率的に蓄積し、必要に応じてデータを取り出せるような、使いやすい環境を整えることが大切です。

分析基盤は自分が使いやすければ良いわけではありません。多くの人に活用されるため、利用者にとっても使いやすいものであることを考慮する必要があります。

運用

分析基盤を問題なく活用できるよう、運用・保守にも携わります。データの蓄積に伴い、データ基盤の内容が更新されていくためです。エラーが起きていないか監視し、随時バグの処理を実施し、必要に応じて新しい機能の追加も行います。また、分析では大規模なデータを扱うため、データ処理の高速化が求められます。

そのため、運用を進めるにあたり、エラーへの対応力や機能の改善スキルが必要です。将来的にデータの統合が必要になれば、システム開発を行う可能性もあります。

データの整理や加工

データエンジニアの仕事には、扱いやすいようにデータを整えることもあります。プロジェクトによって、マーケティング・営業、財務・経理、製造・調達、人事・組織などデータの用途はさまざまです。必要に応じて加工・修正を行い、利用者の要望に合わせて加工や整形などのデータ処理も行います。

データ可視化

データベースなどに格納された元のデータは基本的に項目や数字の羅列であるため、パッと見ただけではどのような変化・傾向があるのかわかりません。しかし、グラフや表として図示されたなら誰でもデータの内容を把握しやすくなります。

事業部門からの要望をとりまとめ、ビジネス上の指標を整理し、集計したデータをレポートに表示して可視化するようなタスクも需要は大きいです。また、システムをスクラッチで開発するのではなく、BIツールなどの製品を導入してデータの可視化を行うこともあります。

データクレンジング

データクレンジングとは、不正確なデータや破損したデータなどを検出し、不備を処理する作業のことです。別々の場所に蓄積されたデータは、結合しなければスムーズに利用できません。また、同じ内容のデータがあったり、逆に一部欠損していたり、表記ゆれが起きていることもあります。このような問題があると、データの処理を正確におこなえません。データに問題があると誤った判定やエラーの原因になるからです。

そこで、データエンジニアが重複しているデータの削除や表記の統一などを行います。場合によっては、データを加工・整理するためのプログラムを作成することもあります。データクレンジングによってデータの品質が向上し、処理速度が高く分析しやすい形になります。

学習データ(教師データ)の作成

データエンジニアは、機械学習やAI(人工知能)開発における学習データも作成します。教師データとは、ラベリングなどによりAIに正解を教えてくれるデータのことです。どれくらいのデータが必要になるか、またどのようにデータ収集を行うかは用途によって異なります。

AIが学習して性能を向上させるには、適切なデータの作成と評価をおこない繰り返しトレーニングすることが不可欠です。そのため、データを整理するためにプログラムを作成したり、AIモデルの運用結果からデータセットを作り直すこともあります。

データエンジニアの仕事に就くには?

データエンジニアの仕事に就くには、データベースの設計・構築・運用が必要です。特にRDB、NoSQLの知識は欠かせません。そのほか微分積分、線形代数、確立統計といった数学の知識、Python、Javaなどのプログラミング経験などソフトウェアを開発できることが仕事のうえで前提となります。

また、大規模データは複数のサーバーで処理するため、分散処理の知識も重要です。データエンジニアとして働くために役立つ資格には、データベーススペシャリスト試験、システムアーキテクト試験、Professional Data Engineer(GCP)、CCP データエンジニア認定試験、統計検定、OSS-DB技術者認定試験などがあります。

新卒採用の場合は理系・文系を問わず、データを扱ったことがある人が採用される傾向にありますが、高専や専門学校で情報分野を学んだ人も中にはいます。

中途採用ではジャンルを問わず、エンジニア系の職種から転職する人が多いです。特に製造や金融、医療など何らかの業界に詳しい知識があれば、転職は有利になるでしょう。データを扱うには、対象となる分野の業務知識が重要になるからです。

フリーランスとして活躍したいのであれば、データベースを扱う仕事に多く携わり、実践経験を積む必要があるでしょう。

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