データエンジニアとは？役割・他職種との違いや目指し方を解説

データアナリティクスやAI技術の発展により、データサイエンスに取り組む企業が増加しました。

それに伴い「データエンジニア」という職業が注目されています。

データ処理システムの構築だけでなく、運用や機械学習などにも関わる職種です。

要求されるスキルの幅は広いですが、将来的な需要が高く長期的なキャリア形成が可能な職種といえるでしょう。

本記事では、そんなデータエンジニアの仕事内容、気になる年収と給料、なるために必要なスキル、取得したい資格などを紹介します。

データエンジニアとは？基本定義と役割

ここでは、データエンジニアの定義と役割、類似職業との違いについて解説します。

• データを使える状態に整える専門職
• データサイエンティスト・アナリストとの違い
• データベース・BIエンジニアとの違い

データを使える状態に整える専門職

データエンジニアとは、企業が保有するさまざまなデータを収集・加工し、分析やAI活用に使える状態へ整える専門職です。

企業では顧客情報や購買履歴、Webサイトのアクセスログ、業務システムの記録など、多種多様なデータが発生しますが、これらのデータは最初から分析しやすい形で保存されているとは限りません。

システムごとに形式が異なっていたり、重複や欠損が含まれていたりすることもあります。

そこでデータエンジニアは、複数のシステムからデータを収集し、必要な加工や変換を行います。

そのうえで、データウェアハウスやデータレイクなどに蓄積し、データサイエンティストやデータアナリストが利用できる基盤を整備します。

具体的には、次のような業務を担当します。

• データを収集する仕組みの設計・構築
• データの加工・変換・整理
• データパイプラインの設計・運用
• データベースやクラウド基盤の管理
• データの品質・安全性・利用しやすさの確保
• 分析や機械学習に必要なデータの提供

データエンジニアの仕事は、分析結果やAIモデルのように目立つ成果物を作ることだけではありません。

データを継続的かつ安全に利用できる状態に保ち、企業のデータ活用を裏側から支えることが重要な役割です。

データサイエンティスト・アナリストとの違い

データエンジニアとデータサイエンティスト、データアナリストは、いずれもデータを扱う職種ですが、担当する工程や役割には違いがあります。

データエンジニアは、データを収集・加工し、分析やAI活用に使える状態へ整える役割が中心です。

一方、データアナリストは整えられたデータを分析し、業務上の課題や意思決定に役立つ情報を導き出します。

また、データサイエンティストは、統計や機械学習などを用いて、予測や高度な分析モデルの構築にも取り組みます。

それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。

データベース・BIエンジニアとの違い

データエンジニアと混同されやすい職種として、データベースエンジニアやBIエンジニアがあります。

データベースエンジニアは、データベースそのものの設計や性能、可用性などを支えることが中心です。

一方、データエンジニアはデータベースだけでなく、複数のシステムからデータを収集し、加工・変換して分析基盤へ連携するところまで幅広く担当します。

BIエンジニアは、蓄積されたデータを経営や現場の意思決定に活用できるよう、データモデルやダッシュボードを整備します。

それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。

データエンジニアの主な業務領域

データエンジニアの主な業務領域は、以下のとおりです。

• データパイプラインの設計・構築・運用
• データ収集・加工・整理
• 機械学習・AI活用の基盤サポート

データパイプラインの設計・構築・運用

データ基盤・分析環境は、無計画に作ると後からの機能拡張やメンテナンスが困難になります。

そのため、以下のステップで計画的に業務を進めます。

データ基盤の設計
事業サイドや分析者の利用目的を把握し、全体のアーキテクチャ設計やデータ構造を決定します。
利用する技術要素やOSS、サービスの選定も行います。

データ基盤の開発
インフラ環境やDBを構築し、データソースからデータを収集・蓄積する処理を開発します。
必要に応じてBIツール（Tableauなど）を導入し、KPIレポートや分析環境を構築することもあります。

データ基盤の保守・運用
データ内容を最新に保ち、システムを正常稼働させます。
エラーの監視・対策、データ処理の高速化やチューニングを実施します。
運用に特化したポジションをDevOps/MLOpsエンジニア、SREと区別する企業もあります。

データ収集・加工・整理

データエンジニアは、データ分析基盤の作業だけでなくデータの加工や整理にも携わります。

データがそのままの状態では、データ抽出に時間を要するなど分析作業にも影響を及ぼすため、データエンジニアが分析に適した形にデータを整形する処理を加えていく必要があります。

具体的には重複しているデータの統合や削除、データの形式の整理といった「データクレンジング」と呼ばれる作業を行います。

データクレンジングを行うことでデータの一貫性が保たれ、データの品質向上にも繋がります。

また、近年は生成AIの学習データ準備やリアルタイム分析の需要が高まり、非構造化データ（ログ、画像、テキストなど）の取り込みと整形も重要な業務となっています。

機械学習・AI活用の基盤サポート

データエンジニアは機械学習エンジニアやデータサイエンティストの業務を裏でサポートする仕事でもあります。

近年のAIブームにより、RAG用のデータ準備やベクトルデータベースの連携、AIエージェントが参照するデータレイヤーの品質管理など、従来の分析基盤を超えたサポート領域が広がりつつあるのが現状です。

年収相場と今後の市場価値・将来性

ここでは、データエンジニアの市場価値と将来性について解説します。

データエンジニアの平均年収と評価軸

厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」を見ると、データエンジニアの平均年収は609.8万円とされています

ビッグデータを活用するデータサイエンス分野の技術者は国内外で需要が高く、実務経験を積み専門技術を身につければどこへ行っても高年収が期待できます。

日本国内だと会社員で年収1,000万円を超える場合は少数ですが、海外ではさらに給与が高く、数千万円を稼いでいるエンジニアもいるほどです。

データ処理や分散処理などデータ基盤に関する技術は今後も需要が高くなっていく一方であり、それなりに専門性も高い仕事なのでデータエンジニアが市場に大量供給される可能性は低いでしょう。

そのため、今後も長くIT業界で高収入を稼ぎたいならデータエンジニアは狙い目と言えます。

また、正社員ではなくフリーランスとなると、正社員以上の報酬を得ることも難しくないでしょう。

ある程度の実績を積んだのちは、フリーランスとして独立することも選択肢の一つだと言えます。

ビッグデータ・生成AI時代における将来性

昨今のAIやIoTの爆発的な普及に伴い、それらを支えるデータ基盤を整備・運用できるエンジニアの需要はかつてないほど高まっています。

しかし、華やかな機械学習エンジニアやデータサイエンティストを志望する人が急増している一方で、データエンジニアを目指す層はまだまだ少ないのが実情です。

つまり、需要に対して供給が追いついていないブルーオーシャンな市場なのです。

また、インフラエンジニアやWeb系の開発エンジニアがデータサイエンティストへの転職を検討する際、まずはスキルの親和性が高い「データエンジニア」からキャリアをスタートさせ、そこから分析実務へと幅を広げていく戦略は非常に有効です。

これまでの開発経験やインフラ知識をそのまま武器にできる点は、大きなメリットとなるでしょう。

未経験から無理に年収を下げて分析職に飛び込むよりも、まずはデータエンジニアとして転職し、高年収を維持しながらキャリアプランを描くほうが現実的かつ賢い選択と言えるかもしれません。

データエンジニアに求められる技術領域と適性

ここでは、データベースエンジニアに求められる技術と、データエンジニアに向いている人の特徴を紹介します。

押さえておくべき主要な技術要素

データエンジニアには、プログラミング能力だけでなく、大規模な分散処理技術など幅広い知識が求められます。

主な技術要素は以下のとおりです。

データエンジニアに向いている人の特徴

データエンジニアに向いているのは、複雑なシステムを安定稼働させることにやりがいを感じる人、抽象的な要件を具体的な設計に落とし込むのが得意な人です。

データ品質や運用の安定性を重視し、長期的な視点で基盤を育てられるタイプが適しています。

また、事業側や分析側のニーズを聞き取り、技術的な制約の中で最適な解を探るコミュニケーション能力も重要です。

技術の変化が速い領域であるため、最新情報を継続的にキャッチアップする好奇心と学習意欲のある人が活躍しやすい傾向にあります。

未経験からデータエンジニアを目指すロードマップ

ここでは、未経験からデータエンジニアになるまでのロードマップを紹介します。

• 効率的な学習手順と役立つ資格の活用法
• 隣接職種からの移行ルート
• 体系的に学べるおすすめ書籍の活用

効率的な学習手順と役立つ資格の活用法

完全未経験からデータエンジニアを目指す場合、まずはPythonやSQLなどの基礎を固め、小規模なデータ加工の実務からプログラマーとして実績を作っていくのが王道です。

新卒学生の場合も「データの収集・管理」の仕組みを理解していると即戦力として高く評価されます。

スキルを客観的に証明するため、以下の資格取得を目指して学習するのもおすすめです。

隣接職種からの移行ルート

インフラエンジニアやWeb系の開発エンジニアがデータサイエンティストへの転職を検討する際、まずはスキルの親和性が高い「データエンジニア」からキャリアをスタートさせ、そこから分析実務へと幅を広げていく戦略が非常に有効です。

これまでの開発経験やインフラ知識をそのまま武器にできる点は、大きなメリットとなるでしょう。

また、データベースエンジニアやBIエンジニアからの移行も自然で、既存のSQLや可視化スキルを活かしつつ、パイプライン全体の設計・運用経験を積むことでスムーズにシフトできます。

未経験や新卒から無理に分析職に飛び込むよりも、まずはデータエンジニアとして採用され、高年収を維持しながらキャリアプランを描くほうが現実的かつ賢い選択と言えるかもしれません。

体系的に学べるおすすめ書籍の活用

データエンジニアを目指すにあたって、読んでおきたいおすすめの書籍を3冊紹介します。

■『スケーラブルデータサイエンス』
スケーラブルデータサイエンスは数少ないデータエンジニアに焦点を当てた書籍です。
Google Cloud Platformの使い方や基本的なデータサイエンスに関する知識を習得することができ、データエンジニアに限らずこれからデータサイエンスに関わる仕事を目指す人は読んでおきたいでしょう。

■『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』
ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピは500ページとかなりボリューミーではありますが、これを読み込めばデータエンジニアとしてかなりの実力をつけられるでしょう。
データエンジニアを目指すにあたって身につけておきたい基本中の基本だけでなく、実務にも活用できる実践的な内容も書かれているので、データサイエンスに携わる職に付いている人にも愛読者が多い書籍です。

■『Hadoop クラスター構築実践ガイド』
Hadoopの使い方はわかっていても、実際にHadoopを使ったデータ分析基盤を構築するのは実務経験がないと難しいです。
そこでHadoop クラスター構築実践ガイドにはHadoopを用いたデータ分析基盤の構築例が多数掲載されています。

この書籍はある程度データエンジニアとして必要な知識が身についている人向けであり、基礎ができたら実際に書かれている内容を実践し、Hadoopに慣れましょう。

まとめ

データエンジニアは、現代のビジネスにおいて欠かせないデータの基盤を構築し、データサイエンティストやAI開発を強力にバックアップする専門職です。

インフラからプログラミング、分散処理フレームワークに至るまで求められるスキルは多岐にわたりますが、需要の高さと将来性、そして高い年収水準を誇る非常に魅力的な職業です。

未経験から目指す場合は、PythonやSQLの基礎学習から始め、関連資格の取得や書籍を通じて知識を深めていくのが確実な道のりです。

他職種からのキャリアチェンジもしやすいため、長期的にIT業界で高い市場価値を維持したい方は、データエンジニアへの挑戦を検討してみてはいかがでしょうか。

AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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